feat: Add Expert Transformation Agent with multi-expert perspective system

- Backend: Add expert transformation router with 3-step SSE pipeline
  - Step 0: Generate diverse expert team (random domains)
  - Step 1: Each expert generates keywords for attributes
  - Step 2: Batch generate descriptions for expert keywords
- Backend: Add simplified prompts for reliable JSON output
- Frontend: Add TransformationPanel with React Flow visualization
- Frontend: Add TransformationInputPanel for expert configuration
  - Expert count (2-8), keywords per expert (1-3)
  - Custom expert domains support
- Frontend: Add expert keyword nodes with expert badges
- Frontend: Improve description card layout (wider cards, more spacing)
- Frontend: Add fallback for missing descriptions with visual indicators

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

backend/app/prompts/expert_transformation_prompt.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+"""Expert Transformation Agent 提示詞模組"""
+
+from typing import List, Optional
+
+
+def get_expert_generation_prompt(
+    query: str,
+    categories: List[str],
+    expert_count: int,
+    custom_experts: Optional[List[str]] = None
+) -> str:
+    """Step 0: 生成專家團隊（不依賴主題，純隨機多元）"""
+    custom_text = ""
+    if custom_experts and len(custom_experts) > 0:
+        custom_text = f"（已指定：{', '.join(custom_experts[:expert_count])}）"
+
+    return f"""/no_think
+隨機組建 {expert_count} 個來自完全不同領域的專家團隊{custom_text}。
+
+回傳 JSON：
+{{"experts": [{{"id": "expert-0", "name": "職業", "domain": "領域", "perspective": "角度"}}, ...]}}
+
+規則：
+- id 為 expert-0 到 expert-{expert_count - 1}
+- name 填寫職業名稱（非人名），2-5字
+- 各專家的 domain 必須來自截然不同的領域，越多元越好"""
+
+
+def get_expert_keyword_generation_prompt(
+    category: str,
+    attribute: str,
+    experts: List[dict],  # List[ExpertProfile]
+    keywords_per_expert: int = 1
+) -> str:
+    """Step 1: 專家視角關鍵字生成"""
+    experts_info = ", ".join([f"{exp['id']}:{exp['name']}({exp['domain']})" for exp in experts])
+
+    return f"""/no_think
+專家團隊：{experts_info}
+屬性：「{attribute}」（{category}）
+
+每位專家從自己的專業視角為此屬性生成 {keywords_per_expert} 個創新關鍵字（2-6字）。
+關鍵字要反映該專家領域的獨特思考方式。
+
+回傳 JSON：
+{{"keywords": [{{"keyword": "詞彙", "expert_id": "expert-X", "expert_name": "名稱"}}, ...]}}
+
+共需 {len(experts) * keywords_per_expert} 個關鍵字。"""
+
+
+def get_expert_batch_description_prompt(
+    query: str,
+    category: str,
+    expert_keywords: List[dict]  # List[ExpertKeyword]
+) -> str:
+    """Step 2: 批次生成專家關鍵字的描述"""
+    keywords_info = ", ".join([
+        f"{kw['expert_name']}:{kw['keyword']}"
+        for kw in expert_keywords
+    ])
+
+    # 建立 keyword -> (expert_id, expert_name) 的對照
+    keyword_expert_map = ", ".join([
+        f"{kw['keyword']}→{kw['expert_id']}/{kw['expert_name']}"
+        for kw in expert_keywords
+    ])
+
+    return f"""/no_think
+物件：「{query}」
+關鍵字（專家:詞彙）：{keywords_info}
+對照：{keyword_expert_map}
+
+為每個關鍵字生成創新描述（15-30字），說明如何將該概念應用到「{query}」上。
+
+回傳 JSON：
+{{"descriptions": [{{"keyword": "詞彙", "expert_id": "expert-X", "expert_name": "名稱", "description": "應用描述"}}, ...]}}
+
+共需 {len(expert_keywords)} 個描述。"""

backend/app/prompts/transformation_prompt.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+"""Transformation Agent 提示詞模組"""
+
+from typing import List
+
+
+def get_keyword_generation_prompt(
+    category: str,
+    attributes: List[str],
+    keyword_count: int = 3
+) -> str:
+    """
+    Step 1: 生成新關鍵字
+
+    給定類別和現有屬性，生成全新的、有創意的關鍵字。
+    不考慮原始查詢，只專注於類別本身可能的延伸。
+    """
+    attrs_text = "、".join(attributes)
+
+    return f"""/no_think
+你是一個創意發想專家。給定一個類別和該類別下的現有屬性，請生成全新的、有創意的關鍵字或描述片段。
+
+【類別】{category}
+【現有屬性】{attrs_text}
+
+【重要規則】
+1. 生成 {keyword_count} 個全新的關鍵字
+2. 關鍵字必須符合「{category}」這個類別的範疇
+3. 關鍵字要有創意，不能與現有屬性重複或太相似
+4. 不要考慮任何特定物件，只專注於這個類別本身可能的延伸
+5. 每個關鍵字應該是 2-6 個字的詞彙或短語
+
+只回傳 JSON：
+{{
+  "keywords": ["關鍵字1", "關鍵字2", "關鍵字3"]
+}}"""
+
+
+def get_description_generation_prompt(
+    query: str,
+    category: str,
+    keyword: str
+) -> str:
+    """
+    Step 2: 結合原始查詢生成描述
+
+    用新關鍵字創造一個與原始查詢相關的創新應用描述。
+    """
+    return f"""/no_think
+你是一個創新應用專家。請將一個新的關鍵字概念應用到特定物件上，創造出創新的應用描述。
+
+【物件】{query}
+【類別】{category}
+【新關鍵字】{keyword}
+
+【任務】
+請用「{keyword}」這個概念，為「{query}」創造一個創新的應用描述。
+描述應該是一個完整的句子或短語，說明如何將這個新概念應用到物件上。
+
+【範例格式】
+- 如果物件是「腳踏車」，關鍵字是「監視」，可以生成「腳踏車監視騎乘者的身體健康狀況」
+- 如果物件是「雨傘」，關鍵字是「發電」，可以生成「雨傘利用雨滴撞擊發電」
+
+只回傳 JSON：
+{{
+  "description": "創新應用描述"
+}}"""
+
+
+def get_batch_description_prompt(
+    query: str,
+    category: str,
+    keywords: List[str]
+) -> str:
+    """
+    批次生成描述（可選的優化版本，一次處理多個關鍵字）
+    """
+    keywords_text = "、".join(keywords)
+    keywords_json = ", ".join([f'"{k}"' for k in keywords])
+
+    return f"""/no_think
+你是一個創新應用專家。請將多個新的關鍵字概念應用到特定物件上，為每個關鍵字創造創新的應用描述。
+
+【物件】{query}
+【類別】{category}
+【新關鍵字】{keywords_text}
+
+【任務】
+為每個關鍵字創造一個與「{query}」相關的創新應用描述。
+每個描述應該是一個完整的句子或短語。
+
+只回傳 JSON：
+{{
+  "descriptions": [
+    {{"keyword": "關鍵字1", "description": "描述1"}},
+    {{"keyword": "關鍵字2", "description": "描述2"}}
+  ]
+}}"""