v9.5: 實作標籤完全不重疊算法
- 新增 _calculate_lane_conflicts_v2() 分開返回標籤重疊和線穿框分數 - 修改泳道選擇算法，優先選擇無標籤重疊的泳道 - 兩階段搜尋：優先側別無可用泳道則嘗試另一側 - 增強日誌輸出，顯示標籤範圍和詳細衝突分數 🤖 Generated with Claude Code Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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# 📊 TimeLine Designer
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> 輕鬆建立專業的時間軸圖表
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TimeLine Designer 是一款桌面應用程式，讓您能夠輕鬆匯入事件資料並生成高品質的時間軸圖表。支援 CSV/XLSX 匯入，可匯出為 PNG、PDF、SVG 等多種格式。
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## ✨ 主要特性
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- **零程式門檻** - 直覺的 GUI 操作介面
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- **快速渲染** - 100 筆事件 < 2 秒
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- **高解析輸出** - 支援 300 DPI 印刷品質
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- **多格式匯出** - PNG / PDF / SVG
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- **跨平台支援** - Windows / macOS
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- **主題系統** - 多種視覺主題可選
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- **智能刻度** - 自動調整時間刻度單位
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## 🚀 快速開始
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### 環境需求
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- Python 3.8 或以上版本
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- Windows 10/11 或 macOS 10.14+
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### 安裝步驟
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1. **克隆專案**
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```bash
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git clone <repository-url>
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cd Timeline_Generator
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```
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2. **建立虛擬環境**
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```bash
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python -m venv venv
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# Windows
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venv\Scripts\activate
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# macOS/Linux
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source venv/bin/activate
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```
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3. **安裝依賴**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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4. **啟動應用程式**
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```bash
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python app.py
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```
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## 📖 使用說明
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### 1. 匯入資料
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準備一個 CSV 或 XLSX 檔案，包含以下欄位：
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| 欄位名稱 | 必填 | 說明 | 範例 |
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|---------|------|------|------|
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| id | ✅ | 事件唯一識別碼 | evt-001 |
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| title | ✅ | 事件標題 | 專案啟動 |
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| start | ✅ | 開始時間 | 2024-01-01 09:00:00 |
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| end | ❌ | 結束時間 | 2024-01-01 17:00:00 |
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| group | ❌ | 事件群組/分類 | Phase 1 |
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| description | ❌ | 事件詳細描述 | 專案正式啟動會議 |
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| color | ❌ | 事件顏色 (HEX) | #3B82F6 |
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> 💡 **顏色代碼參考**：查看 [examples/color_reference.md](examples/color_reference.md) 了解常用顏色代碼及使用建議。
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**範例 CSV 檔案：**
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```csv
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id,title,start,end,group,description,color
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evt-001,專案啟動,2024-01-01 09:00:00,2024-01-01 17:00:00,Phase 1,專案正式啟動會議,#3B82F6
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evt-002,需求分析,2024-01-02 09:00:00,2024-01-05 18:00:00,Phase 1,收集並分析系統需求,#10B981
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```
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### 2. 生成時間軸
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點擊「生成時間軸」按鈕，系統將自動：
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- 計算最佳時間刻度
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- 處理重疊事件排版
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- 渲染互動式時間軸
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### 3. 匯出圖表
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選擇匯出格式和解析度，點擊「匯出」按鈕：
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- **PNG** - 適合插入文件或簡報
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- **PDF** - 適合印刷和存檔
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- **SVG** - 適合進一步編輯
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## 🏗️ 專案架構
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```
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Timeline_Generator/
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├── backend/ # 後端模組
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│ ├── __init__.py
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│ ├── main.py # FastAPI 主程式
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│ ├── schemas.py # 資料模型定義
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│ ├── importer.py # CSV/XLSX 匯入
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│ ├── renderer.py # 時間軸渲染
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│ └── export.py # 圖表匯出
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├── frontend/ # 前端介面
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│ └── static/
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│ └── index.html # HTML GUI
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├── tests/ # 測試套件
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│ ├── unit/ # 單元測試
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│ └── e2e/ # 端對端測試
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├── docs/ # 文檔
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│ ├── PRD.md # 產品需求文檔
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│ ├── SDD.md # 系統設計文檔
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│ ├── TDD.md # 測試驅動開發文檔
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│ └── GUIDLINE.md # AI 開發指南
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├── app.py # PyWebview 主程式
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├── requirements.txt # Python 依賴
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└── README.md # 本文件
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```
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## 🧪 執行測試
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```bash
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# 執行所有測試
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pytest
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# 執行單元測試
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pytest tests/unit/ -v
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# 執行測試並生成覆蓋率報告
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pytest --cov=backend --cov-report=html
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# 執行效能測試
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pytest tests/unit/ -m performance
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```
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## 📚 API 文檔
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應用程式啟動後，可訪問以下 API 文檔：
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- Swagger UI: `http://localhost:8000/api/docs`
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- ReDoc: `http://localhost:8000/api/redoc`
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### 主要 API 端點
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| Method | Endpoint | 功能 |
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|--------|----------|------|
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| POST | `/api/import` | 匯入 CSV/XLSX 檔案 |
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| GET | `/api/events` | 取得事件列表 |
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| POST | `/api/render` | 生成時間軸 JSON |
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| POST | `/api/export` | 匯出時間軸圖檔 |
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| GET | `/api/themes` | 取得主題列表 |
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## 🎨 主題系統
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支援四種內建主題：
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1. **現代風格** (Modern) - 清新的藍色調
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2. **經典風格** (Classic) - 優雅的紫色調
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3. **極簡風格** (Minimal) - 黑白簡約設計
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4. **企業風格** (Corporate) - 專業的灰色調
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## 🔧 開發指南
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### 程式碼規範
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遵循 **VIBE** 開發原則：
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- **V**ision - 理解產品願景
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- **I**nterface - 定義介面契約
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- **B**ehavior - 實作對應行為
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- **E**vidence - 驗證成果
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### 測試先行
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本專案遵循 TDD (Test-Driven Development) 原則：
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1. 先撰寫測試案例
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2. 實作功能代碼
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3. 執行測試驗證
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4. 重構優化
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### 程式碼檢查
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```bash
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# Linting
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flake8 backend/
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# Type checking
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mypy backend/
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# Security scan
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bandit -r backend/
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```
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## 📊 效能指標
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根據 PRD.md 定義的 KPI：
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| 指標 | 目標 | 驗收標準 |
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|------|------|----------|
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| 新手上手時間 | < 5 分鐘 | 教學引導完整 |
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| 渲染效能 | 100 筆 < 2 秒 | 通過效能測試 |
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| 輸出品質 | 300 DPI | PDF/SVG 通過印刷驗證 |
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## 🐛 問題回報
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如果您發現任何問題，請提供以下資訊：
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1. 作業系統與版本
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2. Python 版本
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3. 錯誤訊息或截圖
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4. 重現步驟
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## 📄 授權條款
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本專案採用 MIT 授權條款。
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## 🙏 致謝
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本專案使用以下開源套件：
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- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) - Web 框架
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- [Plotly](https://plotly.com/) - 圖表渲染
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- [PyWebview](https://pywebview.flowrl.com/) - GUI 容器
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- [Pydantic](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) - 資料驗證
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- [Pandas](https://pandas.pydata.org/) - 資料處理
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**Version:** 1.0.0
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**Author:** AI Agent
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**Documentation:** See `docs/` folder for detailed specifications
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Reference in New Issue
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