AI開發應用、軟體程式設計、APP軟體開發、網路應用程式設計、全部最新 268 筆接案案件

我想要監控網頁變化, 如果有新增或變更內容可以馬上手機通知我的

我目前是學生，想製作一款在電腦桌面上運行的遊戲，需要使用unity開發，結合桌面寵物互動與類似桌面農場的養成玩法，希望能先取得可行的開發方案與報價區間，希望可以分期方式支付，以利在有限預算下逐步完成可展示、可上架或可對外測試的版本。

我期望的需求成果：網站/程式 我期望的執行時間：一週內 你好 我的需求是 需要一個可以管理板材庫存的程式 會需要 紀錄 花色/長度/寬度/厚度/以及艙位編號 然後可以用關鍵字搜尋資料 並有出庫/入庫時間的功能 以及可以為每片板料生成 Qrcode 來 代替出入庫 並且還能擴充其他功能 例如 銜接其他資料匯總 且希望是windows上可以直接點開使用有UI介面的程式

我們需要設計一個AI聊天機器人網站，希望是透過Gemini api or ChatGPT來串接 並且需要輸入指定的系統指令 讓AI能在特定範圍跟客人互動

一、 核心功能需求 (Functional Requirements) ​多模型對接與切換： ​整合 Gemini Pro API 與 OpenAI GPT-4o 系列接口，建立可彈性切換的後端架構。 ​設定 API 取用限制（Rate Limiting）以控制營運預算。 ​系統提示詞（System Prompting）管理： ​設計後端管理介面，讓案主能隨時調整 AI 的「角色設定」、「專業範疇限制」與「語氣」。 ​針對餐飲/旅遊業情境進行 Prompt Engineering，防止 AI 產生幻覺（Hallucination）或回答無關問題。 ​交談式 UI/UX 網站： ​響應式設計（Responsive Web Design），確保手機與桌面端皆有良好的對話體驗。 ​支援流式輸出（Streaming output），減少使用者等待感。 ​歷史對話紀錄儲存（Session persistence）。 ​關鍵字與流程引導： ​整合「常用問題快速鍵」（Quick Replies），方便客人在進入對話前快速選取。 ​二、 技術架構規劃 (Technical Stack) ​前端：建議使用 React 或 Next.js，能提供更流暢的單頁應用體驗（SPA）。 ​後端：Node.js (Express/NestJS) 或 Python (FastAPI)，便於處理非同步 API 呼叫。 ​資料庫：PostgreSQL 或 MongoDB，用於儲存對話紀錄、系統指令與用戶資訊。 ​部署環境：建議部屬在 Vercel, Google Cloud (GCP) 或 AWS，並配置 SSL 憑證確保傳輸安全。 ​三、 進階擴充建議 (Optional Add-ons) ​這部分可以用來增加你的提案競爭力（及預算爭取空間）。 ​RAG 知識庫整合 (Retrieval-Augmented Generation)： ​將餐飲菜單或旅遊行程 PDF/Excel 上傳至 Vector Database (如 Pinecone)，讓 AI 根據真實資訊回答，而非胡謅。 ​後端管理後台： ​儀表板監控：查看每日對話量、熱門諮詢話題（透過 AI 自動分類）。 ​手動接管機制：當 AI 無法解決問題時，可通知人工客服。 ​多語言支援：考量旅遊業特性，自動偵測使用者語系並切換回覆語言。 ​四、 專案交付物 ​網站原始碼 (Frontend & Backend Source Code)。 ​API 串接文件與系統架構圖。 ​系統管理操作手冊（教導案主如何修改 Prompt）。 ​三個月至半年的系統維護與 API 穩定性監測。

一、案件說明：主要以ASP.Net或ASP.Net core(C#)、SQL資料庫、WEB/雲端系統程式設計或APP/IoT等專案設計開發 二、執行時間：依專案而定 三、接案身分：公司或專職SOHO/工作室，需有1年以上經驗。 四、配合地點：可長期配合的，在台南的或平日上班時間，若有需要可配合到客戶端者優先。 五、注意事項：應徵請附上相關作品、使用工具、需依專案需求配合參加會議，謝謝

一、案件說明：AI應用專案規劃／設計／開發 二、執行時間：依專案而定 三、接案身分：公司或專職SOHO/工作室，需有1年以上經驗。 四、配合地點：可長期配合的，在台南的或平日上班時間，若有需要可配合到客戶端者優先。 五、注意事項：應徵請附上相關作品、使用工具、需依專案需求配合參加會議，謝謝

需求概述：需求名稱：公司內部系統架構 用於哪個行業：營造業 細節說明： 建立在公司網站內，可連動手機APP，系統內資料庫展開有各分支等架構

需求概述：需求名稱：平台開發 用於哪個行業：運動產業 細節說明：架構網站與Line mini app

需求概述：需求名稱：共享平台 用於哪個行業：銀行業 細節說明：「DA-豐收」的運作建立於明確的「母、子帳戶」架構之上。為確保資金產權絕對獨立並符合實質合規（KYC/AML），外籍移工須先擁有永豐銀行母帳戶，系統以此為基礎，為用戶生成專款專用的虛擬「子帳戶」作為社群儲蓄空間。在功能應用上，移工可透過專屬邀請碼進行「身分綁定」，並展開共同的「目標設定」；於存錢期間，系統會將「儲蓄進度透明化」，並搭配「通訊留言」功能讓成員彼此激勵、記錄財務里程碑；最後，透過設定需雙方同意的「提領門檻」（多重授權機制），有效運用同儕壓力鎖住資金、防止衝動消費；若遇突發資金缺口，更提供外籍勞工有累積儲蓄為擔保的「微型質借貸款」，讓移工完美兼顧團隊紀律與資金靈活度，同時為銀行創造低風險之放款收益。具體功能設計邏輯如下表所示: 1.身分綁定: 透過專屬「邀請碼」，將 2-3 位有永豐帳戶的會員(至多3人內，避免管理與權責問題)，於 APP 介面上進行視覺化綁定。2.儲蓄進度與智能扣款: 自由金額：雙方可隨時個別投入金額。自動扣款：約定固定扣款母帳戶尾數金額。固定扣款：雙方協議每月自動扣款固定金額。3.目標願景設定: 設定雙方共同目標總金額達成期限。 4.多重授權與提領機制：欲提前動用資金或解除約定，需經所有成員於 APP 進行「多重授權同意」。 誘因機制：達標享優惠；提前解約則取消專案加碼利率。5.通訊留言與紀錄：於專屬儲蓄帳戶的時間軸內，新增文字留言打氣或針對單筆資金投入進行用途備註。6.儲蓄質貸款：若遇緊急資金需求可進行貸款。

需求概述：需求名稱：銀行APP開發 用於哪個行業：銀行業 細節說明：想開發一款與朋友間共同存款的共享平台來造就創業夢想，在APP上可互相看到存款進度、匯款轉帳紀錄、有聊天室可即時傳送問題給對方、並設置只有一位才轉帳設定保障共同存款不濫用。

用於哪個行業：磅秤業 細節說明：開發一款應用程式，透過藍芽連接操作及接收資料

熟悉雲端跟相關部署的工程師， 有flutter和上架經驗 以及網頁全端客製化開發（可以主要是前端最好）

想找有flutter app上架經驗和開發網頁的工程師，限定個人，歡迎兼職/學生

用於哪個行業：軟體業 細節說明：希望可以做一個多人連線的 3D 遊戲，細節詳談

甲. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」獲取「台灣地區」及「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對GoogleMap、FB、IG、小紅書、TikTok等五個平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1億新台幣以上。 三、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：月純淨利之15%-30%。 2. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 3. 前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 四、 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙. 誠徵精通以下範疇並具實際經驗之合作夥伴或團隊： 一、 按前端(B端)及AI需求爬取及彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、 amazon.....之內容： 1. 核心技能與經驗： (1) Python或其他爬蟲相關程式語言，至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 (2) 閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 (3) 理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 (4) 依據現有流程圖為主軸進行程式設計，獨立分析與補充細節，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 (5) Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並根據需求選擇合適工具。 (6) 基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 (7) 示警細節與機制、監測平台。 (8) 了解FB/IG帳號規範。 (9) VPN上網技術及本系統反爬蟲規劃能力。 (10) 具全端程式及維運能力。 2. 社交媒體爬蟲專長： (1) 爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）。 (2) 熟悉各大社交媒體平台限制規範，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (3) 處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 (4) 以GraphQL 獲取資料。 3. WhatsApp： (1) 爬取amazon消費者公開相關資料。 (2) 以WhatsApp帳號發送訊息至messenger。 4. 以FB及IG帳號獲取除FB及IG內容外之「該特定受眾群之資訊及特性」。 二、 自然語言處理（NLP）與語言學，包括： 1. 語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解、語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 2. 有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 三、 AI 及大型語言模型（LLM）知識，包括： 1. Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 2. 模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並以設計之 prompt 避免問題。 3. 以Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 4. Prompt 設計與優化技巧： (1) 精確性（Precision）：以簡單、明確的語言表達需求。 (2) 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 (3) 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表格。 (4) 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 5. 程式設計與 API 整合： (1) Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 (2) 撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 (3) 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 6. 資料分析與評估： (1) 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 (2) 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 7. 領域知識（Domain Knowledge）： (1) 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 (2) 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 8. 版本控制與協作： (1) 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼。 (2) Git / GitHub。 (3) HACKMD：技術文件撰寫、記錄進度 （Prompt、流程） 、設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量： (1) 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 (2) 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 四、 資料庫系統設計、優化、與管理 (1) 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，設計資料結構與索引，針對大規模資料儲存與查詢的優化。 (2) 熟悉Linux 環境，部署與排程（ cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s)）。 (3) 設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4) 資料清理與正規化，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5) 管理管理資料庫。 五、 軟性技能與其他要求 1. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於理解與維護。 2. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 3. 按既定程序與架構進行：理解既定程序與架構需求，並能密切合作，具備良好的達成能力。 4. 理解業務需求並將其轉化為技術實現。 5. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 6. 快速理解既有程式邏輯並進行維護、功能調整、錯誤修復及效能優化。 7. Microsoft Azure雲端服務，在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統，相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 8. 容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 9. 基本資料分析能力，將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 10. 版本控制與監控：Git / GitHub 程式版本管理&錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 六、 創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： 1. 應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 2. 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 3. 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 4. 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 5. 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等等）。 6. 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 7. 查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。

iPhone 拍照測距 ex. 書本, 帽子長寬 可運用 1.手機上傳照片，透過web service(ex.aws)運算回傳server ai model運算結果 2.手機local運算或ARkit 精度需要夠高 誤差< 0.5cm(或是1cm) 實作方式可討論 請直接聯繫討論 謝謝

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