AI開發應用、軟體程式設計、APP軟體開發、全部最新 327 筆接案案件

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20%。 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) FB/IG自動化創建帳號養、養帳號能力。 (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避技巧，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。

需求名稱：咖啡瑕疵豆自動篩選 目標：開發一個能偵測「正常豆」與「瑕疵豆」的系統，並能配合已製作的樂高實體機器。 細節說明： 1. 影像處理與標註：對正常豆與瑕疵豆進行影像處理和標註。 2. 訓練深度學習模型：使用YOLOv8和OpenCV進行模型訓練。 3. 提供應用程式：支持桌面或網頁應用，可上傳圖片或即時拍攝。自動偵測並標記瑕疵豆，匯出包含影像和CSV統計的檢測結果。

用於哪個行業：資訊業 細節說明： 開發和優化檢索增強生成（RAG）系統 開發和優化模型以提高生成文本的準確性和相關性 有相關經驗優先合作

工作地點：遠端 工作類型：全職 職位描述： 我們正在尋找一名AI/ML工程師加入我們的機器人團隊，專注於為我們的先進機器人系統進行資料收集、處理和模型開發。您將負責建構為我們的類腦運算技術提供動力的資料基礎設施和AI模型。 主要職責： • 設計和實施機器人系統的資料收集管道 • 發展動作捕捉和動作辨識系統 • 建構機器人感知的視覺處理模型 • 創建人機互動的語言對話模型 • 處理多模態資料流（視覺、聽覺、觸覺、語言） • 實施資料加密和隱私保護系統 • 與後端工程師合作進行高併發資料處理 技術要求： • 熟練Python和C/C++編程 • 具備機器學習框架經驗（TensorFlow、PyTorch） • 了解電腦視覺和NLP技術 • 具備資料管道開發經驗 • 理解機器人技術和感測器資料處理 • 熟悉雲端運算和分散式系統 • 具備即時數據處理經驗

我们需要一个后端开发人员通过商店的官方API（无抓取）提取产品/变体图像，将它们复制到我们的云存储中，并保持一切与webhook同步。这为我们的2D/3D预览提供动力。你的责任 • 安装后回填：OAuth/连接，通过平台API获取产品+变体+图像，处理pagination/节流，并将图像复制到我们的桶（GCS）。 Webhooks同步：收听产品创建/更新/删除；更新图像和meta.json；30天软删除→然后清除。 • 安全地提供图像：添加端点以返回临时签名的URL（无公共链接，无客户端机密）。 • 要公开的API： • 获取/产品/图像？shopId&productId&variantId → 签名URL • 获取/3d/manifest？shopId&productId&variantId（如果存在模型） • 质量和安全：在429/5xx上重试/回退，速率限制，超时，记录。 平台（每个商店选择合适的平台） • Shopify：管理API（REST/GraphQL），范围read_products，webhooks products/*。 • WooCommerce：REST /wp-json/wc/v3/产品，变体，产品webhooks。 • Wix Stores：使用官方商店API +产品更改事件。 （我们稍后接受的后退：谷歌商家提要/CSV/ZIP——仍然没有刮削。） 技术偏好 • 谷歌云（云运行/功能）上的Node.js/TypeScript，用于存储的GCS，用于签名的URL，用于作业的Pub/Sub或云任务。如果您可以部署到GCP，等效堆栈就可以了。 接受 1. 新安装回填所有产品/变体/图像，并写入meta.json。 2. 通过webhooks的更新使文件夹和元数据保持同步；删除将存档→30天后清除。 3. GET /product/image...为活动variantId返回一个有效的签名URL。 4. 强大到分页/限制；重做/回调到位；日志+简单的README（env vars、scopes、webhooks）。

------------ 案件需求說明 ------------ https://youtu.be/dbHtdYGbtyc Edge Sentinel AI SDK 核心夥伴招募（基於現有 MVP 基礎整合離線人臉活體檢測功能） 本專案主要目的在尋找具備 Android 及機器學習模型整合經驗的研發夥伴。我們將在一個已具備關鍵功能的 MVP 基礎上進行深度開發，目標是將其產品化為市場上最具競爭力的 離線活體檢測 SDK。 ------------- 專案目標與背景 ------------- 本專案在解決現有人臉辨識技術的最大安全痛點：「欺詐攻擊」（Presentation Attack Detection, PAD）。現有的應用程式容易被照片、回放的影片或 3D 面具欺騙。 您的任務是將我們客製化訓練的 TensorFlow Lite 模型（現稱為 LiteRT）無縫整合進現有即時人臉辨識流程，以實現 完全離線、即時、免費的活體檢測 功能。 關鍵要求： 確保人臉必須被判定為 真實活體，才能進入後續的身份辨識流程，大幅提升應用程式的 防詐欺能力。 ----------------------- 現有 MVP 狀態（工作基礎） ----------------------- 本專案基於一個 已完成 且功能穩定的 Android MVP 進行開發，現有程式碼（codes/complete 分支）已具備以下核心架構與功能： 1. 即時影像串流：利用 Camera2 API 和 CameraConnectionFragment 顯示即時攝影機畫面。 2. 人臉偵測：使用 Google ML Kit 函式庫從影像幀中檢測人臉位置並繪製邊框。 3. 特徵辨識：使用 FaceNet 或 MobileFaceNet 模型（`.tflite` 格式：如 `facenet.tflite`, `mobile_face_net.tflite`）進行人臉特徵嵌入（embedding）計算。 4. 本地資料庫：支援人臉註冊（Face Registration），將嵌入向量與姓名儲存於本地資料庫（`db/DBHelper.java`）。 5. 活體模組：`codes/complete` 分支中已包含 `Face_Recognition/LivenessDetector.java` 類別及對應的 `model.tflite` 模型，但需優化並串接至核心流程。 -------------------- 核心整合任務與技術細節 -------------------- 開發夥伴需完成以下 最小可行產品 (MVP) 級別的整合任務，並為延伸功能打下基礎： 1. 模型載入與初始化：確保 `app/build.gradle` 包含必要的 TensorFlow Lite / LiteRT 依賴，並在 `MainActivity` 中初始化 `LivenessDetector` 物件。傳遞 欺詐閾值（例如 0.5）給建構函式。 2. 影像前處理：將 ML Kit 偵測後裁切的人臉影像，精準調整為活體模型要求的 224x224 像素的 4D 陣列 作為輸入。 3. 活體檢測 Gate 串接： * 在處理流程（例如 `performFaceRecognition` 方法內）中，必須 在進行人臉辨識（Face Recognition）之前，先呼叫活體檢測邏輯。 * 流程阻斷：如果模型輸出值（介於 0 到 1 之間，接近 1 為欺詐） 大於或等於 預設閾值（`isLive()` 返回 false），則 立即停止後續的辨識流程。 * 結果顯示：若判定為欺詐，則在人臉框旁顯示 「spoof」 或本地化警告，而不顯示人名。 -------------------------- 延伸功能 (加分項，納入 Open-Core 商業化) -------------------------- 我們計畫將專案進一步升級，以實現市場區隔： 1. 活體策略增強：整合 被動式活體（靜默）與 主動式活體（如眨眼、點頭挑戰指令）的風險升級機制。 2. 可驗證性：設計 PAD 測試腳本，並輸出包含模型分數、延遲與判定理由的 可審計 JSON Log。 3. 安全與隱私：對本地儲存的人臉嵌入進行 加密（如 SQLCipher/Android Keystore），並啟用 ProGuard/D8 混淆。 4. 跨平台/擴展：確保 TFLite 模型能在 iOS (透過 Swift/Objective-C API) 與 Raspberry Pi (C++/Python API) 上運行，保持核心邏輯的共享性。 ------------------------ 開發者技能要求（必須具備） ------------------------ 我們尋求具備以下經驗與能力的夥伴： * 精通 Java/Kotlin 語言：具備 Android 應用程式開發與現有代碼庫修改能力。 * TensorFlow Lite 整合經驗：有在 Android 裝置端載入、運行和優化 TFLite 模型（或新版 LiteRT API）輸入/輸出的實戰經驗。 * 機器視覺基礎：了解人臉檢測（ML Kit）與人臉辨識（FaceNet/embedding/距離比較）的基本工作原理。 * 問題解決能力強：能獨立調試、測試並優化活體檢測效能，例如根據測試結果調整欺詐閾值（`spoof threshold`）。

工作地點：台北市大安區復興南路（近科技大樓捷運站） 上班時間：週一至週五，9am – 6pm 雇用型態：12 個月專案合約制（全職接案者 / 非受僱身分），期滿視表現可轉任正職 【工作內容】 • 全端開發與維護：涵蓋需求分析、系統設計、程式開發、上線維運 • 前端：React、TailwindCSS、Vite (TypeScript 為主) • 後端：Node.js、Fastify、GraphQL、Prisma • 資料庫：PostgreSQL 設計與效能優化，快取應用 Redis • 環境部署：Docker 建置與維運，GitHub 協作流程 • 與設計師及產品團隊合作，使用 Figma 完成交互驗證 • 學習並應用 AI 輔助開發工具（如 Cursor、Copilot） 提升效率 • 撰寫與維護技術文件，確保程式碼可讀性 【職務需求】 • 資訊相關科系學士學位，或具備同等實務能力 • 2–5 年全端開發經驗 • 熟悉 TypeScript / JavaScript • 具備前端 (React) 與後端 (Node.js) 開發經驗 • 熟悉資料庫操作 (PostgreSQL) 與效能調校 • 有良好溝通能力，能獨立作業並具團隊合作精神 加分條件: • 具 CI/CD 或雲端平台（AWS / GCP / Azure）經驗 • 熟悉自動化測試框架 (Jest、Playwright 等) • 曾參與跨國專案或大型系統 【待遇福利】 • 💰 總合約報酬與期滿獎金，合計 83萬–100萬 NTD （依經驗調整） • 📈 轉正制度：滿一年依表現評估轉任正職 • 🏆 參與跨國專案，累積實戰經驗 • 🤖 提供 AI 工具培訓 (Cursor、Copilot、AI Coding 平台) • 🎓 專業訓練與明確職涯發展路徑（Trainee → Developer → Senior → Tech Lead）

用於哪個行業：電玩遊戲 細節說明： 遊戲demo https://youtu.be/pRAN3sRE4rc --- 本專案主要目的在開發一款高品質的 虛擬實境（VR）益智遊戲，專注於實現高度擬真的物件操控來解開複雜謎題。我們正在尋找具備 Unreal Engine 5 (UE5)、VR 互動設計與多人同步經驗的核心技術夥伴，共同完善遊戲的核心互動模組與多人連線框架。 專案核心定位： 1. 沉浸感 (Immersion)：玩家必須感覺到自己「親手在觸碰、操控、與解決」眼前的難題，強調直覺的體感動作。 2. 精確互動 (Precise Interaction)：操作（如旋轉角度、放置位置）需精準反映在物件上，這是解謎滿足感的基礎。 3. 目標平台：Meta Quest 3 / 3S (高性能獨立式 VR 頭戴裝置)。 4. 開發引擎：Unreal Engine 5 (UE5)，以官方 VR Template 為骨幹快速起步，並輔以 Blueprints 視覺腳本與 C++ 強化性能。 合作目標： 在 1~3 個月內，共同打造穩定的核心互動模組、多人連線框架，並產出可供 Meta Quest App Lab 或正式商店 上架使用的 Beta 版本。 核心技術與功能需求（高優先級） 研發人員的任務重點將圍繞以下三種層次分明的物件操控機制，以及多人連線的穩定實現： 1. 基礎互動：抓取、旋轉與放置 (Grab, Rotate, Place) * 功能： 允許玩家撿起（Pick up）並自由旋轉形狀各異的積木。 * 技術要求： 擴充 UE VR Template 的可互動元件，實現物件的精準對準。當物件接近正確槽位時，需實作 自動吸附（Snap） 與 對齊容差 檢測，以提供明確的完成反饋並降低操作難度。 2. 進階互動：原地操控 (Manipulate in Place) * 功能： 針對固定在場景上的物件（如寶箱蓋、複雜鎖扣），允許玩家透過抓取進行旋轉或操作。 * 技術要求： 利用 Chaos 物理實現 受限自由度 的機構（如鉸鏈、滑軌）。需加入 刻度卡點 輔助機制，並提供細膩的 觸覺（控制器震動）與視聽回饋（如「喀喀」聲），以強化操作真實感。 3. 特殊互動：抓取與縮放 (Grab and Scale) * 功能： 允許玩家用 雙手同時抓住同一物件 來觸發縮放模式，調整物件大小以符合空間要求。 * 技術要求： 實作 雙手同抓 狀態檢測；根據雙手距離變化進行線性比例縮放。在縮放期間，可能需要 暫停物件的物理模擬，並設定縮放比例的上下限，以確保操作穩定且避免穿模問題。 4. 多人連線與同步框架 * 連線架構： 需實現多人協同遊玩功能（預計 2–4 人模式）。採用 Unreal Replication 架構，互動物件狀態同步需使用 主機權威（Server Authoritative） 模型，由主機計算物理結果後廣播同步，以避免網路延遲導致的物理分歧。 * 語音聊天： 整合語音通訊功能，首選 Epic Online Services (EOS) Voice 以實現低延遲、跨平台的語音通訊。 * 協作謎題： 關卡設計中包含需要 雙人同步操作 的機關（如同步拉動兩個閥門）或需 合力搬運 的重物，考驗網路穩定性與協作體驗。 技術環境與性能 KPI https://grass-cruiser-d4c.notion.site/KPI-28b73f22531d80efbeabeef17f76bf05?source=copy_link 合作模式與知識產權 本專案採 Close-Core 商業模式，我們在尋求 高投入與專業能力 的核心協作夥伴。 1. MVP 基礎： 專案已建立在 UE5 的 VR Template 骨幹上，並規劃了 Prototype (原型)、Alpha (框架) 與 Beta (內容完善) 的階段性里程碑。加入者將能立即存取此專案的私有儲存庫（Private Repository）以加速協作。 2. 商業加值資產： 完整關卡包、高成本美術/音效資產、以及其他增值功能，將屬於商業加值部分，需透過合作協議授權存取。 3. 專業驗收標準 (KPI)： 合作夥伴的貢獻將以明確的技術標準驗收。例如，成功實作「抓取與縮放 C++ 模組並通過 90 FPS 性能預算測試」，或實現 「互動物件的主機權威同步邏輯，確保 200 ms RTT 下無破圖」 等高難度工作包 (WP)。 我們歡迎對 VR 遊戲開發抱持高度熱忱與專業技術的研發人員加入，共同打造這款創新的沉浸式益智遊戲。

需求概述：需求名稱：智能眼鏡Software Develop kits. 用於哪個行業：AR.XR 智能眼鏡 細節說明： 智能眼鏡跟手機連結：App、AI、來電等. 30種語言翻譯功能、 步行導航功能、 提醒、提詞功能、

用於哪個行業：智能眼鏡AR,XR與手機 App、AI 連結. 細節說明： 智能眼鏡的Software Develop kits、 與手機功能BT聯結、 AI功能：1）30種語言翻譯. 2）導航走路、腳踏車. 3）提醒、提詞功能. 4）重要簡訊通知. 5）其他:音樂、接聽手機.

需求概述：需求名稱：戶外演唱會 用於哪個行業： 細節說明：手機變色與現場活動互動

需求概述：需求名稱：系統與app開發 用於哪個行業：複合式美容 細節說明：

用於哪個行業：美業 細節說明：因為我們店會是複合式美容 涵蓋美容美體運動餐飲兒童照護，為了管理上與運營便利，想要開發專屬自己的店內可以結合各部門的系統，人力配置 薪資管理 預約管理 會員管理 庫存管理等等。品牌app希望可以讓客人有更好的消費體驗。

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用於哪個行業：外送 細節說明：我是外送員，我想做外送輔助程式，目標收百元月費

用於哪個行業：軟體APP and 網站 細節說明：尋找長期合作之軟體開發商，以公司體系為主，年輕人團隊為佳，我們不定時會有案子需求，將往下承包。 請提供作品集，APP更好

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一、企劃概述 專案名稱：VORA 項目性質：基於《GTA VI》本體的多人角色扮演（Roleplay, RP）伺服器平台。 願景：打造全球最沉浸式、最穩定的GTA VI角色扮演生態，取代Fivem式的分散伺服器，建 立一個統一入口、完整金流、強互動的大世界。 最終目標：建立獨立啟動器、RP宇宙、AI整合與金流系統。 二、核心概念 遊戲核心：使用正版GTA VI PC版本作為基底，透過逆向工程與模組化API進行外部注入與功能擴展。 伺服器體系：建立主伺服器架構，支援多區分流與雲端擴展。 啟動器：玩家透過自家Launcher登入、更新與連線伺服器。 角色系統：高擬真角色資料：職業、資產、犯罪紀錄、地產。 經濟模擬：真實經濟模型運作，內建虛擬貨幣與真實金流串接。 三、組織架構與職能 企劃部門：遊戲世界觀設計、RP規則、任務系統。 資安部門：防作弊系統、防盜版、防模組注入。 工程部門：伺服器開發、Launcher開發、語音與資料庫整合。 金流部門：虛擬幣兌換系統、第三方金流串接。 行銷部門：品牌宣傳、預熱行銷、Streamer合作。

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