前言

抓取 YouTube 字幕一直是很痛苦的事情，除了我之前有寫過文章來分享相關方法外。後來都會發現 Google 會有各種限制：

• LangChain API -> 直接檔。
• Transcript API -> 一直被阻擋，需要花錢去弄 Resident IP 來弄。
• YouTube Data API -> 需要 OAuth 流程，弄完只能抓自己的影片字幕。

後來最後發現 Gemini 2.5 模型支援抓取 YouTube URL 來分析（撒花！自己的服務就是不會阻擋啊～～）

加入 n8n 流程來讓傳送訂閱最喜歡的影片摘要

幾件事情可以分享一下：

YouTube RSS Node

首先 https://www.youtube.com/feeds/videos.xml?channel_id= 這樣的網址就是一個頻道的 RSS 。這個可以當作 RSS Trigger Node

如何取得 YouTube Channel ID

使用 YouTube Node - Get A Video ，放入影片或是 video ID 就可以看到 Channel ID 。

如何使用 “Gemini 2.5 YouTube 影片字幕總結“ 變成一個 Node

直接透過 HTTP Node

其中 Header Auth 可以幫助你避免將密碼複製給其他人。其實可以右上角 “import cURL” 就可以直接放入。 參考：

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -X POST \
    -d '{
      "contents": [{
        "parts":[
            {"text": "Please summarize the video in 3 sentences."},
            {
              "file_data": {
                "file_uri": "https://www.youtube.com/watch?v=9hE5-98ZeCg"
              }
            }
        ]
      }]
    }' 

成果

別把你的錢留到死
懂得花錢，是最好的投資——理想人生的9大財務思維
Die with Zero : Getting All You Can from Your Money and Your Life
作者： 比爾．柏金斯  
原文作者： Bill Perkins  
譯者： 吳琪仁  出版社：遠流出版 

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前言:

這是 2025 年第 5 本讀完的書。 今年讀書的節奏大多是一本看一下，馬上跳過去看另外一本。 最近陸陸續續開始把一些書籍讀完，接下來讀完書籍的速度也會更快了吧。

大綱

第1章：最佳化你的人生
核心觀念：人生財富的分配應以最大化「生命活力」為目標。每個人積攢財富的方式不同，但核心問題在於如何在有生之年最佳化資源分配，以活出最充實的人生。

重點：書中強調「死前讓財產歸零」是一個值得追求的目標，這種思維能改變人們對金錢的慣性，從單純累積財富轉向追求有意義的體驗，進而實現最佳人生。

第2章：投資自己的人生體驗
核心觀念：提早投資於人生體驗能帶來「記憶股息」（memory dividend），即長期的情感與心理回報。

重點：
越早開始投資人生體驗（如旅行、學習等），越能享受記憶股息的「長尾效益」，因為年輕時的投資能產生更長久的回憶與滿足感。
隨著年齡增長，記憶股息的累積時間縮短，因此應儘早行動，將資源轉化為有意義的體驗。

第3章：為什麼死的時候要什麼都不剩
核心觀念：死前財產歸零的理念旨在避免浪費生命活力，鼓勵在有能力享受時積極使用資源，而不是留到無法使用的時候。

重點：
案例分析（如伊莉莎白的故事）顯示，過度儲蓄可能導致未能在生前充分享受財富，留下遺憾。例如，伊莉莎白在85歲去世時仍留有13萬美元，這些錢未能在她有能力享受時使用。
若熱愛工作，應尋找在工作之餘花錢從事喜愛活動的方式，平衡工作與生活樂趣。
心理抗拒「財產歸零」可能源自恐懼或習慣，建議反思抗拒根源，以更開放的心態面對這一目標。
幽默但深刻的建議：若賺到1500萬美元仍繼續工作，可能需要被「提醒」重新評估人生優先級。

第6章：生活要平衡
核心觀念：金錢的時間價值與個人利率（personal interest rate）隨著年齡增長而上升，因此應在生命早期或中期使用財富，以獲得最大享受。

重點：
金錢的時間價值：50多歲時的10萬美元比80多歲時更有價值，因為年輕時有更多精力與機會享受。
50/30/20法則：建議將收入分配為50%必要花費（房租、生活用品等）、30%個人需求（旅遊、娛樂等）、20%儲蓄與償債，作為簡單有效的財務管理方法，特別適合難以控制花費的人。
時間有限的觀念：人們常忽略生命的有限性，誤以為有「無限」的時間。提醒自己生命有限，才能更珍惜當下，充分使用資源。

第7章：開始為你的人生設定時間表
核心觀念：人生由多個階段組成，每個階段的「你」都會「死亡」，無法回頭，因此應為每個階段設定明確的目標與時間表。

重點：
每個人生階段（如青少年、大學生、單身時期等）結束後，該階段的你即「死亡」，無法重來。這提醒人們應及時行動，抓住當下機會。
設定時間表有助於將資源（時間與金錢）分配到最適合的階段，避免後悔。


第9章：要大膽，但不要愚蠢
核心觀念：年輕時應勇於承擔風險，因為時間充裕，允許失敗與恢復。

重點：
年輕時的風險承受能力較高，因為有時間從錯誤中恢復。隨著年齡增長，風險容忍度降低，因此應在早期大膽嘗試，但避免魯莽。

心得

這一本書就像是書籍封面一樣，先透過分享給你為什麼不要把錢留到死，該如何將錢能夠「儘量」的花完。最後再來討論，花錢是為了要讓自己人生的每一刻都要能完美，得到最大的滿足感。不要只是因為金錢的因素，而不斷地壓抑自己的快樂。這是一本讓你開始面對死亡，並且認真面對自己的內心的一本書。 讓自己要真誠追求自己想要的生活方式，不要因為想要將錢「存到老」而壓抑了自己整個人生的花費。

»»» 想像力很重要 «««<

就像《葬送的芙莉蓮》裡的「尤貝爾」，產品開發時的「想像力」其實非常關鍵。這有點像「庖丁解牛」，你要能預想怎麼拆解問題，並且有效率地完成。Vibe Coding 就是這樣一個「已完成」的工具。（這比喻有點老派 XD）

舉個例子（這幾天應該會寫成文章），如果你想用 Agent 大軍來協助開發產品：

• 不能只有一句話的需求。
• 必須詳細描述你希望達成的功能（類似 PRD）。
• 最好補充相關的背景知識，比如 Github App 或 Github Webhook，這樣可以省下好幾百塊的討論費用。

個人對 Vibe Coding 的一些感想：

• 一套好的開發流程和部署方式，能讓 Vibe Coding 發揮更大效益。這也是資深工程師和懂系統架構的人最明顯的差異。
• 不要全然相信 AI，還是要扮演品質把關者的角色（無論你是老闆還是甲方）。
• 資深工程師通常對 Vibe Coding 很樂觀，因為他們懂得檢查甚至修正 AI 的開發方式。

現在我的習慣是，開會前先讓 Vibe Coding 進 YOLO 模式跑一輪，再來檢查它做了什麼。其實用來開發 side-project，真的滿享受的！

前情提要

關於 Vertex AI 上面使用 Gemini 來做圖形偵測的架構圖

絕對可以！您的想法完全正確，這是解決這個問題的標準且唯一的途徑。

既然不能用一個「超級管理員」帳號（服務帳號）來處理所有事情，我們就必須讓每一個使用者授權您的應用程式來存取他們自己的 Google Drive。這就是 OAuth 2.0 的用途。

這個改動會比之前複雜很多，因為它引入了使用者互動的認證流程。我會為您詳細拆解。

宏觀概念：使用者授權流程

1. 使用者發起連線：使用者在 Telegram 中對您的機器人發送一個指令，例如 /connect_drive。
2. 產生授權連結：您的機器人會產生一個獨一無二的 Google 授權連結，並將它傳回給使用者。
3. 使用者授權：使用者點擊連結，會被帶到 Google 的登入和授權頁面。頁面會顯示「TG Helper 想要存取您的 Google Drive」，使用者點擊「允許」。
4. 重新導向並取得授權碼：Google 會將使用者重新導向到您預先設定好的一個網址（Callback URL），並附上一組一次性的授權碼 (Authorization Code)。
5. 交換權杖：您的後端服務（Cloud Run）收到這個授權碼後，會用它跟 Google 交換一組存取權杖 (Access Token) 和一個非常重要的更新權杖 (Refresh Token)。
6. 儲存權杖：您的應用程式需要一個資料庫（例如 Firestore），將使用者的 Telegram ID 和他們的更新權杖安全地儲存起來。
7. 上傳檔案：當這位使用者之後傳送檔案時，您的機器人會：
   • 從資料庫中讀取這位使用者的更新權杖。
   • 使用更新權杖取得一組新的、有時效性的存取權杖。
   • 使用這組代表該使用者的存取權杖，將檔案上傳到他自己的 Google Drive。

新的架構

這個流程需要一些新的元件：

• 一個 Web 端點：您的 Cloud Run 應用程式除了接收 Telegram 的 Webhook，還需要一個新的 HTTP 路徑 (例如 /oauth/callback) 來接收 Google 的重新導向。
• 一個資料庫：用來儲存使用者 ID 和他們的 Refresh Token。最簡單的選擇是 Firestore，因為它與 Cloud Run 整合得很好，而且有免費額度。

實作步驟

步驟 1：Google Cloud Console 設定

1. 設定 OAuth 同意畫面
   • 前往 OAuth 同意畫面 (https://console.cloud.google.com/apis/credentials/consent)。
   • 使用者類型：選擇「外部」。
   • 填寫應用程式名稱（例如 TG Helper Bot）、使用者支援電子郵件等資訊。
   • 範圍：點擊「新增或移除範圍」，找到並加入 …/auth/drive.file。這個範圍代表「僅允許上傳由本應用程式建立的檔案」，是權限最小、最安全的選擇。
   • 儲存並繼續。在「測試使用者」步驟中，將您自己的 Gmail 加入，這樣在應用程式發布前您才能進行測試。
2. 建立 OAuth 2.0 用戶端 ID
   • 前往 憑證頁面 (https://console.cloud.google.com/apis/credentials)。
   • 點擊「建立憑證」 > 「OAuth 用戶端 ID」。
   • 應用程式類型：選擇「網頁應用程式」。
   • 已授權的重新導向 URI：這是最關鍵的一步。點擊「新增 URI」，然後輸入您的 Cloud Run 服務網址，並在後面加上一個回呼路徑，例如： https://tg-helper-xxxx-an.a.run.app/oauth/callback
   • 點擊「建立」。
   • 建立後，您會得到一組用戶端 ID (Client ID) 和用戶端密鑰 (Client Secret)。請將這兩者複製下來，它們非常重要。

步驟 2：啟用 Firestore 並安全地儲存密鑰

1. 啟用 Firestore API

1 gcloud services enable firestore.googleapis.com

1. 建立 Firestore 資料庫
   • 前往 Firestore 主控台 (https://console.cloud.google.com/firestore)。
   • 選擇「原生模式」(Native mode)。
   • 選擇一個離您最近的位置。
   • 建立資料庫。
2. 安全地儲存 Client Secret 我們應該再次使用 Secret Manager 來儲存您在步驟 1-2 取得的 Client Secret。

1 # 將您的 Client Secret 貼在引號中 2 echo -n “YOUR_COPIED_CLIENT_SECRET” | gcloud secrets create tg-bot-client-secret –data-file=-

步驟 3：修改 Go 程式碼 (概念)

這將是一個較大的重構。我先不提供完整程式碼，而是描述邏輯上的變更：

1. 新增 /connect_drive 指令處理：
   • 當收到此指令，程式會使用 Google 的 Go Auth 函式庫產生一個授權 URL。
   • 這個 URL 會包含您的 Client ID、redirect_uri、scope，以及一個 state 參數。state 參數通常會包含該使用者的 Telegram ID，以便在回呼時能識別是誰。
   • 機器人將此 URL 回傳給使用者。
2. 新增 /oauth/callback HTTP 處理器：
   • 這個函式會處理來自 Google 的重新導向。
   • 它會從 URL 參數中取得 code 和 state。
   • 驗證 state 以確保請求的合法性，並從中解析出 Telegram User ID。
   • 使用 code 和您的 Client Secret 向 Google 交換權杖。
   • 將 (Telegram User ID, Refresh Token) 這組對應關係存入 Firestore。
   • 向使用者顯示一個「授權成功！」的簡單網頁。
3. 重構 handleFile 函式：
   • 當收到檔案時，它會先用檔案傳送者的 Telegram User ID 去 Firestore 查詢。
   • 如果找不到對應的 Refresh Token，就回覆訊息請使用者先執行 /connect_drive。
   • 如果找到了，就用 Refresh Token 取得一個新的 Access Token。
   • 用這個 Access Token 建立一個 Drive 服務，然後上傳檔案。

教練 - 價值兆元的管理課，賈伯斯、佩吉、皮查不公開教練的高績效團隊心法
Trillion Dollar Coach : The Leadership Playbook of Silicon Valley’s Bill Campbell
作者： 艾力克．施密特  強納森．羅森柏格  亞倫．伊格爾  原文作者： Eric Schmidt  Jonathan Rosenberg  Alan Eagle  
譯者： 許恬寧  出版社：天下雜誌出版 

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前言:

這是 2025 年第 4 本讀完的書，今年讀完的書，真的有點少。不過這一本書還蠻有趣的，雖然不是 Bill Campbell 本人寫的團隊心法，反而是他過世後，由幾位作者找了許多矽谷的領導人訪談之後的一些心得整理，反而更加的珍貴。 讓人閱讀起來有許多相關的人物與背景，也更容易帶入相關的情境之中。

大綱

從球場到商場，超凡的高績效人士的身後，都有個教練。
即使是身經百戰的戰將，也有連自己都不知道的潛力；
面對沒有標準答案的選項，也需要指引，重新聚焦最重要的事！

從蘋果的庫克、Alphabet的漢尼斯與皮查，到臉書的祖克柏與桑德伯格，當今許多頂尖創業家、CEO、高階主管心中有疑惑時，他們都去問比爾．坎貝爾。

谷歌執行長皮查說︰「他總會適時協助我看清什麼才是最重要的事。」
YouTube執行長沃西基說︰「他能助人發揮潛能，促成團隊同心協力。」
矽谷創投之父杜爾說︰「比爾．坎貝爾是我見過最有智慧的人。」
蘋果執行長庫克說︰「他對蘋果的貢獻難以估算，也無可取代。每個人都可以向我們這個產業最偉大的教練學習。」

優秀的主管，必須先是優秀的教練；
一個人的職位愈高，他的成功就愈取決於能否幫助他人成功！

比爾從大學足球教練出身，四十三歲才進入矽谷。從帶球隊到教企業團隊，比爾都備受敬愛，因為他深諳每個人都希望被尊重、有價值的人性。他的教練之道不曾出現在任何官方文件，他也很少出現在主流媒體上。親密學徒施密特等人歷時超過兩年，採訪近百位業內頂尖人士，總結這位傳奇商業教父的管理智慧和領導哲學，闡釋建立信任、打造團隊、促進成長的32個管理黃金法則。

．不論個人發展或公司命運，都取決於人際關係的品質
．尋求最好的點子，若以達成共識為目標，只會導致團體迷思與較差決策
．每個人想要被喜愛、不想被背叛，激發正面的人性價值就會帶來正面的商業成果
．經理人的權威，來自部屬、同儕與長官的信任，而非權威式管理
．只指導願意受教的人，不必有教無類，不然你會很累

「教練就是跟你說你不想聽的話，要你看你不想看的事，最後讓你成就你想成就的關鍵人物」。每個人都可以從這本書學習如何教練自己和周圍的人變得更好。

這個世界面臨眾多挑戰，唯有靠團隊才能解決，而團隊都需要教練。在亟需領導力的時代，當今最有權力的CEO、創投家、創業者、高階主管們的共同教練，提供你突圍、成功的祕訣。

摘要聚焦於比爾·坎貝爾（Bill Campbell）的教練之道，涵蓋其領導哲學、社交能力、同理心、團隊管理及董事會運作等核心理念，強調信任、心理安全感及有效溝通的重要性。

1. 社交能力與人際連結

比爾強調建立人際關係是領導的基礎，鼓勵管理者主動與同事互動，關心他們的生活，並以真誠的問候建立連結。

• 重要句子
  • 「試著培養這種人際關係對我來說並不容易，但我努力做到了。幸運的是，愈做就會愈覺得簡單。」
  • 「我曾試著記住大家的名字，在電梯裡碰到人的時候，我會試著開口和旁邊的同事聊聊，問候他們，問問他們最近如何？在忙什麼？」
  • 「善待身邊的人，是人生最有價值的投資。」
• 比爾以簡單問候（如「家裡的人都好吗？」）拉近距離，先建立關係再處理工作，展現人性化領導風格。

2. 同理心與心理安全感

比爾的領導風格強調同理心，他以傾聽和觀察為基礎，提供適切建議，並創造讓團隊成員敢於表達的心理安全感。

• 重要句子
  • 「比爾會傾聽與觀察。這是教練的能力，他能夠提供不一樣的觀點，帶你站在制高點看問題。」
  • 「在團隊中培養心理安全感，建立信任是關鍵。康乃爾大學曾在1999年研究中首次對心理安全感下了定義：『團隊成員一致認為可以在團隊中直言不諱，不必害怕會冒犯誰，那是一種團隊氣氛，讓人可以安心做自己。』」
  • 「信任是企業成功的基礎，但今日許多商業書已不再談論它……大家從比爾身上感受到最深刻的就是信任。」
• 他鼓勵管理者以真誠回饋，承認問題並激勵團隊前進，確保成員感到被尊重和信任。

3. 解決問題與直面挑戰

比爾擅長找出並解決「房間裡的大象」，即那些被忽視的棘手問題，強調領導者應直面挑戰並優先處理。

• 重要句子
  • 「找出大家避而不談的棘手問題，把它擺到所有人面前，然後優先解決，以免這些問題因辦公室政治繼續在公司裡悶燒，造成更大傷害。」
  • 「比爾會明確提出問題，強迫所有人都關注它，『不留任何空間給人搞辦公室政治』。」
  • 「只要有比爾在，房間裡永遠不會有大象。」
• 他強調領導者應果斷承諾，專注於對團隊最好的選擇，並避免個人利益凌駕於團隊之上。

4. 有效溝通與積極聆聽

比爾推崇積極聆聽，強調專注傾聽、提問以釐清問題，並激發對方的效能感與歸屬感。

• 重要句子
  • 「與人溝通時，首先要專注，把所有注意力放在聆聽對方說話；不要一邊聽，一邊想著自己接下來要講什麼。」
  • 「他從比爾那裡學到最重要的一件事，就是『把注意力放在面前的人，仔細聆聽，接著才開始討論，要達到真正有效的溝通，專注、聆聽、對話，是有先後順序的。』」
• 他以說故事的方式引導他人自行做出最佳決定，而非強行命令。

5. 團隊管理與人才培養

比爾認為優質團隊是成功的關鍵，管理者應提供資源、尊重與信任，幫助人才成長並釋放潛能。

• 重要句子
  • 「人才是任何公司的成功基礎。管理者的主要工作，就是協助部屬以更有效的方式完成工作，並從過程中有所成長。」
  • 「比爾是團隊教練，他的職責是建立團隊、型塑團隊，把合適的人放在合適的位置（以及讓不合適的人離開不合適他的位置）。」
  • 「做任何事都需要團隊的齊心協力。」
• 他強調管理者應視部屬如孩子，引導他們走上正確道路，並以慷慨和尊重的態度處理離職事宜。

6. 董事會與高績效人才管理

比爾建議董事會應由具備營運實務經驗的人組成，並強調管理高績效但難相處的人才需平衡其貢獻與團隊和諧。

• 重要句子
  • 「比爾告訴科斯托洛，你要有其他能仰仗的經營者。比爾也明確指出什麼樣的人是不好的董事：『那種人大搖大擺走進來，想當全場最聰明的人，而且話很多。』」
  • 「如何管理公司裡那些高績效、但難以相處的團隊成員，是管理者最頭痛的問題之一。」
  • 「如果這些恃才傲物的人，不斷把自己的利益看得比團隊更重要，就算再有才華，也不可容忍。」

7. 展現真誠與完整的人格

比爾以真誠和人性化領導聞名，強調管理者應展現完整的自己，並以信任和鼓勵激發他人潛能。

• 重要句子
  • 「比爾從來不會在工作中刻意去除他的人情味。他也把每個人都當成一個完整的人來看待，有專業的一面、私下的一面、家庭的一面、情緒的一面，是全部面向加起來的一個完整的人。」
  • 「教練就是跟你說你不想聽的話，要你看你不想看的問題，最後讓你成就你想成就的人。」
  • 「比爾總是能把勇氣傳遞給我，而我也總是會因此受到鼓舞。我從比爾身上學到一點：要做一個給予別人能量的人，而不是一直消耗別人能量的人。」

8. 領導者的角色與責任

比爾認為領導者的核心在於做事並帶來影響力，而非僅靠頭銜或個人成就。他強調管理者應以公司利益為先，並以身作則。

• 重要句子
  • 「你以前做什麼不重要，你現在想什麼也不重要，重點是你每天做了什麼。」
  • 「頭銜使你成為管理者，部屬使你成為領導人。」
  • 「管理者的第一要務，就是確保自己帶領的人既幸福又成功。」

心得

當初會看到這本書，只是沒有想到一個足球教練出身的比爾，竟然能成為百大 CEO 們的團隊導師。

這一本書給我很大的啟發，主要是領導團隊的方面。裡面有許多部分給我很多新的想法：

• 帶領團隊，從「人」開始：
  • 很多時候，會覺得是制度對了。團隊應該會往正確的方向走下去，但是看起來，團隊中的人還是最大的因素。
• 找出團隊問題中的「屋裡的大象」：
  • 「屋裡的大象」就是團隊中很明顯的問題，但是往往大家會忽略他。或是以為不需要去處理它，

這些案例，還有我上面相關書籤的文字其實都給我蠻多的想法的。也讓我知道，團隊中的重要問題，可能需要在許多會議前去解決掉。也很推薦許多想要領導團隊的人一起來看這一本書。

前情提要

之前 [Python] 在 LangChain 中將 Gemini 換成使用 Vertex AI 曾經有分享給大家該如何使用 LangChain 中的 Vertex AI 的相關功能。它具有以下的優點：

• 如果你專案放在 GCP CloudRun ，不需要額外放 Gemini API Key。可以更安全處理自己程式碼的安全性。
• 使用了 VertexAI 還有許多相關進階功能可以使用，之後也可以慢慢分享。

這一篇文章主要寫程式的部分都是使用 Gemini CLI :p ，但是有一些地方也跟大家講一下如何跟 AI 來溝通才能避免錯誤卡住。

範例程式碼：

https://github.com/kkdai/linebot-gemini-python (大家可以參考 )

(透過這個程式碼，可以快速部署到 GCP Cloud Run)

關於 Vertex AI 上面使用 Gemini 來做圖形偵測的架構圖

這一張網路的圖解釋得很清楚，這邊要記得由於 VertexAI 使用到 Gemini 圖片相關處理的時候，必須要使用到 GCS (Google Cloud Storage) ，所以你不能只是放某個網路圖片網址給他，而是必須要將圖片放入 Google Cloud Storage 的 Bucket 之中，才能處理。

這裡程式碼會有一些相關的修改，就會有以下的相關部分來解釋：

如何將圖片上傳到 GCS

• 記得先到 GCS 建立一個新的 Bucket ，並且把這個名稱保持下來。放在環境變數上。 (這裡使用 GOOGLE_STORAGE_BUCKET )
• 由於我們偵測完圖片後，就不會再次使用到他，所以可以馬上從 GCS 刪除，避免不小心沒刪除到，然後記得到 Lifecycle 設定一天的生命週期。

要小心 Gemini CLI 使用 LINE Bot 套件造成不段重複錯誤

這邊要小心，即便我的 Gemini CLI 已經有使用了 Contex7 這個 MCP Server ，使得 Gemini CLI 永遠會去讀取最新的套件資訊。但是有時候，還是會卡住，這邊舉一個例子：

這是一個 我請 Gemini CLI 直接去開發如何使用 LangChain 中的 Vertex AI 來直接將 LINE Bot 圖片直接放到 GCS (Refer commit)

這邊會發現，其中會發現，他從 line_bot_api.get_message_content(event.message.id) 取得的物件，一直無法成功的取得相關的 stream 資訊。這邊我大改跑了三～四次的 prompt 都無法成功，所以只好人工下來請他修改一下：

其實我本來有先複製正確的寫法，請他幫我順一下之後：

  message_content = await line_bot_api.get_message_content(event.message.id)

  # Asynchronously read all content chunks into a byte string
  image_bytes = b''
  async for chunk in message_content.iter_content():
      image_bytes += chunk

  # Create an in-memory binary stream from the bytes
  image_stream = BytesIO(image_bytes)
  # Reset the stream's pointer to the beginning for the upload function
  image_stream.seek(0)

他還是會把它改回去，我只好又一次的糾正他，這時候才會正確。

這時候才會寫正確 (Refer commit) ：

相關程式碼，放一下：

        elif (event.message.type == "image"):
            user_id = event.source.user_id
            print(f"Received image from user: {user_id}")

            message_content = await line_bot_api.get_message_content(
                event.message.id
            )

            # Asynchronously read all content chunks into a byte string
            image_bytes = b''
            async for chunk in message_content.iter_content():
                image_bytes += chunk

            # Create an in-memory binary stream from the bytes
            image_stream = BytesIO(image_bytes)
            # Reset the stream's pointer to the beginning for the upload
            image_stream.seek(0)

            file_name = f"{uuid.uuid4()}.jpg"
            gcs_uri = None
            # Default error message
            response = "抱歉，處理您的圖片時發生錯誤。"

            try:
                gcs_uri = upload_to_gcs(
                    image_stream, file_name, google_storage_bucket)
                if gcs_uri:
                    print(f"Image uploaded to {gcs_uri}")
                    response = generate_image_description(gcs_uri)
            finally:
                # Clean up the GCS file if it was uploaded
                if gcs_uri:
                    delete_from_gcs(google_storage_bucket, file_name)

            reply_msg = TextSendMessage(text=response)
            await line_bot_api.reply_message(
                event.reply_token,
                reply_msg
            )
        else:
            continue

由於 GCS 相關使用方式，都是直接使用，大家快速參考即可：

def upload_to_gcs(file_stream, file_name, bucket_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    try:
        storage_client = storage.Client()
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
        blob = bucket.blob(file_name)

        blob.upload_from_file(file_stream, content_type='image/jpeg')

        # Return the GCS URI
        return f"gs://{bucket_name}/{file_name}"
    except Exception as e:
        print(f"Error uploading to GCS: {e}")
        return None

成果: