Update command_handler.py

command_handler.py

@@ -1,6 +1,7 @@
-# command_handler.py (Help message now includes English translations)
+# command_handler.py (Improved date keyword pre-processing for AI queries)
 import pandas as pd
 import re
+from datetime import datetime, timedelta
 from linebot.v3.messaging import TextMessage, ImageMessage
 
 # 匯入所有服務函式
@@ -10,10 +11,7 @@ from ai_service import generate_ai_text
 from config import CURRENT_YEAR, MCP_SERVER_URL
 
 def get_help_message() -> TextMessage:
-    """
-    [核心修改]
-    產生並回傳包含所有指令的說明文字，並附上英文翻譯。
-    """
+    """產生並回傳包含所有指令的說明文字，並附上英文翻譯。"""
     text = (
         "📖 指令列表 (Command List)\n"
         "   (請直接輸入數字 / Please enter a number)\n\n"
@@ -33,7 +31,7 @@ def get_help_message() -> TextMessage:
         "【AI 與工具 (AI & Tools)】\n"
         "• 7 <問題> - 與 AI 助理對話\n"
         "      (Chat with AI Assistant)\n"
-        "      (e.g., 7 2023年臺灣最大地震)\n\n"
+        "      (e.g., 7 顯示pws, 7 2024年最大的地震)\n\n"
         "【基本指令 (Basic Commands)】\n"
         "• 8 - 關於此機器人 (About this Bot)\n"
         "• 9 - 顯示此說明 (Show this Help Message)"
@@ -45,45 +43,32 @@ def get_info_message() -> TextMessage:
     text = (
         "🤖 關於我\n\n"
         "我是一個多功能助理機器人，提供地震查詢與 AI 對話功能。\n\n"
-        "• 版本: 5.3 (Gemini Command-Only Edition)\n"
+        "• 版本: 5.4 (Gemini Pre-processor Edition)\n"
         "• 資料來源: CWA, USGS, Google Gemini\n"
         "• 開發者: dayichen"
     )
     return TextMessage(text=text)
 
 def get_taiwan_earthquake_list() -> TextMessage:
-    """從 USGS 取得今年台灣的地震列表並格式化回覆。"""
     result = fetch_taiwan_df_this_year()
     if isinstance(result, pd.DataFrame):
         count = len(result)
         lines = [f"🇹🇼 今年 ({CURRENT_YEAR} 年) 台灣區域顯著地震 (M≥5.0)，共 {count} 筆:", "-" * 20]
         for _, row in result.head(15).iterrows():
             t = row["time_utc"].strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
-            lines.append(
-                f"規模: {row['magnitude']:.1f} | 日期時間: {t} (UTC)\n"
-                f"地點: {row['place']}\n"
-                f"報告連結: {row.get('url', '無')}"
-            )
+            lines.append(f"規模: {row['magnitude']:.1f} | 日期時間: {t} (UTC)\n地點: {row['place']}\n報告連結: {row.get('url', '無')}")
         if count > 15: lines.append(f"... (還有 {count-15} 筆資料)")
         reply_text = "\n\n".join(lines)
     else: reply_text = result
     return TextMessage(text=reply_text)
 
 def get_latest_earthquake_reply() -> list:
-    """取得 CWA 最新一筆地震，並組合文字與圖片訊息。"""
     try:
         latest_eq = fetch_latest_significant_earthquake()
         if not latest_eq: return [TextMessage(text="✅ 近期無顯著有感地震報告。")]
         mag_str = f"{latest_eq['Magnitude']:.1f}" if latest_eq.get('Magnitude') is not None else "—"
         depth_str = f"{latest_eq['Depth']:.0f}" if latest_eq.get('Depth') is not None else "—"
-        text_message_content = (
-            f"🚨 CWA 最新顯著有感地震\n"
-            f"----------------------------------\n"
-            f"時間: {latest_eq.get('TimeStr', '—')}\n"
-            f"地點: {latest_eq.get('Location', '—')}\n"
-            f"規模: M{mag_str} | 深度: {depth_str} km\n"
-            f"報告: {latest_eq.get('URL', '無')}"
-        )
+        text_message_content = (f"🚨 CWA 最新顯著有感地震\n----------------------------------\n時間: {latest_eq.get('TimeStr', '—')}\n地點: {latest_eq.get('Location', '—')}\n規模: M{mag_str} | 深度: {depth_str} km\n報告: {latest_eq.get('URL', '無')}")
         reply_messages = [TextMessage(text=text_message_content)]
         if latest_eq.get("ImageURL"):
             image_url = latest_eq["ImageURL"]
@@ -92,26 +77,56 @@ def get_latest_earthquake_reply() -> list:
     except Exception as e: return [TextMessage(text=f"❌ 查詢最新地震失敗：{e}")]
 
 def preprocess_ai_prompt(prompt: str) -> str:
-    """預處理使用者發給 AI 的問題。"""
+    """
+    [核心修正]
+    強化預處理：偵測多種時間關鍵字，並將問題改寫為更明確的指令。
+    """
+    today = datetime.now()
     year_match = re.search(r"(\d{4})年", prompt)
-    if year_match and "最大地震" in prompt:
-        year = year_match.group(1)
-        new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具，找出{year}年1月1日至{year}年12月31日之間，規模最大的地震。"
-        print(f"--- AI Prompt Rewritten ---\nOriginal: {prompt}\nNew: {new_prompt}\n---------------------------")
-        return new_prompt
-    return prompt
+    
+    # 建立時間關鍵字與對應日期的字典
+    time_keywords = {
+        "昨天": (today - timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"),
+        "今天": today.strftime("%Y-%m-%d"),
+        "今年": str(today.year),
+        "去年": str(today.year - 1),
+    }
+    
+    # 如果找到 "YYYY年" 的格式，也加入字典
+    if year_match:
+        time_keywords[year_match.group(0)] = year_match.group(1)
+        
+    # 如果訊息中包含 "地震"
+    if "地震" in prompt:
+        for keyword, date_val in time_keywords.items():
+            if keyword in prompt:
+                # 判斷是查詢特定一天還是一整年
+                if len(date_val) == 10: # YYYY-MM-DD 格式
+                    start_date = end_date = date_val
+                    date_range_str = date_val
+                else: # YYYY 格式
+                    start_date = f"{date_val}-01-01"
+                    end_date = f"{date_val}-12-31"
+                    date_range_str = f"{date_val}年"
+                
+                # 根據是否包含"最大"來決定指令內容
+                if "最大" in prompt:
+                    new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具，找出從 {start_date} 到 {end_date} 之間，規模最大的地震是哪一個。"
+                else:
+                    new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具，查詢從 {start_date} 到 {end_date} 之間發生的所有地震。"
+                
+                print(f"--- AI Prompt Rewritten ---\nOriginal: {prompt}\nNew: {new_prompt}\n---------------------------")
+                return new_prompt
+                
+    return prompt # 如果沒有匹配，回傳原始問題
 
 def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
-    """處理使用者輸入的主函式。"""
     user_message = (user_message_raw or "").strip()
-    if not user_message:
-        return [] # 如果是空訊息，不回應
-
+    if not user_message: return []
     parts = user_message.split(' ', 1)
     command_key = parts[0]
     arg = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else ""
 
-    # 處理固定的數字指令
     if command_key == '1': return get_latest_earthquake_reply()
     if command_key == '2': return [TextMessage(text=fetch_global_last24h_text())]
     if command_key == '3': return [get_taiwan_earthquake_list()]
@@ -121,14 +136,9 @@ def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
     if command_key == '8': return [get_info_message()]
     if command_key == '9': return [get_help_message()]
     
-    # 只有當指令是 '7' 時，才啟用 AI
     if command_key == '7':
-        if not arg:
-            return [TextMessage(text="請輸入問題，例如：7 台灣最高的山是哪座？")]
-        
-        # 將問題進行預處理，然後交給 AI
+        if not arg: return [TextMessage(text="請輸入問題，例如：7 台灣最高的山是哪座？")]
         processed_prompt = preprocess_ai_prompt(arg)
         return [TextMessage(text=generate_ai_text(processed_prompt))]
     
-    # 對於所有其他無法識別的訊息 (一般對話)，回傳說明指令
     return [get_help_message()]