AI開發應用、軟體程式設計、網站架設的全部最新 453 筆接案案件

用於哪個行業：醫療業 細節說明：研究計畫需要架設一個聽能訓練的網站，每月月薪8000元，1月起至12月，共計12個月。 計畫主題：沉浸式延展實境聽覺訓練對人工電子耳兒童環境音知覺之成效評估。 執行內容： 1. 架設一個網站。 2. 我會提供AI模擬的2D圖片以及環境音。前測及後測會需要14張圖片，每張圖片有8個人物或物品，依序播放6個環境音後，在播放每一個環境音後，3-12歲的兒童在平板上點選是由哪一個人物或物品所發出的聲音。訓練階段會有三個難度，難度一是1張情境圖3個選項、難度二是1張情境圖4個選項、難度三是1張情境圖6個選項。 3. 網站上面需要計算兒童每一次表現的正確率，並且可以下載每一個兒童所有表現的原始檔案。

用於哪個行業： 長照醫療領域 細節說明： 我們正在尋找一位語音TTS技術專家，建立長期合作關係。 首個專案目標是共同建置與整合一套支援 臺語、客語的TTS服務，並以容器化架構部署至我們的現有系統。 一、首期專案：核心交付目標 1. 技術方案與架構設計：推薦並論證最適合的開源語音模型（需優先支援臺語），並提供 簡單的技術分析報告。 2. 軟體開發： * 開發完成 臺語、客語 的端到端語音處理流程測試 * 將模型封裝為高可用的 HTTP/WebSocket 微服務 * 完成該服務的 Docker 容器化建置 3. 部署與交付：在測試環境完成部署、多語種驗證，並交付架構圖、REAMDME.md、API文件，進行知識移轉 二、我們尋求的合作夥伴 我們需要一位能獨立完成以上工作的專家，並在提案中證明您具備： 1. 實戰經驗：擁有實際部署、使用、微調開源STT/TTS模型的成功案例 2. 工程能力：精通 Python 與 Docker，能將TTS模型工程化為穩定API服務 3. 架構思維：能提供可行的專案階段規劃與時程 三、提案須知 若您感興趣，請在提案中重點說明： 1. 您對 臺、客語 模型選型 的技術見解與初步方案 2. 提供過往 相關部屬案例 以供參考 3. 請注意 接案身份 和 提案須知，切勿亂槍打鳥 我們期待與您展開合作，共同打造語音應用。

中央監控系統操作工作站增設及改善： 1. 將原有中央監控系統伺服器移機至機關指定地點，與複聯式(Redundancy)雙電腦主機連線部分之網路拉配須由廠商負責施作，經機關檢驗員確認可連線且功能正常始算完成該工項。 2. 既設各Client工作站電腦圖控軟體，配合中央監控系統伺服器主機更新，須進行既有WinCC版本更換為WinCC Version 7.4(含)以上版本，共6套。 3. 伺服器更新後，既設各Client工作站報表程式及其他功能運作須可正常執行查詢。 4. 須配合機關進行既設圖控畫面配合機關修改，包括圖控頁面設備位置調整、設備數據修復(線上含水量分析儀之數據)、警報列表內文修正及警報增設作業。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

用於哪個行業：工廠、服務業 細節說明：串接AI模組分析圖片格式，介面是 LINE OA跟網頁， 流程寫在make.com， 圖片放google drive 價格可再議

細節說明： 徵求具備技術背景的夥伴協助實現系統串接及自動化實現以串接統整入口、 AI 工具、統計軟體、通訊軟體、文獻管理工具

需求概述：需求名稱：APP開發 用於哪個行業：大型健身房使用App 細節說明： 首頁面規劃如下： 廣告宣傳版面 商品宣傳頁面 訂課系統 會員管理系統 業務管理系統 線上付費系統 安卓及iOS 公司網站

用於哪個行業：服務業、零售品牌 細節說明：串接Google meet 的音訊留利用其本身或外部的STT 直接拉到AI LLM 上做 RAG回復

用於哪個行業：任何公司行號 B2B 窗口 細節說明： 目前已經有開通ADOBE線上簽約系統 但是由於合約種類繁多，類似員工、客戶、廠商、林林總總，所以需要一個簡易系統能夠自動收納分割資料夾 A、必要需求： 1.能夠讓合約變成一個連結! 直接點及連結就可以開始線上簽約瀏覽 (過我們的ADOBE) 關鍵就是 2.不需要在簽約時後 再跟對方索取 EMAIL 這樣太繁瑣了 (多跳轉一次太麻煩) 3.完成合約後會自動寄一分到他的信箱 (或是不寄，根據合約類型) B、其他需求： 1.包含能夠蓋上LINE UID的印章 (私訊 我提供範例) 2.能夠自動分類到雲端保存。我們的合約有非常多不同的種類，需要能夠自動分類保存。 請直接回復 甲、可以做到 A 或是 B 或是A跟B 都做得到 然後 乙、請報價(請合理報價)我們會提供現行的版本 但是因為常常會當機 不順 所以想更新 然後 丙、需要的工期時間 丁、方便線上面談會議的時間(基本20~40芬可完成)示範完就可以就 直接 合約開工

本專案提供實車，硬體部分可採用現成市售的工業電腦（IPC）、網路攝影機或相關模組進行改裝與整合，但整套系統的核心功能、軟體架構、資料流程、通訊協定、伺服器端程式、前後端程式碼及行動裝置應用程式，需自行研發並完整掌握技術。所有影像與資料必須回傳至我方自建伺服器，不得依賴第三方雲端平台作為主要儲存與運作核心。 系統需具備多路影像擷取、處理與壓縮能力（如 H.264 / H.265），並能透過 4G/5G 將影像、定位與事件資訊即時上傳。需支援本地儲存、斷線補傳、事件偵測與資料加密傳輸。車載端除影像外，亦需回報 GPS 位置、行駛軌跡及各式事件狀態，以利後端分析與管理。 用戶端軟體需提供完整的車隊監控功能，包括： 遠端監控：可即時查看車輛多路影像，並支援畫質調整與低延遲模式。 錄影回放：可依日期、時間、車號或事件條件搜尋歷史影像，並可下載指定時段片段。 GPS 追蹤：提供地圖視圖、車輛即時位置、行駛軌跡、停靠紀錄與路線分析。 事件警報：發生異常（如急煞、碰撞、超速、設備異常或車載主機離線）時，能即時推送通知至 Web 與 App。 語音交談：支援雙向語音通訊（類似對講模式），供管理端與駕駛之間進行即時語音交流。 系統需預留整合能力，包含開放 API，以便未來接軌排程、任務管理、感測器資料或其他自主系統。所有軟體原始碼、建置流程、部署文件、相依套件清單與技術細節，均須於專案驗收後完整提供，以確保日後可自行維護、升級及擴充。本系統應具備高可靠度、良好擴充性及可持續開發能力，以符合長期營運需求。

我正在尋求專家可以提供套房管理系統 (APP/Web後台)相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/DRW5RQ?se=g43G 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望協助的任務：創新產品/服務 執行形式：可進一步與專家諮詢

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）

主要用途：資訊交流及經驗分享。 主要功能：流行情報、健康管理、社交通訊、智慧幫手、購物消費及數位學習。

用於哪個行業：旅遊 細節說明：會員登入建立+報名單

AI 應用的行業/領域：科技/軟體 期望協助的任務：文案撰寫與內容創作 交付形式：程式碼

用於哪個行業： 細節說明：公司php官網需長期維護除錯升級，需要長期配合的資訊顧問

用於哪個行業： 細節說明： LINE點餐服務系統 – 整合式智慧點餐平台提案 一、核心理念 讓所有店家只要「建立LINE官方帳號」，就能快速「上架菜單」、「建立點餐區」，讓消費者掃LINE QR Code即可輕鬆點餐、結帳，並可串接餐點外送公司，一站式完成訂單與配送，打造低門檻、高效率的智慧餐飲服務。 二、功能設計規劃 1. 店家端功能 LINE官方帳號後台模組擴充： 菜單管理：可自行新增、分類商品，設定售價、圖片、描述等 營業時間與可點餐時間管理 自動回覆設定：可根據時間與訂單狀況自動回應顧客 即時訂單管理與通知（LINE即時推播新訂單） 支付串接： LINE Pay整合一鍵結帳 支援信用卡、街口、Apple Pay等多元金流串接（依國內法規與市場需求拓展） 外送整合： API串接 Uber Eats、foodpanda 或在地外送平台 店家可自行設定外送範圍與費用，或交由平台自動計算 提供「店內取餐」或「外送」兩種服務模式選擇 2. 消費者端操作流程 掃描QR Code → 開啟LINE官方帳號 → 自動導入點餐介面（免下載APP） 選擇商品、加購選項、填寫備註 線上付款 → 選擇「外送」或「到店取餐」 LINE自動發送訂單確認與預估時間 餐點完成通知或外送動態更新 三、技術落地規劃 模組技術： 前端採用LINE Mini App SDK設計點餐UI 後台為Web Dashboard供店家管理（可用LINE登入） 後端建構API，支援訂單管理與外送平台串接 雲端部署（AWS / GCP）確保可擴展與高可用性 安全與穩定性： SSL金流加密與訂單加密 LINE登入OAuth 2.0驗證機制 訂單儲存與備援機制 四、推廣策略與店家導入優勢 免建置APP、用戶熟悉LINE介面，降低使用門檻 快速上架菜單、免技術人力，自助完成店家數位轉型 搭配LINE行銷功能（集點卡、優惠券、自動通知）提升回購率 串接外送平台，無痛導入外送服務 五、收費模式建議（可採彈性方案） 方案月費功能基礎版免費菜單上架、QR點餐、LINE通知進階版NT$499/月支援LINE Pay付款、簡易訂單統計專業版NT$999/月串接外送平台、自訂行銷模組、自動回覆設定 六、未來發展方向 整合POS系統、自動印單服務 推出LINE社群導流工具，建立會員與訂餐連動 七、訂位管理系統設計（新增模組） 店家端功能： 設定座位類型與數量 可自訂桌型（雙人桌、四人桌、包廂等） 可設定同時可容納的總人數與場次數量 時段管理 自訂營業日與可訂位時段（例如可預約明天起三天內時段） 高峰時段設定限制（限制人數或座位） 訂位即時通知 顧客訂位後即時LINE通知店家 可在後台或手機接單端接受／拒絕訂位（並自動通知顧客） 自動發送前一天提醒通知給客人 訂位結合點餐服務（進階功能） 客人訂位時可預先選餐，加快現場出餐效率 可設定「訂位需先付款」、「現場付款」兩種模式 --- 消費者端操作流程： 進入LINE官方帳號 → 點選「線上訂位」 → 選擇日期、時段、人數 → 填寫姓名電話 →（可選擇預點餐）→ 提交 LINE自動回覆訂位狀態（店家確認後發送通知） 用戶可收到「前一天提醒通知」+「取消提醒」服務 --- 技術細節： 將訂位模組整合於LINE官方帳號的Mini App中，並與菜單與訂單模組共用後端 訂位資料寫入獨立資料表，可供匯出或統計分析（如每日訂位率、尖峰時段等） --- 延伸應用建議： 與 Google 行事曆/Apple Calendar 整合，顧客一鍵加入行程 「訂位不出席黑名單系統」（若使用者No-show超過3次，自動標註） 搭配會員系統，讓回訪顧客更快訂位或享專屬時段預約功能