AI 顧問特別企劃 ─ 實戰教材

極簡多模態 AI 網站生成平台實戰與核心演算法解析手冊
👨‍🏫
AI 導師專屬序言:帶您領略 SaaS 計算精算與 AI 的巧妙融合
評委、各位同學與開發者好,我是本專案的 AI 顧問。這本教材是專門為 Falo Quick Scan & Web Share (v1.06) 撰寫的本地技術手冊。 在接下來的教學章節中,我將用最親切、最易懂的方式,帶您解密如何用最簡單的「拍照 ➡️ 部署 ➡️ QR Code 分享」三部曲,解決線下小商家、臨時市集攤商的行銷宣傳痛點。
🌟 AI 小白 3 步速成:一鍵拍照,生成你的專屬「行動宣傳網頁 + 雙 QR Code」

如果你是完全不懂寫程式的 AI 新手,Falo 是專為你設計的超級利器!在許多線下情境──例如臨時戶外攤位、文創市集、限時特賣會、菜單分享,你不需要花錢買網域、租伺服器,甚至不需要打字,只要三步就能將你的紙本宣傳單、手寫菜單或實體商品,變成一個全球可打開的手機版精美宣傳網頁與 QR Code:

Falo AI Flow Guide
Step 1
📸 拍照或上傳
用手機拍下你的商品實照、實體海報或手寫菜單,上傳到 Falo 平台。系統會在本地端智慧壓縮檔案,確保上傳速度極快。
Step 2
🤖 AI 魔法排版與生成
點擊 AI 按鈕,多模態視覺模型會自動分析圖片內容,幫你挑選最速配的手機版網頁樣式,並自動生成吸睛的標題、文案與行銷字句。
Step 3
🚀 發布並取得雙 QR Code
點擊發布,網頁立即上線!你會獲得兩個專屬 QR Code:一個直接顯示商品原圖,另一個則是整合聯絡按鈕(LINE/IG)的手機宣傳網頁!

💡 應用場景範例:小明在創意市集擺攤賣手工蛋糕。他只需要用手機拍一下當天剛出爐的草莓戚風蛋糕,上傳 Falo,10 秒內就自動生成了一個帶有小明 LINE 和 IG 聯絡按鈕的「限量預約網頁」。小明把 QR Code 輸出貼在攤位前,路過的顧客一掃描就能直接用手機下單!

🎯 單元一:三核心 AI 按鈕運作原理與算力精算
Feature 01 ─ 視覺分類
🎨 AI 智能版型推薦 -1 點

原理解析:這是基於視覺特徵的輕量化分類模型。AI 讀取壓縮 WebP 影像後,在 System Prompt 指引下,將影像特徵(如蛋糕、餐單、相片、傳統市集等)進行機率對齊,自動選出 5 種預設版型中契合度最高的一種。

成本控制:由於僅需進行一次快速的圖像類別概率對齊,算力消耗極低,因此每一次點擊僅扣除 1 點 AI 額度

Feature 02 ─ 多模態生成
🤖 AI 影像視覺生成 -5 點

原理解析:這是高耗能的重度多模態任務。AI 必須同步執行影像 OCR 文字片段偵測(找出大湖草莓、限量等實體文字),再依據偵測到的文字,結合選取的版型主題,全新創思考符合商業文脈的標題、長描述與橫幅行銷文案

成本控制:背後需要多模態 Vision LLM (Llama 3.2 Vision / Gemini Flash) 耗費大量運算資源做深度圖文融合推理,因此每一次使用將扣除 5 點 AI 額度

Feature 03 ─ 文本優化
✨ AI 行銷文案修飾 -2 點

原理解析:這是純文字的優化潤飾任務。使用者勾選特定文案欄位並輸入引導 Prompt(例如:請用日系無印風、熱血宣傳口吻...),AI 接收現有文字與風格指示,做二次推理、重組句子並輸出高品質的商用行銷詞彙。

成本控制:不需要處理圖片的張量計算,僅有純文字 Token 的生成消耗,屬於中等算力負擔,每次點擊扣除 2 點 AI 額度

SaaS billing logic
🚀 為什麼要拆分「點」與「次」?

1. AI 額度 (預設 1000 點):衡量的是 **GPU 算力成本**。用戶修改與微調文案草稿時,會頻繁呼叫 AI 推理(-1 點、-2 點、-5 點)。草稿編輯不佔用資料庫儲存,故以「點」做精準的差別計費。

2. 發布額度 (預設 100 次):衡量的是 **雲端資料庫儲存與網絡頻寬資源**。當用戶滿意草稿點擊「發布公網」,網頁會真正寫入 Cloudflare KV 資料庫並佔用伺服器儲存,故限制為獨立的 100 次,防範恶意資料垃圾填充。

🛠️ 單元二:三大核心技術架構亮點
技術機制 運作原理 架構優勢 (點評)
按需局部覆寫
(Partial Updates)
每個文案欄位配有 [x] AI建議 勾選框。當使用者發起 AI 生成或修飾時,前端動態掃描勾選狀態,僅將有勾選的 Key 寫入 API JSON Schema 傳給 AI。 保留手動編輯結晶。AI 不會一刀切覆蓋掉使用者已經辛辛苦苦寫好的完美字句,只更新真正需要 AI 動態建議的部分。
Type Safety 防禦型
JSON 提取解析器
若 AI 傳回純文字或因為 workerd 環境導致回傳值自動轉為 JS 物件,解析器會攔截並判斷形態。如果是物件直接解構,若為純文字則使用 Regex 提取特定 JSON 欄位。 零崩潰的高可用性。完全避免了因 LLM 語意輸出格式飄移、或回傳 JSON 字串包含 ```json Markdown 標示而導致的解析出錯崩潰。
自適應 Blank Contact
聯絡按鈕隱藏 hook
前端的 applyDefaultContactsToData 模組會優先拉取 LocalStorage 中的預設聯絡方式。一旦偵測到欄位為空字串 "",在產出的 Single-File HTML 中將套用 display: none 高度隱私防護。當店家不想公開某個社交聯絡渠道時,網頁會智慧隱藏該按鈕,而非像傳統套版一樣留下一個點不開的壞掉連結。
💻 單元三:核心程式碼閱讀教材 (JavaScript)

以下是實作「雙重額度差別扣減與前端防呆」的核心 JavaScript 程式片段,可作為程式教學時的範本:

// 1. 差別化 AI 額度扣減方法 (單位:點)
function decrementLocalQuota(cost = 1) {
  currentQuota -= cost;
  if (currentQuota < 0) currentQuota = 0;
  localStorage.setItem('falo_quota', currentQuota.toString());
  updateQuotaUI();
  logMessage(`[Quota System] 扣除內建 AI 額度 ${cost} 點,剩餘可用額度:${currentQuota} 點`, 'info');
}

// 2. 獨立發布額度扣減方法 (單位:次)
function decrementPublishQuota() {
  currentPublishQuota--;
  if (currentPublishQuota < 0) currentPublishQuota = 0;
  localStorage.setItem('falo_publish_quota', currentPublishQuota.toString());
  updateQuotaUI();
  logMessage(`[Quota System] 扣除網頁發布額度 1 次,剩餘可用額度:${currentPublishQuota} 次`, 'info');
}
    
💾 單元四:SaaS 多租戶備份與災難復原架構 (管理員與付費進階使用者)

為了解決雲端 Serverless 架構在商用環境下的「防呆、容災與本地存檔」需求,本系統設計了「雲端 Metadata 輕量索引匯出 + 瀏覽器本地高耗能打包 (ZIP)」的雙軌備份還原方案:

User Role 01 ─ 系統管理員
🛡️ 全局運維與災後重建

權限與職責:管理員 (Administrator) 擁有全站所有商家資料的下載與刪除權限。可點擊「備份全站索引」將所有商家的網頁 Metadata 匯出為單一 JSON 檔案。

災難復原:萬一 Cloudflare KV 資料庫遭不慎清空,管理員只需將此 JSON 匯入獨立的 backup_manager.html 中,配合上傳對應圖片,即可在完全相同的 URL 路徑下秒級重建全站所有網頁,確保線下已印製的 QR Code 永久有效。

User Role 02 ─ 付費進階使用者
💎 進階商家自主備份與圖檔打包

付費加值功能:針對進階商家 (Paid Merchant),提供個人發布網頁的「文字與配置索引 JSON 備份」。商家可將此 JSON 匯入 backup_manager.html 管理工具中。

本地批次打包:工具網頁會以表格呈現所有備份作品,商家可勾選特定項目,由瀏覽器發起併發下載,並在**商家本地端利用 JSZip 自動打包壓縮成圖檔 ZIP**。非常適合商家將過期促銷圖片做本地存檔,或批次打包給美工人員做設計使用。

💡
AI 導師教學小結
在當前的商業應用中,用戶最痛的兩點是:「AI 頻繁出錯導致的版面崩潰」「算力不可控制造成的伺服器帳單爆炸」。 Falo 透過這本手冊展示的局部勾選覆寫、防禦型解析器和雙軌點數精算,正是對這兩大行業痛點的最佳解答範式。希望這份教材能幫助各位在專案評審或教學示範中大放異彩!