鮮吃一口

使用者在魚市、超市或海產餐廳用手機點連結或掃描 QR Code 進入網站。在「魚魚 AI」輸入魚名或點熱門標籤後，系統回傳該魚種的紅黃綠燈評級、資源枯竭度與捕撈漁法衝擊，並附料理建議與替代魚種；「老饕指南針」可依棲地水深與評級篩選圖鑑；「魚兒請回位」隨機抽出魚卡，讓使用者限時拖曳或點擊歸到安心、斟酌或少吃的桶子，即時計算答對率。

前端以 React、Tailwind CSS 與 Framer Motion 製作，請求設 10 秒逾時。Flask 後端的 /api/search 先查本地 cache.json，已查過的魚種直接回傳，未命中才呼叫 Google Gemini API；呼叫時要求模型輸出 JSON，再用正規表達式清除 Markdown 標記，避免解析錯誤。首選模型遇到 429 或 503 錯誤時，系統依序改用其他 4 個備用模型。AI 產出的評級與生物資訊由團隊人工校對。

團隊邀 10 位大專院校學生用手機試用：10 人都查到指定魚種的評級，平均查詢時間在 8 秒內；8 人首次玩小遊戲即得 8 分以上，9 人表示採買時願意打開使用。「未來任意門」目前只以圖文說明 AIS 航跡溯源、光譜鮮度檢測與冷鏈 IoT 的構想。後續規劃補齊 100 種常見魚類的評級依據、擴大到 20～50 人測試、驗證市場弱網環境下的載入速度，並評估加入相機拍照辨識。