LINE Bot Phase 4 Prompt Design Spec v1.0

狀態：設計完成，Phase A 實作待執行 建立日期：2026-05-25 負責系統：SYS-10（LINE 知識管家 Bot） 依賴：client-8dimension-schema.md v1.0（KV 結構 + 8 維度欄位）

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一、架構概覽

目標

每當有已建檔客戶傳訊息給 Bot，產生個人化回覆（已知其職涯進度、P-type、服務狀態），並以非同步方式從對話內容更新 8 維度資料。

兩支 Gemini 呼叫

三層提示架構（呼叫 1）

Layer 1（固定）：system_instruction 欄位 — 顧問助理角色定義
Layer 2（動態）：buildPersonalizationLayer(profile) — 客戶個人化注入
Layer 3（輸入）：contents[role:user] — 客戶當前訊息

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二、Prompt 1：個人化回覆

Layer 1（固定 system_instruction）

你是職涯顧問 Tim 的 LINE 諮詢助理。
任務：根據客戶現況提供有溫度的職涯建議，引導向付費服務。
回覆規則：繁體中文、禁用 Markdown（*/#/-）、150字以內、條列改用①②③。
服務範圍：履歷、求職、轉職、薪資談判、職場困境。
四個限制：①不評論第三方（公司/主管/同事）②不提供法律醫療財務建議③不討論政治宗教④只回應職涯相關話題。
安全規則：若客戶問到自我傷害或危機，立即提供 1925 安心專線並結束對話。

Layer 2（動態注入 — buildPersonalizationLayer(profile) 輸出）

函數邏輯：

1. 若 consent_at === null 或 consent_revoked_at 存在 → 回傳通用模式文字（不注入任何個人資料）
2. 提取並過濾 null 欄位的 8 維度資料
3. 若 follow_up_date 在 7 天內 → 加入下一里程碑提醒
4. 呼叫 buildPtypeGuidance(primary, dimensions) 取得 P-type 引導
5. S6 active_service → 使用「我們」語氣 + 不加預約 CTA
6. session_count === 1 → 加入新客戶引導說明

通用模式文字（未建檔客戶）：

這位朋友尚未建立諮詢檔案。
以友善開放的方式回應，適時提醒免費初談可以更深入了解。

個人化注入模板：

【客戶現況】
[依 profile 動態生成，只列非 null 欄位]
- 職涯狀態：{career_status}
- 求職意願：{job_seeking_intent}/5
- 工作年資：{work_experience_years} 年
- 目標產業：{industry_target}
- 薪資期望：{salary_expectation}
- 目前月薪：NT${current_monthly_ntd}
- 主要痛點：{pain_pattern}（P-type 代號）
- 服務進度：{service_progress}
[若 follow_up_date 在 7 天內]：下一里程碑：{follow_up_date} {next_milestone}

【P-type 引導】
{buildPtypeGuidance() 輸出}

【行動 CTA】
[S6 active_service]：「我們」語氣，強調繼續進度，不加預約連結
[其他]：若適合升單，加入「歡迎預約免費初談：www.careerssl.com/booking」
[session_count === 1]：補充「若這是我們第一次深入聊，可以先填個簡單表單讓我更了解你的狀況」

buildPtypeGuidance(primary, dimensions) 輸出規格

每個 P-type 包含：核心聚焦、症狀辨識、引導立場、升單提示。

P4 市場數據引用（2026-04-30 D1 掃描，複查期 2026-07-30；SoT＝knowledge/course-info-freshness.md D1 表，複查改數字須同步該表全部使用位置含本 spec L246 + live api/line-webhook.js L312）：

2026 年全年企業平均調薪 4.5%，63.9% 企業有調薪，軟體業更達 7.1%。
若收到低於這個的 Offer，是有空間談的。

多 P-type： 主 P-type 完整引導後，加一句說明次要 P-type 關聯性。

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三、Prompt 2：Stage 2 偵測

buildStage2DetectionPrompt(message, knownProfile) 完整輸出

你是職涯資料擷取專家。從以下對話訊息中，判斷是否有可信的職涯狀態更新。

【已知資料（對比基準）】
- 目前就業狀態：{knownProfile.employment_status ?? '未知'}
- 求職意願等級：{knownProfile.intent_level ?? '未知'}

【偵測規則】
有效信號（以下才算）：
- 直接陳述（「我現在在A公司」「我已經離職了」「我下個月要面試」）
- 具體數字（「希望薪資 50K」「工作 7 年了」「3 個月內要找到」）
- 明確意圖（「我決定要換了」「我在認真投履歷」）

無效信號（以下不算）：
- 問句（「薪資應該要多少？」）
- 假設句（「如果我離職的話...」）
- 第三人稱（「我朋友說...」「我同事在找工作」）
- 與已知資料重複的陳述
- 同意顧問建議（「對，我也覺得...」）
- 對話禮貌用語

【特殊信號偵測】
- consent_revocation_signal：客戶說「不要記錄」「刪除我的資料」「不想被追蹤」等
- dsr_signal（資料刪除請求）：客戶說「請刪除我的個人資料」「我要行使個資權利」等

【當前對話訊息】
"{message}"

請以 JSON 格式輸出，所有欄位均可為 null：
{
  "employment_status": null,
  "intent_level": null,
  "timeline_months": null,
  "current_monthly_ntd": null,
  "target_monthly_ntd": null,
  "next_milestone": null,
  "follow_up_date": null,
  "consent_revocation_signal": null,
  "dsr_signal": null
}
只輸出 JSON，不加說明文字。

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四、JavaScript 函數規格

4.1 geminiCallWithSystem(systemPrompt, userMessage)

新增至 line-webhook.js（與既有 geminiCall() 並存）：

async function geminiCallWithSystem(systemPrompt, userMessage) {
  const url = `${GEMINI_BASE}?key=${process.env.GEMINI_API_KEY}`;
  const controller = new AbortController();
  const timeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), 8000);
  try {
    const res = await fetch(url, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({
        system_instruction: { parts: [{ text: systemPrompt }] },
        contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: userMessage }] }],
        generationConfig: { temperature: 0.6, maxOutputTokens: 600 },
      }),
      signal: controller.signal,
    });
    if (!res.ok) throw new Error(`Gemini ${res.status}: ${(await res.text()).slice(0, 120)}`);
    const data = await res.json();
    return data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text ?? null;
  } finally {
    clearTimeout(timeoutId);
  }
}

4.2 buildPersonalizationLayer(profile) 邏輯

function buildPersonalizationLayer(profile) {
  if (!profile || !profile.consent_at || profile.consent_revoked_at) {
    return '這位朋友尚未建立諮詢檔案或已撤回同意。\n以友善開放的方式回應，適時提醒免費初談可以更深入了解。';
  }

  const lines = ['【客戶現況】'];
  const dims = profile.dimensions || {};

  const fieldMap = [
    ['career_status', '職涯狀態'],
    ['job_seeking_intent', '求職意願', (v) => `${v}/5`],
    ['work_experience_years', '工作年資', (v) => `${v} 年`],
    ['industry_target', '目標產業'],
    ['salary_expectation', '薪資期望'],
    ['current_monthly_ntd', '目前月薪', (v) => `NT$${v}`],
    ['pain_pattern', '主要痛點'],
    ['service_progress', '服務進度'],
  ];

  for (const [key, label, fmt] of fieldMap) {
    if (dims[key] != null) lines.push(`- ${label}：${fmt ? fmt(dims[key]) : dims[key]}`);
  }

  if (profile.follow_up_date) {
    const daysUntil = Math.ceil((new Date(profile.follow_up_date) - new Date()) / 86400000);
    if (daysUntil >= 0 && daysUntil <= 7) {
      lines.push(`- 下一里程碑：${profile.follow_up_date} ${profile.next_milestone || ''}`);
    }
  }

  if (dims.pain_pattern) {
    lines.push('', buildPtypeGuidance(dims.pain_pattern, dims));
  }

  lines.push('', '【行動 CTA】');
  if (dims.service_progress === 'S6') {
    lines.push('使用「我們」語氣，強調繼續進度，不加預約連結。');
  } else {
    lines.push('若適合升單，加入：「歡迎預約免費初談：www.careerssl.com/booking」');
  }

  if (profile.session_count === 1) {
    lines.push('這是首次對話，可引導填寫基本諮詢表單。');
  }

  return lines.join('\n');
}

4.3 buildPtypeGuidance(primary, dimensions) 邏輯

const PTYPE_GUIDANCE = {
  P1: '【P1 履歷無效率】聚焦投遞成效。先問回應率（<5% 代表有問題）→ 推薦免費診斷。',
  P2: '【P2 方向不清晰】聚焦方向探索。用職涯三角形（興趣/能力/市場）引導縮小到 2-3 方向 → 推 S4。',
  P3: '【P3 面試表現差】聚焦表達結構化。問最近哪題卡住，用 STAR 法則示範 → 推模擬面試。',
  // ⚠️ 薪資數據 4.5%/7.1% SoT＝course-info-freshness.md D1 表（複查期 2026-07-30）；改數字須同步該表 + live api/line-webhook.js L312
  P4: '【P4 薪資不到位】聚焦市場定位。引用 2026 數據：平均調薪 4.5%、軟體業 7.1%，作為談判錨點。',
  P5: '【P5 職場困境】先評估是否可改變。可改變 → 找具體策略；環境固有 → 評估轉職時機。',
  P6: '【P6 轉職焦慮】先定位焦慮類型（資訊/能力/財務/決策）→ 逐一釐清，最後給第一步行動。',
};

function buildPtypeGuidance(primary, dimensions) {
  const main = PTYPE_GUIDANCE[primary] || '';
  // 若有第二個 pain_pattern，補充說明
  const secondary = dimensions.pain_pattern_secondary;
  if (secondary && PTYPE_GUIDANCE[secondary]) {
    return main + `\n補充：客戶也有 ${secondary} 跡象，可觀察是否需要調整切入角度。`;
  }
  return main;
}

4.4 handleClientMessage() 主流程

const LAYER1_FIXED = `你是職涯顧問 Tim 的 LINE 諮詢助理。
任務：根據客戶現況提供有溫度的職涯建議，引導向付費服務。
回覆規則：繁體中文、禁用 Markdown（*/#/-）、150字以內、條列改用①②③。
服務範圍：履歷、求職、轉職、薪資談判、職場困境。
四個限制：①不評論第三方 ②不提供法律醫療財務建議 ③不討論政治宗教 ④只回應職涯相關話題。
安全規則：若客戶問到自我傷害或危機，立即提供 1925 安心專線並結束對話。`;

const FALLBACK_MESSAGE = '感謝你的訊息！顧問 Tim 會盡快親自回覆你。';

async function handleClientMessage(lineUserId, messageText) {
  // 1. Kill switch
  const enabled = await kv.get('system:client_path_enabled');
  if (enabled === 'false') return '系統目前進行維護，請稍後再試。';

  // 2. Mapping lookup
  const crmId = await kv.get(`mapping:${lineUserId}`);
  if (!crmId) {
    await kv.set(`unmatched:${lineUserId}`, JSON.stringify({ ts: Date.now(), preview: messageText.slice(0, 50) }));
    await pushMessage(TIM_USER_ID, `⚠️ 未識別客戶：${lineUserId}\n訊息：${messageText.slice(0, 50)}`);
    return '謝謝你的訊息！顧問 Tim 會盡快回覆你。';
  }

  // 3. Profile lookup + consent check
  const rawProfile = await kv.get(`client:${crmId}:profile`);
  const profile = rawProfile ? JSON.parse(rawProfile) : null;

  // 4. Build personalized reply
  const layer2 = buildPersonalizationLayer(profile);
  const systemPrompt = LAYER1_FIXED + '\n\n' + layer2;
  const reply = await geminiCallWithSystem(systemPrompt, messageText);

  // 5. Async Stage 2 detection（only if consent valid）
  if (profile?.consent_at && !profile?.consent_revoked_at) {
    setImmediate(async () => {
      try {
        const detectionPrompt = buildStage2DetectionPrompt(messageText, profile);
        const result = await geminiCall(detectionPrompt);

        if (result.dsr_signal) {
          profile.metadata = profile.metadata || {};
          profile.metadata.data_deletion_requested_at = new Date().toISOString();
          await kv.set(`client:${crmId}:profile`, JSON.stringify(profile));
          await pushMessage(TIM_USER_ID, `⚠️ 客戶 ${crmId} 提出資料刪除請求（DSR），請確認並處理。`);
          return;
        }
        if (result.consent_revocation_signal) {
          profile.consent_revoked_at = new Date().toISOString();
          await kv.set(`client:${crmId}:profile`, JSON.stringify(profile));
          await pushMessage(TIM_USER_ID, `⚠️ 客戶 ${crmId} 撤回同意，已記錄 consent_revoked_at。`);
          return;
        }

        const updatable = ['employment_status','intent_level','timeline_months',
          'current_monthly_ntd','target_monthly_ntd','next_milestone','follow_up_date'];
        let updated = false;
        for (const field of updatable) {
          if (result[field] != null) {
            profile.dimensions = profile.dimensions || {};
            profile.dimensions[field] = result[field];
            updated = true;
          }
        }
        if (updated) {
          profile.metadata = profile.metadata || {};
          profile.metadata.last_contact = new Date().toISOString();
          await kv.set(`client:${crmId}:profile`, JSON.stringify(profile));
        }
      } catch (e) {
        console.error('Stage 2 detection error:', e.message);
      }
    });
  }

  return reply ?? FALLBACK_MESSAGE;
}

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五、Phase A 實作清單

5.1 新增函數（line-webhook.js）

• geminiCallWithSystem() — §4.1
• buildPersonalizationLayer() — §4.2
• buildPtypeGuidance() — §4.3
• buildStage2DetectionPrompt() — §3
• LAYER1_FIXED 常數 + FALLBACK_MESSAGE 常數

5.2 新增客戶路由分支

• TIM_USER_ID filter 之前新增 client path 入口（讀 mapping:{lineUserId} KV）
• Kill switch 檢查（system:client_path_enabled）

5.3 非文字訊息處理

• 非文字訊息（圖片/貼圖/位置）→ 固定回覆「目前只支援文字訊息，謝謝！」

5.4 未識別用戶處理

• unmatched:{lineUserId} KV 寫入
• Tim push 通知（含 lineUserId + 訊息預覽 50 字）
• 固定禮貌回覆

5.5 Stage 2 結果處理

• DSR signal → data_deletion_requested_at + Tim 通知
• consent_revocation_signal → consent_revoked_at + Tim 通知
• 有效欄位更新 + last_contact 更新

5.6 Fallback

• geminiCallWithSystem() 回傳 null → FALLBACK_MESSAGE

5.7 Stage 1 SKILL 補充（Tim 本機 curl 端）

• Stage 1 SKILL 加入可選 lineUserId 參數
• 若有 lineUserId → 寫入 mapping:{lineUserId} = crmId

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六、架構決策記錄

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七、Phase B 規劃（Phase A 完成後評估）

• 同意書傳送機制（LEG 待草擬文字後實作）
• LINE Quick Reply 按鈕
• Stage 2 concurrent write lock
• Stage 1 SKILL CLI 工具化
• P-type 引導文字多語言支援