軟體程式設計、全端系統開發、後端開發、全部最新 234 筆接案案件

甲.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。

哈囉 我司需要設計一個後台紀錄 客戶訊息 並且需要簡單的計算功能與資料統整

甲.有意願突破現狀，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。

用於哪個行業：店家 細節說明：NFC卡片登入個人多連結頁面+購物車+會員系統

背景與目標：我們在行銷情境中，會透過短影音引導潛在客戶點擊連結並填寫表單，以蒐集名單與需求資訊。希望建立一套從短影音導流到表單、再自動彙整到後台的流程，並在有新名單時能即時以手機收到Line或其他方式通知，讓團隊能快速跟進並提升轉換效率，同時確保資料可追蹤、可管理與後續分析。 需求描述：需要協助規劃並建置名單收集表單與資料彙整後台，包含表單欄位設計與基本驗證、資料入庫與查詢檢視、名單狀態與備註等管理功能，以及可匯出常用格式供後續行銷或業務使用；當有新表單送出時，需能觸發通知推送至Line或其他可在手機即時接收的管道，通知內容需包含關鍵欄位並可設定接收者；同時需提供短影音導流連結與追蹤參數的建議做法，並完成基本權限與資料安全設定、簡易操作說明與交付後的問題修正，其他細節如使用既有工具或客製開發、後台介面形式與報表需求可再討論確認。

開發與維護公司 PHP開發 與前端團隊合作串接 API、整合新功能 優化 App 效能與使用者體驗（UX / UI flow） 撰寫乾淨、模組化、可維護的程式碼 參與產品需求討論、提出技術可行性與創新建議 長期合作，好配合，個人佳

A. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)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) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「外銷廠商」獲取「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)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。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對小紅書、TikTok等平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1-2億新台幣，第二階段保守預估年營業額新台幣3億以上。 B、 合作報酬(以承攬開發及維運為前提)： 1. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元新台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 2. 發完成運行後，前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：月純淨利之15%+每月支付固定費用4萬元新台幣。(維運期間每月新增3行業) 3. 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 C. 能力需求：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) 了解創建帳號養、養帳號相關智能。 (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則，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消費者相關公開資料。 (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。

用於哪個行業： 細節說明： 1. Dotnet 2. 8個月配合（API實作） 3. 大致了解ERP&BPM系統

用於哪個行業：社群應用 細節說明：協助現有專案建出 Unity AR 的 library 以供 Android 以及 ios app 開發，增加新的模型以及效果，詳情請私談

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

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。

用於哪個行業：床墊寢具銷售 細節說明：前端後端，串接金流及物流，還有第三方廣告軟體

哈囉你好, 我想要問一下, 有沒有開放長期合作? 我情況比較特殊, 我是住西班牙的工程師, 想要在這邊創業, 但因為我比較偏硬體, 我對SW的經驗不夠, 想找位有經驗的人協助, 不知道您有沒有興趣?

需求概述：需求名稱：資料庫維護 後端框架：Laravel（PHP） 前端：Blade Template（Laravel 內建） 資料庫：MySQL / MariaDB（實際版本可由工程師確認） 系統狀態：已上線營運中之既有系統 用於哪個行業：補教業之後台學費、課程管理系統 細節說明：目前已完成之資料庫目前偶有系統錯誤，需要修BUG及增加報表欄位。

一.●開發階段平均每日投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL。 二.●50個行業開發費：8萬元(開發輪廓、重點、細節應注意部分大致已清楚) 三.●維運期每月費用及紅利：3萬元+15%月淨營業額(年營業總額預估 1-2億) 四.●有能力及意向之夥伴，請留言LINEID及電話詳談細節。 五.能力需求： 1. 自然語言處理（NLP）與語言學 * 熟悉 NLP 基本概念，如語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解等。 * 了解語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 * 能有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 2. AI 及大型語言模型（LLM）知識 * 理解 Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 * 知道模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並能設計 prompt 避免問題。 * 了解 Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 3. Prompt 設計與優化技巧 * 精確性（Precision）：用簡單、明確的語言表達需求。 * 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 * 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表 格。 * 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 4. 程式設計與 API 整合 * 熟悉 Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 * 能撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 * 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。 5. 資料分析與評估 * 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 * 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 6. 領域知識（Domain Knowledge） * 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。 * 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 7. 創意思維與問題解決能力 * 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 * 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 * 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 8. 版本控制與協作 * 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼 * 熟悉 Git / GitHub，能與開發團隊協作管理 Prompt 與程式碼版本。 * 具備技術文件撰寫能力，記錄進度 （Prompt、流程） 設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量 * 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 * 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 10.資料庫系統設計、優化、與管理 (1). 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 (2).熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 (3). 能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). 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5).有能力管理資料庫。 11. 持續學習與研究 * 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）。 * 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 12.軟性技能與其他要求 (1). 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題。 (2). 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，確保程式碼易於維護與交接。 (3). 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。 (4). 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 (5). 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 (6). 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。 (7).能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 (8).具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。 13.按前端(B端)及AI需求爬取或彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、.....之內容，後續負責系統維運： - 核心技能與經驗 a.熟悉Python或其他爬蟲相關程式語言，具備至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 b.能閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 c.理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 d.能依據現有流程圖為主軸進行程式設計，具備獨立分析與補充細節的能力，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 e.熟悉Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並能根據需求選擇合適工具。 f.具備長期合作意願，能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。 程式與開發能力 - 社交媒體爬蟲專長 a. 具備爬取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）的經驗。 b. 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。 c. 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 - 資料庫系統設計、優化、與管理 a. 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 b.熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 c. 能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。 d. 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 f.有能力管理資料庫。 - 其他技術要求 a. 熟悉Microsoft Azure雲端服務，具備在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統的經驗，熟悉相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 b. 熟悉容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 c. 具備基本的資料分析能力，能將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 d.版本控制與監控 • 具備 Git / GitHub 程式版本管理經驗。 • 熟悉 錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 - 軟性技能與其他要求 a. 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題，例如應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 b. 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，確保程式碼易於維護與交接。 c. 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。 d. 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能與資料分析、產品開發及其他部門密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 e. 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 f. 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。 g.能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 i.具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。

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

希望有能力一個人從事全端，學生可，希望figma還原度夠高（過往作品）

用於哪個行業：零售行業 您好，我們是羽曦堂。我們目前有一個內部用的「業務自動化開發系統」需要開發。 這不是一個從零開始的專案。我們已經準備好非常完整的 PRD 規格書、高擬真 UI 原型 (HTML/Tailwind CSS) 以及 資料庫建置碼 (PostgreSQL SQL)。 核心功能是透過 Gmail API 發送業務開發信，並結合簡單的名單管理。邏輯我們都理清楚了，主要需要您協助 Next.js 環境架設、後端 API 串接與部署。若您熟悉 Supabase 與 Google API 串接，這對您來說應該是個很明確且快速的案子。期待您的報價！ 需求說明 【專案背景】 我們需要為業務部（約 2 人編制）建立一套 Web-based 的銷售開發系統。功能類似簡易版 CRM，重點在於解決 Gmail 發信限制與自動化名單整理。 【技術棧需求 (Tech Stack)】 前端： Next.js (React) + Tailwind CSS 後端： Next.js API Routes 資料庫： PostgreSQL (指定使用 Supabase) 第三方服務： Google OAuth 2.0 (Gmail API), Google Gemini API (名單清洗) 部署： Vercel 【我們提供的資源 (您不需要從零設計)】 完整的 UI 原型 (HTML 檔)： 包含 Dashboard、名單匯入、富文本編輯器等所有頁面的 HTML/CSS 代碼，您只需負責切分 Component 與串接邏輯。 資料庫 SQL Schema： 完整的 create table 語法，包含欄位定義與關聯，直接匯入 Supabase 即可。 核心邏輯參考： 我們會提供「發信排程」與「名單匯入」的核心 Code Snippet 供您參考使用。 【主要工作內容 (Scope of Work)】 環境建置： 架設 Next.js + Supabase + Vercel 環境。 身份驗證： 實作 Google OAuth 登入，需取得 gmail.send 權限並儲存 Refresh Token。 名單匯入功能 (AI 整合)： 製作 Excel/CSV 上傳介面。 串接 Google Gemini API (Flash Model) 進行欄位自動對應 (Mapping) 與電話號碼正規化。 實作資料庫去重邏輯 (Upsert)。 發信引擎 (關鍵功能)： 實作富文本編輯器 (支援變數替換、附件夾帶)。 後端排程 (Queue)： 需實作 Rate Limiting 機制 (如每分鐘 2 封)，避免觸發 Gmail 封鎖。 資安防護 (必須落實)： 前端防護： 全站禁止右鍵、Data Grid 禁止選取/複製 (CSS user-select: none)。 權限控管： 區分 Admin/Sales 權限，只有 Admin 可看到「匯出名單」按鈕及呼叫匯出 API。 【驗收標準】 業務可使用 Google 帳號登入。 可上傳 Excel 並正確解析欄位匯入資料庫。 建立檔期後，系統能依照設定的速率在背景自動發送 Email，且 Dashboard 能即時顯示狀態 (Sent/Failed)。 資安功能 (防複製/下載權限) 測試通過。 【備註】 已有詳細規格文件，簽約後立即提供。希望能在 2-3 週內完成 MVP 上線。

用於哪個行業：程式開發 細節說明：網頁設計/網頁程式引擎開發

背景 目前有一台具備 ASUS Ascent GX10，裡面晶片是NVIDIA GB10(Grace CPU+ Blackwell GPU) 的工作機，Operating System是NVIDIA DGX OS需求如下： 1. 在同一台機器上部署多個服務（Web、API、AI 推論…） 2. 需要從外部網路遠端存取與管理該機器 3. 存取方式需具備良好安全性（避免裸露 SSH / API 於公網） 4. 已擁有一個可控網域名稱 希望將此工作機建構為一個 小型私有雲 / AI 工作節點，以現代雲原生方式管理。 目標 1. 建立一套 單節點 Kubernetes 叢集（k3s） 作為部署平台 2. 以 Cloudflare Tunnel + Zero Trust 實現： 不開防火牆 port 不需要 VPN 仍能安全地從外部使用 kubectl 管理叢集 3. 支援多個服務並行運行（app / api / ai-inference），並可依網域分流 4. 將 GPU 納入整合，讓特定 Pod 可以使用 Nvidia GB10 做推論 5. 支援多使用者： 透過 Google Login 通過 Cloudflare Access 以 Kubernetes RBAC 控制使用者權限 需求整理 1. 網路環境： a. 工作機可主動連出 Internet b. 可調整 DNS records（網域已可移轉至 Cloudflare DNS） 2. 管理端 至少一台使用者電腦（Windows / macOS / Linux），可安裝： a. kubectl b. cloudflared（Cloudflare Tunnel / Access CLI） 3. Cloudflare： a. 使用 Cloudflare 作為 DNS 提供者 b. 啟用 Cloudflare Zero Trust / Access（免費方案即可） 安全與運維需求 1. 不在公網直接暴露 a. SSH port b. Kubernetes API (6443) 2. API 存取需經： a. Cloudflare Access 身份驗證（Google OAuth） b. Kubernetes RBAC 授權控制 3. 支援後續擴充： a. 新增更多 namespace / service b. 將來有可能擴成多節點（加機器）