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 import gradio as gr
 
-# ========= 圖片（使用 Google Drive 可嵌入連結） =========
-# 分享權限需設定為「知道連結的任何人」
-# 將 /file/d/<ID>/view 轉成 /uc?export=view&id=<ID>
-GALAXY_URL = "https://drive.google.com/uc?export=view&id=1OHl3Ice7U9wLJllXRHUsQUQDmmA4iuU4"
-SEISMIC_URL = "https://drive.google.com/uc?export=view&id=1r0JCdwtws5DnvKeVV2MExTMkZo978gKb"
-
-
 # --- 教學內容產生函式 ---
-def generate_tutorial_step(step: str) -> str:
+def generate_tutorial_step(step):
     if step == "🚀 你的任務：星際開發者":
-        return f"""
+        return """
         ## 🚀 你的任務：成為一名星際遠端開發者！
 
         這是一個專為星際開發者準備的模擬訓練。你將扮演一名坐在地球指揮艙（Windows 電腦）的艦長，遠端駕駛一台駐紮在火星基地、性能超群的「泰坦號」機甲（Mac Studio）。
@@ -26,8 +19,10 @@ def generate_tutorial_step(step: str) -> str:
         ---
 
         **星際開發者，準備就緒！**
-
-        ![星際開發者封面圖]({GALAXY_URL})
+        
+        <p align="center">
+            <img src="/file=galaxy.jpg" alt="星際開發者封面圖" style="width:100%; max-width: 800px; border-radius: 8px;">
+        </p>
 
         準備好了嗎，艦長？請從下拉選單中選擇你的第一個訓練科目！
         """
@@ -141,13 +136,15 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="星際開發者訓練模擬器") a
             with gr.Tabs() as case_tabs:
                 with gr.TabItem("🌍 案例一：地震科學與 AI 預警", id=2):
                     gr.Markdown(
-                        f"""
+                        """
                         ### 任務情境：建構台灣地震 AI 分析與預警系統原型
 
                         台灣位於環太平洋地震帶，開發更快速、更準確的地震預警系統至關重要。這項研究需要處理大量的即時地震波形資料，並訓練 AI 模型來預測 P 波到達時間與地震規模。
 
-                        ![地震科學封面圖]({SEISMIC_URL})
-
+                        <p align="center">
+                            <img src="/file=seismic.jpg" alt="地震科學封面圖" style="width:100%; max-width: 800px; border-radius: 8px;">
+                        </p>
+                        
                         **挑戰：**
                         1.  **環境複雜：** 地震科學研究需要用到 `Obspy`, `Scipy`, `Pandas` 等大量科學計算庫，版本之間互相依賴，在本機上設定非常耗時且容易出錯。
                         2.  **運算密集：** 處理原始地震波資料（濾波、去噪）和訓練深度學習模型（如 CNN）需要強大的 CPU 和 GPU 運算能力。
@@ -190,7 +187,7 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), title="星際開發者訓練模擬器") a
 
                         **解決方案：**
                         1.  **建立一個 AI 專用的 Dev Container 藍圖**，預先安裝好 TensorFlow (Metal 加速版)、PyTorch、Jupyter Lab 等。
-                        2.  **遠端工作流程：** 你在 Windows 上撰寫程式碼，但所有的模型訓練和數據處理**都在「泰坦號」上利用其強大的硬體執行**。
+                        2.  **遠端工作流程：** 你在 Windows 上撰寫程式碼，但所有的模型訓練和數據處理**都在「泰TAN號」上利用其強大的硬體執行**。
 
                         **成果：** 你可以利用遠端超強的硬體資源，而不需要花大錢升級自己的本地電腦。
                         """