SERIES 0 · 主體與思路
AI 應用系列 0｜起源：從一場面試的需求討論到自建AI工作流實建
從工業刀具外貿公司的技術服務網站需求出發，比較 Freshdesk、Dify、Chatbase 等現成產品，說明為何決定自建 MVP，並以 AI 工作流技能地圖檢驗判斷力。
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AI 應用系列
AstrBot：從需求討論到 AI 工作流實作
從一個工業刀具技術服務網站的需求出發，依序驗證自建 MVP、LINE Bot 與檔案式知識庫、MCP 外部資料與多角色討論，討論產業情報與商業化，並記錄如何把 AstrBot 接到網站聊天窗。這是一組保留決策過程、排錯細節與未完成項目的實作筆記。
本系列的目的
- 記錄從需求、取捨到實作的決策過程，讓判斷依據可以追溯。
- 提供低規格 VPS 上可重現的部署、排錯與驗證做法。
- 驗證「外部資料加多角色討論」這類 AI 工作流，再轉用到商業場景。
- 評估可複用的產業情報方案與合規的商業推薦模式。
- 整理 AstrBot 串接網站聊天窗的架構選型、WSS 中轉層與雙版本並行策略。
閱讀提醒：五篇文章的狀態不同。第 1、2、4 篇是技術實作記錄，內含待驗證項目；第 3 篇是規劃評估，沒有實作成果。閱讀時請以每篇文章明確標註的完成狀態為準。
SERIES 1 · 技術實作
AI 應用系列 1｜實作：AstrBot & Line BOT：檔案式知識庫試驗
在 2 vCPU、8 GB VPS 上以 Docker 部署 AstrBot，接入 LINE Messaging API，排除 LLM 不回覆問題，並用 Markdown、JSON FAQ、BM25 與 JSONL Log 建立檔案式知識庫。
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AI 應用系列 2｜實作：外部數據源獲取與多角色技能討論實驗（TradingView 案例）
透過 MCP 把 TradingView 外部資料與 n8n 接入 AstrBot，處理 Docker 網路與 421 Invalid Host header，並以技術派、情緒派、風控派三角色 Skill 試驗討論流程。
閱讀原文 ↗SERIES 3 · 商業評估
AI 應用系列 3｜商業：產業情報 Bot 與合規 B2B 推薦方案評估
以工業刀具為案例，規劃產業情報插件：情報庫與知識庫分工、IM 與自然語言查詢、可揭露可關閉可審計的商業推薦、商業模式與 M1–M4 里程碑。
閱讀原文 ↗SERIES 4 · 技術實作
AI 應用系列 4｜AstrBot 串接網站 Widget：架構選型、實測與雙版本並行的思考
把 AstrBot 接到自家網站聊天窗：比較現成客服系統、以 PHP 與 Workerman 建立 WSS 中轉層、整理 Nginx 與 Workerman 5 踩坑，並規劃 PHP 與 Python 雙版本依共用契約並行。
閱讀原文 ↗SERIES 5 · 延伸預告
正式環境驗收與知識庫品質治理
預計整理 LINE 實際驗收、來源版本控管、轉人工流程、Embedding／Rerank 評估，以及從 MVP 走向可維運服務的具體檢查表。
SERIES 6 · 延伸預告
AstrBot 與企業系統整合
預計研究唯讀 ERP／CRM API、n8n 工作流、權限分層、稽核紀錄，以及 AI 工具如何在不直接寫入核心系統的前提下提供協助。