前言
catime 系列走到這裡，貓咪們已經擁有了自己的故事、自己的風格、自己的 Gallery。但始終少了一件事——和這個世界的連結。
AI 生成的場景再有創意，本質上仍是封閉的想像力循環。同樣的模型、同樣的 prompt 結構，跑久了難免疲態盡現。有沒有辦法讓每一隻貓咪都帶著當下這個瞬間的印記？
答案是 Google Search Grounding。
這是 catime 系列中我最興奮的一次改動——從第 154 隻貓開始，每隻貓咪的靈感都來自真實世界正在發生的事。三葉蟲化石的重大發現、冬季奧運的開幕典禮、南非海底的新物種——這些新聞穿越 AI 的管線，最終化為一隻在古生物實驗室清理化石的橘貓。
Google Search Grounding 是什麼
Gemini API 提供一個稱為 Google Search Grounding 的功能：在呼叫 generate_content 時，可以將 GoogleSearch 作為 tool 傳入，讓模型在回答之前先即時搜尋 Google，取得最新的資訊。
from google.genai import types
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents=NEWS_PROMPT,
config=types.GenerateContentConfig(
tools=[types.Tool(google_search=types.GoogleSearch())]
),
)
這和一般的 Gemini 呼叫只差一個參數，卻帶來本質上的差異：
| 一般 Gemini 呼叫 | 加上 Google Search Grounding |
|---|---|
| 依賴訓練資料（有截止日期） | 即時存取 Google 搜尋結果 |
| 回答基於已知知識 | 回答基於當下最新資訊 |
| 適合創意生成、分析 | 適合時事查詢、事實查核 |
對 catime 來說，這代表每小時的貓咪都能接觸到正在發生的世界。
新聞如何流入貓咪：三階段生成管線
原本的 catime 是兩階段管線（idea -> render），加入新聞後進化為三階段：
Stage 0：新聞搜尋
NEWS_PROMPT = (
"Search for today's interesting world news and current events.\n\n"
"Pick 3-5 news items that are:\n"
"- Fun, heartwarming, quirky, cultural, scientific, sports, "
"weather, travel, tourism, or lifestyle related\n"
"- From DIFFERENT regions of the world\n"
"- AVOID: war, terrorism, political controversy, violent crime, "
"natural disasters with casualties\n\n"
"For each item, write a 1-sentence summary in 繁體中文. "
"MUST include the city/country where it happened.\n\n"
"Output a JSON object with exactly this format:\n"
'{"news": ["繁體中文摘要 1", "繁體中文摘要 2", ...]}'
)
fetch_news_inspiration() 函式透過 Google Search Grounding 呼叫 Gemini，取得 3-5 則當日新聞摘要。注意幾個設計選擇：
- 只選正面新聞：有趣的、溫暖的、科學的、文化的。明確排除戰爭、暴力、政治爭議
- 多元地理分布：要求來自不同國家／地區
- 繁體中文輸出：摘要直接以繁體中文撰寫
- 包含地點：每則新聞必須標註發生城市或國家
Stage 1：創意構思
新聞摘要被注入 IDEA_PROMPT，成為靈感來源之一：
news_section = (
"Here are some current world events for inspiration. "
"You MAY creatively incorporate one into the cat scene, "
"or ignore them entirely. "
"Aim for roughly half news-inspired, half pure imagination.\n"
f"{bullets}\n\n"
)
關鍵設計：新聞是靈感而非指令。AI 可以自由選擇是否採用某則新聞，也可以完全忽略。目標是大約一半的貓咪受新聞啟發、一半來自純粹想像，保持多樣性。
Stage 2：Prompt 渲染
將 Stage 1 產出的 idea 和 story 轉換為具體的圖片生成 prompt，加入攝影或藝術風格的技術細節。
整條管線的資料流：
Google Search -> [3-5 則新聞] -> 創意構思 -> {idea, story} -> Prompt 渲染 -> {prompt}
^
|
avoid_list（避免重複）
Avoid List：對抗重複的記憶機制
即使有了新聞靈感，如果不處理重複問題，貓咪還是會陷入千篇一律。catime 的解法是 avoid list——每 5 隻貓更新一次的「禁用清單」。
def maybe_update_creative_notes(cat_number: int) -> dict:
if cat_number % 5 != 0:
return notes # 不是第 5 隻的倍數，跳過
# 收集最近 10 隻貓的 prompt、story、idea
# 讓 Gemini 分析重複模式
# 輸出: {"avoid_list": ["繁體中文短語 1", ...]}
運作原理：
- 每產生第 5、10、15… 隻貓時觸發
- 讀取最近 10 隻貓的 prompt、story、idea
- 讓 Gemini 分析哪些主題、風格、用詞被過度使用
- 產出 8-15 個應避免的短語
- 下一批貓咪的
IDEA_PROMPT會包含這份清單
實際的 avoid list 長這樣：
{
"avoid_list": [
"profound curious wonder",
"intelligent wide eyes",
"delicate paw tentatively",
"glowing crystalline conduits",
"bathed in ethereal light",
"seamlessly integrated into",
"magnificent cat",
"exquisite detail"
],
"updated_at": "2026-02-06 13:58 UTC"
}
這些都是 Gemini 在自由創作時容易反覆使用的詞彙。把它們列入黑名單後，下一輪的產出就會被迫探索新的表達方式。
攝影 vs 插畫：風格多樣性的刻意平衡
看過 catime 早期作品的人會注意到，AI 有非常強的傾向產生「奇幻數位藝術」風格——發光的水晶、生物發光森林、宇宙場景。所有東西都很「美」，但千篇一律。
解法是在 IDEA_PROMPT 中明確要求兩大類風格交替使用：
(5) Pick ONE visual style. IMPORTANT: alternate EQUALLY
between these two broad categories:
- PHOTOGRAPHY: street photography, macro photo,
DSLR portrait with bokeh, 35mm film, Polaroid,
drone aerial shot, infrared photography...
- ILLUSTRATION/ART: watercolor, pixel art, oil painting,
vintage poster, manga, ukiyo-e, Art Deco,
pencil sketch, gouache, stained glass, claymation...
同時，RENDER_PROMPT 中對攝影風格做了額外的約束：
(5) CRITICAL - match the prompt style to the medium:
- If PHOTOGRAPHY: use camera terms (e.g. '35mm lens,
f/1.8, natural light, shallow depth of field, grain,
candid shot'). Do NOT use words like 'breathtaking',
'intricate', 'ethereal', 'brushstrokes', or 'palette'.
攝影風格的貓咪看起來像是攝影師在街頭、實驗室、咖啡廳拍到的真實貓咪；插畫風格的則可以是浮世繪、剪紙藝術、像素畫。兩者交替出現，讓 Gallery 瀏覽起來充滿節奏感。
新聞靈感在 Gallery 的呈現
前端的 Lightbox 也做了相應更新。點擊任一貓咪圖片，除了原有的 Story、Idea 分頁，現在多了 News 分頁：
const TAB_DEFS = [
{ key: "story", label: "Story", panel: lbStory },
{ key: "idea", label: "Idea", panel: lbIdea },
{ key: "news", label: "News", panel: lbNews },
{ key: "avoid", label: "Constraints", panel: lbAvoid },
];
News 分頁顯示啟發這隻貓咪的新聞摘要列表，每則新聞以 tag 形式呈現，背景帶有藍色漸層：
#lb-news {
background: linear-gradient(135deg,
rgba(71, 150, 255, .3), rgba(100, 180, 255, .2));
}
.news-tag {
display: inline-block;
padding: .15rem .5rem;
border-radius: 20px;
font-size: .68rem;
}
前端透過月份檔案（如 cats/2026-02.json）按需載入詳細資料，包括 news_inspiration 陣列，不影響主頁面的載入速度。
從英文到繁體中文
這次改動的另一個重點是輸出語言的轉換。
早期的 catime，idea 和 story 都是英文。但仔細想想，catime 的目標觀眾主要是中文使用者，Gallery 的訪客多數來自台灣。用英文寫故事，總隔了一層。
新的 prompt 結構明確要求繁體中文輸出：
Output a JSON object with exactly this format:
{"idea": "繁體中文場景描述，1-2句，包含藝術風格",
"story": "繁體中文短故事，2-3句"}
Both idea and story should be in Traditional Chinese.
新聞摘要同樣以繁體中文呈現。不過實際運行中，idea 欄位經常以英文呈現——AI 傾向用英文描述視覺場景和藝術風格，story 欄位則穩定以繁體中文輸出。最終的 image prompt（Stage 2 輸出）同樣是英文，因為圖片生成模型對英文 prompt 的理解較好。
同時也移除了原本 200 字的故事長度限制，讓每隻貓的故事可以自然地展開，不再受到人為的字數壓縮。
第一隻新聞貓：#154
讓我們看看第一隻新聞貓是怎麼誕生的。
新聞靈感（2026-02-06 的世界新聞）：
- 美國聖安東尼奧的研究團隊在 5 億年前的三葉蟲化石中發現甲殼素
- 2026 年米蘭-科爾蒂納冬季奧運正式開幕
- 「Reasons to Stay」平台上一位陌生人讀到一封信後重拾希望
- 南非開普敦大學科學家發現全新種類的寄生海螺
AI 的選擇：從三葉蟲化石發現這則新聞出發。
生成的 idea：
A ginger tabby cat, with intense focus, meticulously dusts a small, ancient trilobite fossil with a fine-bristled brush under a magnifying lamp on a cluttered workbench filled with scientific tools and research notes in a university paleontology lab, depicted in a sharp macro photograph.
生成的 story：
一隻橘色虎斑貓，專注地用細毛刷清理工作檯上一塊古老的化石。放大鏡下，牠的小爪輕巧地撥動，彷彿在探索數億年前的地球秘密。這間大學古生物實驗室裡，科學研究與貓咪的好奇心意外地交織。
新聞中的「5 億年前三葉蟲化石」變成了一隻橘貓在古生物實驗室裡清理化石的場景。風格選擇了 macro photograph（微距攝影），帶有 f/2.8 淺景深和暖色調實驗室燈光。
這就是新聞貓的魔力——真實世界的事件，經過 AI 的創意轉譯，變成了一個有溫度的貓咪故事。
小結
Google Search Grounding 為 catime 帶來的不只是技術上的升級，而是一種根本性的轉變：從「AI 自言自語」變成「AI 回應世界」。
每隻新聞貓都是一個時間膠囊。多年後回頭看 Gallery，你不只能看到 AI 繪圖技術的演進，還能看到那一天世界上正在發生什麼。2026 年 2 月 6 日，有人發現了 5 億年前的甲殼素，有人在米蘭為冬奧歡呼——而一隻橘貓，正在實驗室裡小心翼翼地清理一塊三葉蟲化石。