AI-Driven Fake News and Scam Verification System

全民查證公社：AI 假訊息與詐騙查證系統（學生專題）。貼上一段文字或一個網址，系統判定它是詐騙、假訊息、尚待確認，還是查無異常，並附上查核機構的來源。

系統已經上線，開網站就能用，不需要安裝或啟動任何東西。 start.bat／start.sh 只有改程式時才需要，說明在後面的本機開發。

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🌐 線上網站（直接使用）

👉 https://fakenewsverify.vercel.app

你可以做什麼	位置
貼上文字或網址，取得紅／黃／綠判定、摘要、白話說明與查核來源	首頁 /
每一筆查證都有自己的結果頁，可以複製連結或分享到 Threads	/r/<id>
熱門牆：最近的查核結果（來源為 MyGoPen、台灣事實查核中心、Cofacts）	/trending
本站熱門查證：最近 7 天大家查最多的已證實內容，越近的查證權重越高	/trending?tab=hot
知識庫：用關鍵字搜尋、依判定篩選已證實的查證內容	/knowledge

開箱簡報影片（4 分 41 秒，旁白＋音效＋字幕，整套功能與操作的完整導覽，瀏覽器直接播放；2026-10-26 改為男聲口語版 v1.2，10-28 起 v1.3 加配樂與真實音效、字幕放大）： https://fakenewsverify.vercel.app/demo/presentation_v1.mp4

舊版 demo 影片（2 分 37 秒）： https://fakenewsverify.vercel.app/demo/demo_v0.4.0.mp4

使用前先知道這幾件事：

• 第一次打開可能要等約 1 分鐘。 後端在 Render 免費方案上，15 分鐘沒有流量就會休眠。休眠時頁面會顯示「暫時連不上伺服器」，並每 10 秒自動重試；後端醒來後內容會自己載入，不用手動重新整理。
• 查證時間：沒查過的內容由 AI 判定，實測約 9–27 秒；查過的內容（包含換句話說的同一則謠言）直接命中快取，實測約 3 秒，也不佔每日 AI 額度。
• 額度：全站每天最多 300 次 AI 判定（台灣時間 00:00 歸零）；每個 IP 每分鐘 30 次、每小時 200 次。額度用完後，查過的內容仍可查到結果。
• 輸入方式：網頁目前開放文字與網址。圖片查證的後端端點已完成，上傳介面尚未開放。
• 不需要登入。「最近查證」紀錄只存在你自己的瀏覽器，不會上傳。隱私政策：https://fakenewsverify.vercel.app/privacy.html

燈號的意思（由後端 app/utils/verdict.py 統一決定，網頁與 Threads 回覆共用）：

燈號	標籤	什麼時候出現
🔴 紅	詐騙警告／假訊息／風險訊息	AI 判定有風險
🟡 黃	尚無查核機構證實	AI 判定安全，但找不到已有判定的查核來源
🟡 黃	尚待確認／無法查證	信心不足；網址讀不到內容、平台不支援；或 AI 查不到可以確認的資料（2026-10-15 起）
🟢 綠	查無異常	AI 判定安全、有已證實的來源，且信心 ≥ 0.7
⚪ 灰	AI 暫時無法使用	呼叫 AI 閘道失敗（這種結果不會寫進快取，也不提供分享）

紅燈或黃燈的結果如果沒有已證實的來源，結果頁會另外顯示「尚無查核機構證實」的提示。

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🏗️ 系統架構

瀏覽器 → https://fakenewsverify.vercel.app（Vercel：React 靜態檔）
           └─ /api/* 由 code/frontend/vercel.json rewrite 同源代理 → https://fakenewsverify-api.onrender.com（Render 免費 web service，FastAPI，render.yaml）
                                                                   ├─ Supabase Postgres 17 + pgvector（東京；知識庫／任務／回饋／熱門／每日 AI 計數／Threads 機器人狀態）
                                                                   ├─ 學校 CGU AIR 閘道（AI gpt-5.6-luna、embedding text-embedding-3-small 1536 維）
                                                                   └─ Threads API（機器人每 30 秒檢查 @提及並回覆）
Supabase pg_cron（每 5 分鐘）→ Render /health（讓免費主機不休眠，機器人才會一直檢查）
GitHub Actions keepalive（每 10 分鐘）→ Render /health + /api/knowledge/stats
GitHub Actions factcheck-sync（每天兩次）／weekly-eval（每週日）→ Render /api/admin/*

• 金鑰只存在兩個地方：負責人本機的 code/backend/.env 與 Render 後台。這個 repo 是公開的，render.yaml 只有變數名稱，沒有值。
• 雲端刻意關閉兩樣東西：自動抓新聞排程、AI 的 web_search（設定見 render.yaml）。Threads 機器人在雲端執行，每 30 秒檢查一次提及。
• Render 出問題時的退路是「負責人電腦 + cloudflared tunnel」，見 docs/rebuild/runbook_tunnel.md。

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✨ 功能

功能	說明
文字／網址查證	文字輸入只分析使用者原文：不爬網頁、不送任何搜尋引擎。網址輸入由後端抓取內文後分析；Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 這類封閉或影音平台不支援，直接回「無法查證」，不呼叫 AI。
三層快取	L0 相同網址 → L1 相同內容（SHA-256）→ L2 語意相似（embedding 向量，門檻 0.75，只比對已證實的資料列）→ L3 AI。換句話說的同一則謠言也能命中，不再呼叫 AI。
來源品質規則	只有「已經有判定」的來源才算查核來源。Tier 1：查核機構與官方網域（TFC、MyGoPen、gov.tw、WHO、CDC；Cofacts 文章必須已有 RUMOR／NOT_RUMOR 回覆）。Tier 2：媒體的查核報導。其餘（Tier 3）只列在「相關討論」，不當作證據。
沒有證據就不給綠燈	沒有已證實來源的結果顯示「尚無查核機構證實」，不會出現綠燈。
可分享的結果頁	每筆查證的網址是 /r/<id>，任何人打開都看得到同一份結果；可複製連結或分享到 Threads。
熱門牆與知識庫	熱門牆來自 MyGoPen、TFC 的 RSS 與 Cofacts（只取已有 RUMOR 判定的文章）。知識庫只顯示已證實的資料列。「本站熱門查證」依查證紀錄排序（半衰期 3 小時的時間衰減、7 天視窗），同樣只列已證實內容。三者都不呼叫 AI。
查核結果回補	一字不差的重複查詢若命中「尚無查核機構證實」的舊資料，而查核機構之後的結論已寫進知識庫且語意對得上，就改回查核結論；只有查核機構或人工確認的結論能取代舊結果。
防止 AI 編造連結	系統 prompt 規定找不到來源就回空陣列；後端再逐一檢查 AI 回傳的來源網址，失效的剔除。
上線護欄	每日 AI 次數上限、每 IP 限速、請求大小上限（JSON 1 MB／圖片 10 MB）、SSRF 防護（拒絕內部與保留位址，每次轉址重新檢查）、管理端點需要 X-Admin-Token。
AI 失效時的降級	AI 閘道失敗時結果頁顯示灰色「AI 暫時無法使用」，失敗結果不寫進快取；熱門牆與知識庫不受影響。
圖片查證（後端）	端點已完成（以檔頭判斷 PNG／JPG／WEBP、10 MB 上限），網頁上傳介面尚未開放。
Threads 查核機器人（延伸功能）	在可疑貼文底下回覆並 @factcheck_tw_bot（或直接 @ 它並寫下說法），機器人讀原貼文，自動回覆燈號、查核來源與結果頁連結。2026-10-01 起在雲端執行，每 30 秒檢查一次。目前是 Meta 的開發模式（測試版）：只有加入測試人員、帳號設公開的人 @ 它才會回；開放給所有人需通過 Meta App Review 與企業驗證，暫不送審。

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🛠️ 技術堆疊

後端：Python 3.12、FastAPI + Uvicorn、SQLAlchemy + psycopg 3、pandas + pyarrow、numpy、APScheduler（排程，預設關閉）、trafilatura + BeautifulSoup4 + requests（網址內文擷取）

AI：學校 CGU AIR 閘道（OpenAI 相容 Responses API），模型 gpt-5.6-luna（2026-09-30 起；閘道下架主模型時自動改用 gpt-6-luna）；embedding text-embedding-3-small（1536 維）

資料：雲端用 Supabase Postgres 17 + pgvector；本機開發預設用 SQLite + Parquet（STORAGE_BACKEND 切換，兩邊介面相同）

前端：React 19 + Vite 8.3.0 + Tailwind CSS 4 + React Router 7；單元測試用 Node 內建 test runner；ESLint 9

部署與自動化：Vercel（前端）、Render（後端）、Supabase（資料庫）、GitHub Actions（ci.yml 測試、keepalive.yml 保持後端與資料庫清醒、factcheck-sync.yml 每天兩次把查核機構的新結論同步進知識庫、weekly-eval.yml 每週用剩下的 AI 額度做準確率測驗）

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📁 專案結構

AI-Fake-News-Verification-System/
├── README.md                    ← 本檔
├── AGENTS.md                    ← 所有 AI 助理共用的規矩（溝通方式、機密、上線、AI 額度）
├── CLAUDE.md                    ← 專案完整技術地圖（給 AI 助理與接手的人）
├── render.yaml                  ← Render Blueprint：後端雲端部署設定（只有變數名稱，沒有金鑰）
├── start.bat / start.sh         ← 本機開發用一鍵啟動（後端 + React dev server）
├── start-debug.bat              ← 本機啟動失敗時的逐步診斷
│
├── code/
│   ├── backend/                 ← FastAPI 後端（Render 的 rootDir）→ 見 code/backend/README.md
│   │   ├── app/                 ← api / services / workers / models / utils、config.py、database_sql.py、main.py
│   │   ├── tests/               ← pytest
│   │   ├── scripts/             ← 評測、批次查證、資料清洗、搬資料到 Supabase、Threads 工具
│   │   ├── data/                ← 知識庫種子、評測資料與結果、SCHEMA.md
│   │   ├── requirements.txt     ← 本機與 CI 用（含評測與開發工具）
│   │   ├── requirements-prod.txt← Render 用（只有執行期套件）
│   │   └── .env.example         ← 環境變數範本
│   │
│   └── frontend/                ← React 前端（Vercel 的 Root Directory）→ 見 code/frontend/README.md
│       ├── src/                 ← pages / components / lib / dev/fixtures、i18n.js、index.css、routes.jsx
│       ├── public/              ← privacy.html、data-deletion.html、deauthorize.html、og.png、demo/（簡報影片與 demo 影片）
│       └── vercel.json          ← /api/* 代理到 Render + SPA fallback
│
├── .github/workflows/           ← ci.yml、keepalive.yml、factcheck-sync.yml、weekly-eval.yml、cgu-reachability.yml
├── docs/
│   ├── rebuild/                 ← 2026-09 重做文件：00_consensus、01_spec、02_mockup_brief + mockup/、03_tickets、
│   │                              owner_decisions_day0、runbook_cloud_deploy、runbook_tunnel
│   ├── test/                    ← 測試計畫書 TP-FNV-2026-01.md、results/、screens/、ui_checklist.csv
│   └── demo/                    ← 簡報影片規格、分鏡、素材紀錄、字幕
├── presentations/               ← 2026-09_進度報告/ 與前兩次報告的簡報
├── video/hf-presentation/       ← 5 分鐘開箱簡報影片原始碼（presentation_v1.3）
├── video/hf-demo/               ← 舊版 demo 影片原始碼（v0.4.0）
├── assets/                      ← PlantUML 圖、confusion_matrix.png、期末專題文件/（OOSE 文件）
├── graphify-out/                ← code/ 的程式碼關係圖（GRAPH_REPORT.md 與 graph.json，graphify 產生）
└── legacy/                      ← 已封存、不再維護的舊版單檔查核儀

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📊 評測

150 筆人工標註資料集 code/backend/data/eval_set.csv（SCAM／MISINFO／SAFE 各 50 筆，含刻意設計的「看起來像詐騙的合法官方訊息」）。

指標	gpt-5.6-luna＋可回「無法查證」（2026-10-15，現行）	判定校準 v2（2026-10-12）	gpt-5.6-luna（2026-09-30，校準前）	gpt-5.4-mini（2026-09-16，已被閘道下架）	gpt-5-mini（2026-06）
Accuracy（三類，無法查證算錯）	78.7%	100%（兩次）	96.7%	100%	96.0%
AI 判「無法查證」	32（全是安全題）	0	0	0	0
偽陰性 FN（漏判風險）	0	0	0	0	0
偽陽性 FP（誤報）	0	0	5	0	5
每次判讀成本	約 USD 0.0014	約 USD 0.0014	約 USD 0.0014	約 USD 0.0064	—

• 現行結果在 code/backend/data/eval_report.csv、eval_binary.csv；舊版封存在 code/backend/data/eval_archive_*/；混淆矩陣圖在 assets/confusion_matrix.png。
• 2026-10-15 起，AI 查不到可以確認的資料、又沒有明顯跡象時，回「無法查證」（黃燈），不再硬判安全或假訊息。 150 題中風險題全部判對，32 題官方公告判「無法查證」：算錯時 accuracy 是 78.7%，換成「作答率」看是作答 118 題、全對。 網站上「無法查證」和「安全但沒有查核來源」都是黃燈。
• 校準前的 5 筆誤報全是官方公告被判成假訊息；判定校準的前後比較（含每週評測的取捨）見 docs/test/results/prompt_calibration_2026-10-12.md。
• 這組題目偏簡單且已公開，數字只說明在這份資料集上的表現；模型沒看過的題目看每週新查核自動評測（docs/test/results/weekly/）。 換模型的比較見 docs/test/results/model_switch_2026-09-30.md。
• 重跑方式見 code/backend/README.md。

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🧪 測試

項目	數量	怎麼跑
後端 pytest	881 個通過；另有 34 個 Postgres 契約測試預設略過（需要 RUN_PG_TESTS=1 與 SUPABASE_DB_URL）	在 code\backend 執行 .\venv\Scripts\python -m pytest tests -q
前端單元測試	409 個通過	在 code\frontend 執行 npm run test:unit

• 兩邊的測試都離線執行，不呼叫 AI、不花額度。
• CI（.github/workflows/ci.yml）在每次 push／PR 到 main 時跑兩個 job：test（後端 pytest）與 frontend（npm ci → npm run build → npm run test:unit）。
• 測試計畫書：docs/test/TP-FNV-2026-01.md v1.5，分操作、功能、介面、績效、品質五類共 46 項。2026-09-16 這一輪指定執行 34 項：通過 24、通過（待補驗）2、未通過 3、未執行 4；明細與缺陷清單在計畫書第 6 節。

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🔌 公開 API

Base URL：https://fakenewsverify.vercel.app/api/...（由 Vercel 同源代理到 Render）。 Swagger UI：https://fakenewsverify-api.onrender.com/docs

這是學生專題的免費額度：全站每天最多 300 次 AI 判定，每個 IP 每分鐘 30 次、每小時 200 次，超過回 HTTP 429。請不要用程式大量呼叫。

方法	路徑	說明
POST	/api/analyze/text、/api/analyze/url	非同步查證：回 task_id／result_id，再讀 /api/result/{id}
POST	/api/analyze/sync	同步查證（文字或網址），一次回傳結果
GET	/api/result/{id}	結果頁資料（status 為 completed 或 failed 時停止輪詢）
GET	/api/trending?limit=&risk_type=	熱門牆
GET	/api/knowledge?q=&risk_type=&limit=&offset=、/api/knowledge/stats	知識庫與統計
GET	/api/knowledge/hot?limit=	本站熱門查證（最近 7 天、只列已證實內容）
GET	/api/health	健康檢查（資料層、AI 是否可用、今日 AI 用量）

完整路由（圖片、回饋、Threads、管理端點）見 code/backend/README.md。

macOS／Linux：

curl --max-time 120 -X POST https://fakenewsverify.vercel.app/api/analyze/sync \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content":"網傳吃香蕉配優格會中毒"}'

curl "https://fakenewsverify.vercel.app/api/trending?limit=10"
curl -G "https://fakenewsverify.vercel.app/api/knowledge" --data-urlencode "q=詐騙" --data-urlencode "limit=20"
curl "https://fakenewsverify.vercel.app/api/health"

Windows PowerShell 5.1（回應是 UTF-8，要自己解碼，否則中文會變亂碼）：

# GET
$resp = Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://fakenewsverify.vercel.app/api/trending?limit=10"
[System.Text.Encoding]::UTF8.GetString($resp.RawContentStream.ToArray()) | ConvertFrom-Json

# POST（同步查證）
$json  = @{ content = "網傳吃香蕉配優格會中毒" } | ConvertTo-Json
$bytes = [System.Text.Encoding]::UTF8.GetBytes($json)
$resp  = Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Method Post -Uri "https://fakenewsverify.vercel.app/api/analyze/sync" -ContentType "application/json; charset=utf-8" -Body $bytes
[System.Text.Encoding]::UTF8.GetString($resp.RawContentStream.ToArray()) | ConvertFrom-Json

回應的主要欄位：frame_type／frame_label（燈號與標籤）、risk_type、summary、explanation、sources（只含 Tier 1／2，每項帶 tier）、related_discussions（Tier 3）、verification_status、cached／cache_layer（url／hash／vector）、result_id、ai_unavailable。

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💻 本機開發（不是使用系統的必要步驟）

只有要改程式、跑測試或跑評測時才需要。需要 Python 3.12（CI 與雲端用的版本）與 Node.js 20.19 以上（Vite 8.3.0 的要求）。

Windows：雙擊 start.bat，或在 PowerShell 執行：

.\start.bat

macOS／Linux：

chmod +x start.sh
./start.sh

腳本會依序：檢查 Python 與 Node → 第一次執行時把 code/backend/.env.example 複製成 .env → 確保 ADMIN_TOKEN 有值（自動產生亂數，不會印出來）→ 建立 code/backend/venv 並安裝 requirements.txt → 第一次執行時安裝前端 npm 套件 → 開兩個視窗（後端、React dev server）→ 打開瀏覽器。

服務	本機網址
React 主介面（Vite dev server，/api 代理到 8000）	http://localhost:5173
後端 API	http://localhost:8000
Swagger UI	http://localhost:8000/docs

• 第一次啟動前：在 code/backend/.env 填入 CGU_API_KEY 與 EMBED_API_KEY（兩者可以是同一把 CGU 金鑰；.env.example 已設好 AI_PROVIDER=cgu）。沒有金鑰時，查證會顯示「AI 暫時無法使用」，熱門牆與知識庫仍可瀏覽。
• 本機預設的資料層是 SQLite + Parquet（STORAGE_BACKEND=local）：code/backend/data/factcheck.db 與 data/*.parquet，不需要任何資料庫服務。repo 內附的 knowledge_base.parquet 是種子資料（218 筆，其中 128 筆已證實）。
• 本機的 API 範例把 base URL 換成 http://localhost:8000 即可，例如 http://localhost:8000/api/health。
• 分開啟動後端或前端、跑腳本的指令，見 code/backend/README.md 與 code/frontend/README.md。
• 如果整個專案資料夾搬過位置，code\backend\venv 會失效（裡面記著舊路徑）。刪掉 code\backend\venv 再跑一次 start.bat 就會重建。前端如果出現 Cannot find module，到 code\frontend 執行 npm ci 重裝套件。

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⚙️ 環境變數（code/backend/.env）

本機寫在 code/backend/.env（已 gitignore）；雲端的非機密值寫在 render.yaml，機密值只在 Render 後台輸入。下表只列最常用的，完整清單見 code/backend/README.md 與 code/backend/.env.example。

變數	程式預設	說明
AI_PROVIDER	openai	主要 AI provider。目前只使用 cgu（.env.example 與雲端都設 cgu）；只有填了金鑰的 provider 會進入備援鏈
CGU_API_KEY	空（機密）	CGU AIR 閘道金鑰
CGU_MODEL	gpt-5.6-luna	分析用模型（閘道會下架舊模型；可用清單 GET {CGU_BASE_URL}/models）
CGU_FALLBACK_MODEL	gpt-6-luna	主模型被閘道下架（HTTP 404）時改用的模型；空字串＝不備援
EMBED_API_KEY	空（機密）	embedding 金鑰；空的時候退用 CGU_API_KEY，兩者都沒有則向量層自動停用
SIMILARITY_THRESHOLD	0.75	向量快取命中門檻（實測校準值，換 embedding 模型要重新量測）
USE_WEB_SEARCH	true	分析時是否帶 web_search；每次呼叫貴 3–7 倍，雲端設 false
STORAGE_BACKEND	local	local＝SQLite + Parquet；supabase＝Supabase Postgres（還要有 SUPABASE_DB_URL 才會生效）
SUPABASE_DB_URL	空（機密）	Supabase 的 Session pooler 連線字串
DAILY_AI_CALL_CAP	300	每日 AI 呼叫次數上限（台灣時間 00:00 歸零；0＝不限制）
RATE_LIMIT_PER_MINUTE	30	每個 IP 每分鐘的查證請求上限（0＝關閉）
RATE_LIMIT_PER_HOUR	200	每個 IP 每小時的查證請求上限（0＝關閉）
THREADS_MODE	未設定（等同 off）	Threads 機器人：off／live／sim（模擬模式，不打 Threads API）
PUBLIC_BASE_URL	空	對外網址，用在分享連結與 Threads 回覆
ADMIN_TOKEN	空（機密）	管理端點的 token；空的時候管理功能停用
ENABLE_SCHEDULER	false

MYAI_API_KEY、OPENAI_*、CLAUDE_* 屬於已停用的舊 provider（myai168）：程式碼保留，沒有金鑰就不會啟用。

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☁️ 部署

正式環境是 Vercel + Render + Supabase：

• 前端：Vercel，Root Directory 設為 code/frontend；vercel.json 把 /api/* 代理到 Render，其餘路徑回 index.html。
• 後端：Render 免費 web service，設定全部在 render.yaml（rootDir: code/backend、pip install -r requirements-prod.txt、健康檢查 /health）。main 分支有動到 code/backend 的 commit 會自動部署。
• 資料庫：Supabase Postgres + pgvector，後端以 STORAGE_BACKEND=supabase 連線。本機資料用 scripts/migrate_to_supabase.py 搬上去（2026-09-19 搬移時：知識庫 218 筆、熱門 24 筆）。
• 保持清醒：keepalive.yml 每 10 分鐘打一次 /health 與 /api/knowledge/stats（Render 免費方案會休眠；Supabase 免費專案 7 天沒活動會被暫停）。
• 查核結論同步：factcheck-sync.yml 每天台灣 08:07、20:07 呼叫 POST /api/admin/factcheck-sync（週日 03:37 全部掃過一次），把 MyGoPen、台灣事實查核中心、Cofacts 新發布的判定寫進知識庫，做完再更新熱門牆；閘道下架設定的 AI 模型時 workflow 會變紅並寄信。
• 每週評測：weekly-eval.yml 每週日 21:17 呼叫 POST /api/admin/weekly-eval，用 CGU 每週剩下的額度（保留 USD 3 給使用者）量 AI 判讀準確率，報告存進 docs/test/results/weekly/。
• 這兩個 workflow 需要 repository secret ADMIN_TOKEN（與 Render 後台相同）；沒設時會印出說明並略過。

完整步驟、免費方案的限制與退回本機的方法：docs/rebuild/runbook_cloud_deploy.md。

（選用）repo 裡還留著自架用的 code/backend/Dockerfile、code/backend/docker-compose.yml（只有後端容器、本機檔案儲存）與 code/frontend/Dockerfile + nginx.conf，但這不是正式部署路徑；compose 檔的環境變數清單還是舊的，使用前要自己補上新變數。

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📚 文件

文件	內容
presentations/2026-09_進度報告/	2026-09 進度報告的全部資料：投影片、報告內容說明、demo 影片網址、測試計畫書 PDF、分工表
docs/rebuild/runbook_cloud_deploy.md	上雲操作手冊（Render + Supabase + Vercel）
docs/test/TP-FNV-2026-01.md	測試計畫書 v1.5：2026-09-16 第一輪實測與 2026-09-19～20 第二輪重測
AGENTS.md	所有 AI 助理共用的規矩：怎麼跟負責人溝通、機密、上線、AI 額度
CLAUDE.md	專案完整技術地圖：AI 引擎、三層快取、標記規則、雲端部署、待辦
docs/rebuild/	2026-09 重做的共識、規格（01_spec.md v1.3）、mockup、實作票
code/backend/README.md、code/frontend/README.md	後端與前端各自的說明

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👥 團隊

姓名	角色
廖晢勛（負責人）	系統架構與實作；測試負責人／操作者
石岱勳	介面測試
姚睿	績效與品質數據
張宇宏	文件與審查
廖育翔	影片與簡報

分工細節見 presentations/2026-09_進度報告/05_分工表.md。

📄 License

學術用途；引用請註明來源。