軟體程式設計、後端開發、系統分析與設計、全部最新 86 筆接案案件

需求概述：直銷公司後台需求名稱： 用於哪個行業：直銷公司 細節說明：寫後台系統

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工作內容： 將目前進行中的多項專案，進行各專案的相關維護、功能新增或修正。 提供相關Source Code。 專案需求相關技能如下： 1. 使用 Unity 與 C# 進行APP功能模組軟體開發，實作 UI / UX 互動設計 2. 使用 Unity 與 C# 進行底層硬體IO板的通訊與整合 3. 使用Android studio進行相關APP開發與硬體設備應用 4. 使用 Kotlin / Java 進行 Android 原生應用程式之開發、測試與維護 5. 進行 API 串接與前後端資料交換 6. 會使用AI進行相關開發工作協助 配合方式： 需要可長期全日配合，並依據客戶需求，隨時改各專案相關功能。 維護計畫時間預計6~12個月。 依據負責維護的專案項目之數量計算酬勞，每月支付。 需提供相關作品或經履歷介紹。

用於哪個行業：綠能及氫氣產品開發 細節說明：（1）製作氣體偵測模組，偵測氫氣、氨氣、甲醇、天然氣/甲烷、液化石油氣/丙烷、一氧化碳、二氧化碳、溫濕度等，確保設備運行於安全環境。 （2）開發相應之雲端即時資料庫及網頁介面，顯示即時/歷史數據、顯示示警資訊。 其他注意事項： （1）原型機/程式碼/使用說明需於1個月內交付。 （2）後續技術支援： 驗收交付後提供為期 40日（不含六日及國定假日）的技術諮詢期，針對系統操作及現有功能之問題，受託人需透過通訊軟體或電子郵件於 3日內回覆指導。 （3）接單後，需先提供零件清單，討論預計的訊號處理/採樣頻率方式。 （4）本團隊正在進行產品開發與專利申請，為臨時需求委託，因此委託初期需要密切討論技術相關內容，確保期限內順利完成交付。

用於哪個行業：架設網站、串接API 細節說明： 一、專案概述 我們要建立一個類似 Poe 的 AI 多模型整合平台，使用者可以在同一個網站上切換並對話不同的 AI 模型，支援會員系統、對話管理、以及多種模型串接。 二、需要串接的 AI 模型（API） 模型名稱 GPT-4o / GPT-4.1 Claude Sonnet / Opus Gemini 1.5 Pro Llama 3（開源） deepseek 每個模型都需要申請各自的 API Key，並統一存放在後端環境變數，(以最新模型為準) 三、網站頁面清單 。公開頁面（不需登入） 1. 首頁 * 平台介紹與功能亮點 * 支援模型展示 * 立即開始 / 登入 CTA 按鈕 * 方案比較表（免費 vs 付費） 2. 登入 / 註冊頁 * 社群登入（fb, apple, google,帳號密碼） * 忘記密碼流程 3. 定價頁（Pricing） * 免費方案 vs 付費方案功能對比 * 每日訊息限制說明 。登入後頁面 4. 主對話頁 ⭐ 核心頁面 * 左側欄：1.歷史對話列表（可搜尋、刪除、重新命名） * 左側欄：2.搜尋歷史對話 * 左側欄：3.新對話 * 左側欄：4.設定 * 左側欄：5.會員頭像 * 頂部：模型選擇下拉選單（切換不同 AI） * 中央：對話介面（支援 Markdown 渲染、支援附加檔案、語音功能） * 底部：訊息輸入框（支援換行、附件上傳、送出按鈕） * 支援 Streaming 串流輸出（字一個一個出現，非等待全部完成） * 5. 探索頁 / Bot 廣場 * 展示預設 Bot（例如：翻譯助手、程式助手、客服機器人） * 可一鍵啟動對話 6. 個人設定頁（Settings） * API 用量查詢（今日已使用幾則或點數） * 主題切換（深色 / 淺色模式） * 刪除帳號 7. 帳單頁（Billing）（若有付費方案） * 目前方案狀態 * 升級 / 取消訂閱 * 付款紀錄 。後台管理（Admin） 8. 管理後台 * 使用者列表與權限管理 * 每個模型的 API 用量統計 * 異常訊息審查 四、核心功能需求 。對話功能 * 串流輸出（Server-Sent Events 或 WebSocket） * 對話歷史儲存至資料庫（每個用戶獨立） * 支援 Markdown、程式碼區塊、數學公式渲染 * 可複製單則訊息 * 對話重新命名與刪除 。會員系統 * JWT 或 Session 驗證機制 * 每日免費訊息次數限制（例如：免費 20 則/天） * 付費方案解鎖更多額度與模型 。安全性 * API Key 絕對不可暴露在前端 * 所有 AI 請求必須經過自己的後端 Proxy 轉發 * Rate Limiting（防止濫用） * 輸入內容過濾（避免惡意 Prompt Injection） 。用量追蹤 * 記錄每位用戶每日使用量 * 記錄每次請求的 Token 數量（用於成本計算）

用於哪個行業： 黃金飾品 / 金飾電商 細節說明： 目前網站預計使用 BV Shop，不需重新架設網站，需求為針對 BV Shop 做功能擴充開發。 主要需求如下： 1. 串接黃金金價 API 2. 商品價格依金價自動更新 3. 價格公式可加入商品重量、純度、工錢、溢價 / 利潤 4. 後台可自行調整商品參數與計價方式 5. 前台商品頁顯示即時售價 6. 可遠端配合開發 希望有電商平台客製、API 串接、價格邏輯開發經驗者聯繫報價。

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我們有一些潛客的聯絡及基本資料在SQL Server，希望能透過AI的方式，來整理並取得後續的銷售指引

希望是有相關拆解商業需求能力，可以幫助客戶分析商業需求與給出功能建議的工程師，工程師可以盡量強勢一點，有自己想法 邏輯是比較好的，可以快速理解難懂的工作流 希望以後端熟悉資料庫為主 希望有部署經驗，對gcp/AWS和地端主機的CICD和資安防護有一定經驗

程式API串接期貨，跟找規則跟程式交易

您好，我想詢問現有的b2b程式是否可增加內容?

甲.擅以AI協助作業，有意突破現狀，具破局思維及合作意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙.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、 第一階段年營業額預估新台幣1億元以上。 丙、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：當月項目純淨利之15%。 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. 開發完成後，前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付固定費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 丁. 能力要求：(誠徵精通以下範疇、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，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。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 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) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (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。

技術需求: 層級技術用途後端Node.js（NestJS）或 Python（FastAPI）合作夥伴 API、Webhook、帳單邏輯前端React / Next.js + Tailwind / shadcnB2B 客戶入口網站 + 管理員儀表板資料庫PostgreSQL（合作夥伴 API 資料）API 金鑰、訂單、帳單、稽核日誌整合資料庫MySQL 8.0（唯讀，來自中國供應商 LCM）查詢快遞櫃狀態、訂單狀態——不寫入支付Stripe API（收費、客戶、發票）B2B 帳單、退款、對帳外部 API中國供應商 LCM REST API（埠號 48080）訂單建立、槽位預留、事件 Webhook基礎設施AWS EC2、Docker、GitHub ActionsCI/CD、部署、監控監控AWS CloudWatch + LCM 內建儀表板告警、日誌、健康檢查

已完成PIF文件簽署合作，論件計酬 提供免責協議書！ 公司PIF產品16項資料已完成（包括第16項評估) 具SA証照(需提供），僅需簽署

用於哪個行業：大型貨櫃的熱轉換分析 細節說明：伺服器放置貨櫃內需分析熱轉換分析(氣冷)

1. Clone specific chance-based mini games, in total around 20 games. 2. Align with our existing framework 3. QA and logic test of the games on UAT and production 4. Co-work with backend developer to hit deadlines

無程式背景可，希望以偏迭代和敏捷方向進行專案，學生可 需要理解力快和有些產品想法，不接受公司 想要快速可以快速思考事情和有時間彈性可以製作的人

用於哪個行業：幫我測試和撰寫C語言的poc.c攻擊腳本，很間單，我可教你 我有很多c語言，需要有人測試或撰寫，歡迎大家試試看。也可以來玩玩看。 細節說明：攻擊目標是linux OS kernel, ubuntu

甲.有意突破現狀，具破局思維，對本商業模式有合作意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙.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「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「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、 第一階段年營業額預估新台幣1-2億元以上。 丙、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：當月項目純淨利之15%。 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. 開發完成後，前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付固定費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 丁. 能力要求：(誠徵精通以下範疇、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，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。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 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) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (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。

需求概述：需求名稱：現有B2B程式新增資料 用於哪個行業：製造業 細節說明：已有程式，想增加內容