關於 AI 陪學、隱私、家人語音、LINE 與機構導入

產品定位是陪學與自主恢復，不是秘密監控。孩子會知道攝影機正在使用，也能選擇休息、查資料、誤判或主動找家長。

正式產品預設不保存原始影像，只保存結構化事件與統計。若特定 PoC 需要保存測試素材，必須另行告知、同意並設定保存與刪除期限。

不能。AI 只分析可觀察狀態，例如是否在位、疑似使用手機、姿態長時間異常或鏡頭無法辨識，不把表情或眼神直接等同於理解與專注。

單張畫面容易漏抓或誤判。因此規則會使用連續觀察、2-of-3、信心值與 micro-burst；成熟版也可採裝置端低頻持續分析、每 20 秒只上傳摘要。

第一次通常由家人語音提醒。短時間重複異常可發低干擾通知；長時間離座、提醒後未恢復、裝置異常或孩子主動求助時，才要求家長介入。

可以。系統提供固定腳本，包含開始、手機、離座、疲累、鼓勵、重複提醒、休息與結束。初版以家長原聲錄音為主，較安全也較自然。

可以規劃為預生成短片。照片先裁切、光線修正與輕度美化，再依核准的錄音產生固定提醒影片；不同意或撤回時需刪除照片、聲音、影片與衍生資料。

孩子可按「我在查資料」，在設定時間內抑制手機事件；也可按「這是誤判」，讓事件進入報告與模型改善流程。

初步建議聚焦國小高年級至國中生，因為這個階段已有一定自主操作能力，也常面臨居家寫作業、線上課程與手機分心問題。實際仍應依孩子個性與家庭共識決定。

可以，但機構版需要不同的資料權限、家長同意、班級摘要與老師待辦。不能把孩子排名、公開比較或以 AI 結果處分當成產品賣點。

可以先做課後學習或研究型試辦，但需要更嚴格的兒少影響評估、家長與學生同意、人工最終判斷與資料治理，不應作為成績或紀律處分依據。

可以採 REST API、Webhook、SDK、LINE LIFF、SSO 或白牌方式整合。實際範圍需先確認會員、Session、事件、通知、報表與資料責任。

若每 20 秒才分析一張圖片，單一使用者的平均推論負載很低。真正要看同時在線、模型、解析度、前後處理與尖峰併發；正式採購前應先用目標硬體 benchmark。

可規劃裝置端或地端版本，先在本機分析與播放提醒，網路恢復後再同步事件。LINE 通知則仍需網路。

目前以產品規劃、介面原型與 PoC 驗證為主。家庭與機構可先登記體驗或合作試辦，正式功能與價格以發布版本為準。