軟體程式設計、爬蟲程式、網站數據分析、數據分析顧問的全部最新 356 筆接案案件

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及程式增修2-5萬元/月 三.請留聯絡方式詳談細節 四.工作概要：按前端及AI需求爬取或彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、.....之內容，後續負責爬蟲之維運。 五.能力需求 - 核心技能與經驗 1.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。 2.能閱讀、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.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。 5.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。 6.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 1. 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。 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. 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 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。 - 其他技術要求 1. 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）。 2. 熟悉容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 3. 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。 4.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 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，例如應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 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。 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.按當月驗收完成之行業批量計費/每批行業3-5萬元 二.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後所需工作時數視維運及程式增修需求調整 三.請留聯絡方式詳談細節 四.工作概要：按前端及AI需求爬取或彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、.....之內容，後續負責爬蟲之維運。 五.能力需求 - 核心技能與經驗 1.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。 2.能閱讀、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.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。 5.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。 6.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 1. 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。 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. 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 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。 - 其他技術要求 1. 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）。 2. 熟悉容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 3. 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。 4.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 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，例如應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 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。 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及程式增修2-5萬元/月 三.請留聯絡方式詳談細節 四.工作概要：按前端及AI需求爬取或彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、.....之內容，後續負責爬蟲之維運。 五.能力需求 - 核心技能與經驗 1.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。 2.能閱讀、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.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。 5.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。 6.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 1. 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。 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. 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 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。 - 其他技術要求 1. 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）。 2. 熟悉容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 3. 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。 4.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 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，例如應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 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。 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

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

需求如下： 建立一套可長期通過 Cloudflare 的指紋方案，需包含指紋動態化（JA3、TLS 擴展、UA、Sec-CH-UA 等）並能定期更新，避免長時間使用同一指紋造成封鎖。 高併發架構需能分散風險：不同 threads／進程之間要支援不同 cookie、session、proxy，避免集中度過高。 建立自動偵測與恢復機制：遇到 403、挑戰失敗或封鎖時，自動切換 IP、重建指紋與 session，不需人工處理。 建立指紋輪替策略（Fingerprint Pool），依時間或請求量自動更新，降低被 Cloudflare 標記為機器人風險。 預期成果： Cloudflare 五秒盾可長期穩定通過，避免 24 小時後指紋失效；大規模輪詢不易被封鎖；系統可 24/7 自動維持正常運作。 若可結案歡迎詳談 賴：aliceinwonderland07

用於業務開發 1.到經濟部商業司所屬“公司登記查詢”網站（開放資料有api可串）抓取100多萬家公司名稱、地址、資本額、董監事、電話及傳真資料(一個費用) 2.可設定某個地標（址）多少公里範圍內有哪些公司（一個費用）

用於哪個行業：旅遊業 細節說明：簡單的小程式~可掃描證件/圖片；並輸出EXCEL；格式要有分房號碼、姓名、英文名、ID、生日、護照效期、護照號碼、台胞證號、台胞證效期、餐食禁忌、房型

用於哪個行業： 細節說明：1. 市場範圍：上市 + 上櫃 2. 今日爆量（成交量 >5日均量 3. 當日成交量 > 5 日平均成交量 4. 當日成交量 > 過去 5 日平均成交量 5. 日 KD 黃金交叉（K > D，K值上升） 6. 月 KD 黃金交叉中或剛交叉 7. 法人（特別是投信）異常買超:同時滿足以下四個條件 • 當日投信買超張數 > • 當日投信買超張數 佔該股票當日總成交量 > • 投信近 5 日累計淨買超張數 > • 投信總持股比例 < 8. 股價站上月線 9. 股價突破關鍵壓力位： 當日收盤價突破過去 60 日新高，且突破時的當日成交量為該 60 日平均成交量的 2 倍以上 10. 融資增減比 < 11. 融資 5 日未爆增:過去 5 個交易日，該股票的融資餘額總增加幅度必須低於 10% 12. 基本面 EPS > 且 ROE > 13. 殖利率 > 14. 當日漲幅適中： 當日漲幅 < 15. 近期漲幅未過大： 近 5 個交易日累計漲幅 < 16. 排除地雷股 17. 排除處置 18. 排除連續3日連續漲停股 19. 法人近 5 日淨買超100 張 20. 當日成交量 > 1,000 張 預設應按「潛力分數」由高到低進行降序排列用 Excel 檔案輸出結果，包含股票代碼、名稱，以及符合條件的關鍵指標數據。

用於哪個行業： 細節說明：1. 市場範圍：上市 + 上櫃 2. 今日爆量（成交量 >5日均量 3. 當日成交量 > 5 日平均成交量 4. 當日成交量 > 過去 5 日平均成交量 5. 日 KD 黃金交叉（K > D，K值上升） 6. 月 KD 黃金交叉中或剛交叉 7. 法人（特別是投信）異常買超:同時滿足以下四個條件 • 當日投信買超張數 > • 當日投信買超張數 佔該股票當日總成交量 > • 投信近 5 日累計淨買超張數 > • 投信總持股比例 < 8. 股價站上月線 9. 股價突破關鍵壓力位： 當日收盤價突破過去 60 日新高，且突破時的當日成交量為該 60 日平均成交量的 2 倍以上 10. 融資增減比 < 11. 融資 5 日未爆增:過去 5 個交易日，該股票的融資餘額總增加幅度必須低於 10% 12. 基本面 EPS > 且 ROE > 13. 殖利率 > 14. 當日漲幅適中： 當日漲幅 < 15. 近期漲幅未過大： 近 5 個交易日累計漲幅 < 16. 排除地雷股 17. 排除處置 18. 排除連續3日連續漲停股 19. 法人近 5 日淨買超100 張 20. 當日成交量 > 1,000 張 預設應按「潛力分數」由高到低進行降序排列用 Excel 檔案輸出結果，包含股票代碼、名稱，以及符合條件的關鍵指標數據。

用於哪個行業：程式開發(請詳閱後報價) 細節說明：專案概覽 專案名稱： 融資放貸數據分析平台（可自訂） 平台： 跨平台行動應用程式（iOS & Android）及網站應用程式 核心功能： 透過 Bitfinex API 顯示個人帳戶的融資放貸數據。 提供已放貸訂單、貸款數據的即時查詢與詳細資訊。 計算並顯示每日收益、平均利率、加權平均利率等關鍵指標。 呈現市場最新的利率與交易量圖表，提供市場趨勢洞察。 具備多語言介面，支援多個帳號管理。 商業模式： 付費制會員： 採月費或年費制。 支付方式： 使用 USDT 於 Bitfinex 平台進行轉帳，並由管理員手動確認。 試用期： 新會員享有 10 天免費試用期。 一、 功能需求清單 1. 使用者介面與體驗（UI/UX） 多語言支援： 應用程式和網站需提供多種語言介面，至少包含繁體中文、簡體中文與英文。所有文字內容、圖表標籤和功能說明都應可切換。 響應式設計： 介面應能適應不同尺寸的螢幕，包括手機、平板和電腦，確保一致的使用體驗。 儀表板（Dashboard）： 登入後首頁應顯示關鍵數據總覽，例如： 已放貸總額（USD & UST） 加權平均利率 加權平均期間 每日收益（今日與歷史） 帳戶餘額 數據即時性： 所有數據應能即時更新，並提供手動刷新按鈕。 2. 會員帳號與付費管理 安全的帳號註冊與登入： 使用者需能透過電子郵件或電話號碼進行註冊，並設定密碼。 應具備密碼加密儲存、忘記密碼等基礎安全功能。 支援第三方登入： 應用程式需整合 Google 帳號 快速登入及註冊功能，提升使用者便利性。 會員付費系統： 試用期： 新註冊會員將自動獲得 10 天的免費試用期。 功能限制： 試用期間可使用所有功能。試用期結束後，若未付費，所有功能將被暫停，使用者介面應顯示付費提示。 付費方案： 提供月費和年費兩種方案。 支付流程： 使用者在應用程式內選擇付費方案後，介面會顯示一個指定的 USDT 轉帳地址。 使用者需自行從 Bitfinex 帳戶或其他錢包將 USDT 轉帳至該地址。 轉帳完成後，使用者需上傳匯款的電子憑證（例如：轉帳成功頁面截圖），並提供相關資訊（例如：交易 ID）。 系統狀態應顯示為「等待管理員確認」。 管理員手動確認： 後台管理系統需提供介面，讓管理員可以檢視待確認的付款憑證。 一旦管理員確認收款無誤，即可手動開通該會員的付費服務。 API 金鑰管理： 付費會員功能： 僅限付費會員能夠輸入與儲存多組 Bitfinex API Key 和 API Secret。 每組 API 金鑰應可命名，方便使用者管理多個帳戶。 後台應安全地儲存 API 金鑰，建議使用加密技術。 3. 核心數據功能（根據提供的程式碼） 已放貸訂單查詢： 顯示使用者所有已放貸的活躍訂單列表。 列表應包含以下資訊： 筆數 貨幣（例如：USD, UST） 金額（轉換為整數顯示） 貸方創建時間（轉換為當地時區） 利率（顯示為年化百分比，精確到小數點後兩位） 期間（天數） 幣對 到期日期和時間 提供依據「貨幣」篩選的功能。 每日收益與歷史數據： 計算每日收益： 透過 ledgers/hist 端點獲取融資帳戶的歷史帳目數據，並篩選出「Margin Funding Payment on wallet funding」類型的收益。 顯示每日數據： 呈現每日的收入金額、融資帳戶餘額和當日年化利率。 計算平均利率： 計算並顯示累積至今的平均年利率。 數據圖表化： 應能將歷史收益和利率數據以折線圖或柱狀圖形式視覺化，使用者可選擇不同時間範圍（如：近 7 天、近 30 天、所有時間）。 4. 市場趨勢圖表功能 後端定時任務（新增）: 後端需建立一個定時排程，每小時自動向 Bitfinex 公共 API（trades/{symbol}/hist）發送請求，抓取最新的放貸交易數據。 抓取到的數據應儲存於後端數據庫中，並維持至少 48 小時 的歷史記錄，以便隨時生成圖表。 這個機制能大幅減少單一使用者發出的 API 請求，降低被封鎖或限流的風險。 放貸市場數據可視化： 應用程式需新增一個頁面或區塊，專門顯示市場數據。 功能要求： 前端直接向後端請求儲存的數據，而不是直接向 Bitfinex API 請求。 繪製圖表： 以折線圖和柱狀圖結合的方式，呈現 最新 24 小時 的數據。 折線圖： 顯示每小時的最高年化放貸利率。 柱狀圖： 顯示每小時的總放貸金額（轉換為百萬單位）。 支援多種貨幣： 圖表應能同時顯示多個貨幣的數據，例如 fUSD 和 fUST。 圖表介面： 具備清晰的 X 軸（時間）和雙 Y 軸（年化利率與總放貸金額）。 圖例清晰標示每條線和柱狀圖代表的貨幣與數據。 圖表應能適應手機與網站的螢幕大小，並支援放大縮小等基本互動功能。 二、 技術與後端需求 後端架構： 建立一個穩定的後端伺服器，負責與 Bitfinex API 進行通訊。 後端需處理你提供的程式碼中的**身份驗證（HMAC-SHA384）**與 API 請求邏輯。 為了提升效能，後端應建立數據快取機制，避免對 API 進行不必要的重複請求。 資料庫： 需要一個資料庫來儲存使用者帳號、付費狀態、到期日、付款憑證（檔案或圖片）、歷史收益數據，以及定時抓取的市場趨勢數據。 所有歷史數據應每日自動更新與備份，確保數據完整性。 API 串接： 整合 Bitfinex V2 API 的 auth/r/funding/credits、auth/r/funding/loans 和 auth/r/ledgers/hist 等私有端點，以及 trades/{symbol}/hist 等公共端點。 實作錯誤處理機制，當 API 請求失敗時，應用程式應能顯示友善的錯誤訊息。 三、 額外需求 推播通知（Push Notifications）： 付費提醒： 於試用期結束或會員服務到期前發送通知。 收益更新： 當每日收益數據更新時，向付費會員發送通知。 可選：當有新的貸款單被借出或到期時，發送通知。 後台管理系統（CMS）： 一個簡單的後台系統，方便管理員管理使用者帳戶、查看付費狀態、檢視和手動確認用戶上傳的付款憑證，並能手動更新多語言文字內容。

用於哪個行業： 細節說明：A. 技術面條件 1. 上市 + 上櫃股票（範圍條件，不計分） 2. 單日成交量 > 5 日均量 1.5 倍（爆量） → +1 3. 單日成交量 > 5 日均量 3 倍（強爆量） → +1 4. 單日成交量 > 5 日均量 5 倍 → +2 5. 日 KD 黃金交叉（K > D，K 值上升） → +2 6. 月 KD 黃金交叉中或剛交叉 → +1 7. 股價站上月線（20 日均線） → +1 8. 股價突破關鍵壓力位（突破 60 日新高且成交量 ≥ 2 倍） → +2 9. 股價同時站上 5 日與 10 日均線 → +1 10. 5 日 > 10 日 > 20 日均線（多頭排列） → +2 11. 當日漲幅 < 7% → +1 12. 近 5 個交易日累積漲幅 < 20% → +1 13. 近 20 日漲幅 > 同期台股加權指數漲幅 → +1 14. 股價相對強弱 (RS) 排名前 30% → +1 15. 股價剛脫離長期（例如一年以上）盤整區間的底部(以下三點必須同時符合) 甲、 長期盤整認定： 過去一年以上（約250個交易日），股價最高價與最低價震盪幅度不超過20%，且日均成交量低於近一年日均量的50%。→ +2 乙、 放量突破： 當前股價已突破該長期盤整區間上緣3%以上，且突破時的日均成交量為盤整期間日均量的2倍以上。→ +3 丙、 均線確認： 股價站上200日移動平均線，且200日均線開始由下降或走平轉為向上。→ +2 16. 當前股價 1000 張。→ +1 22. 當日投信買超張數 > 500 張 → +1 23. 當日投信買超張數佔總成交量 > 3% → +1 24. 投信近 5 日累計淨買超張數 > 1000 張 → +2 25. 投信總持股比例 < 15% → +1 26. 法人近 5 日合計淨買超 > 100 張 → +2 27. 投信近 5 日持續淨買超 → +3 28. 投信近 5 日買超張數佔成交量 > 5% → +2 29. 當日投信買超張數 > N 張且 > 過去 20 日/60 日平均 × K 倍 → +2 30. 法人籌碼 + 投信異常買超同時成立 → +2 31. 單日融資增減比 < 5% → +1 32. 融資 5 日未爆增（5 日融資餘額增幅 10% → +4 46. 近四季 (或) 近一年營收 YoY > 15% → +4 47. 連續 3~4 季營收正成長 → +3 48. 近四季毛利率 > 25% → +4 49. 近四季毛利率穩定（波動 < 2%） → +4 50. 近四季毛利率連續上升 → +4 51. 近四季營益率 > 10% → +4 52. 近四季營益率穩定（波動 < 2%） → +4 53. 近四季營益率連續上升 → +4 54. 最新年化殖利率 > 3% → +4 55. 當前 P/E < 20 倍 → +4 56. 當前 P/B < 3 倍 → +4 57. 基本面齊備（EPS >0 & ROE >10%） → +3 58. 近四季 ROE > 0% → +3 59. P/B ≤ 1.5 或低於近 5 年平均 75% → +3 60. 連續 3 季營收 YoY 正成長 → +3 61. 近四季 EPS > 前四季 EPS → +3 62. 近四季毛利率 > 20%，且未連降兩季 → +3 63. P/E 或 P/B 低於產業平均 75% → +2 📌 基本面小計：45分 ________________________________________ D. 風險控管條件 64. 負債比率 > 80% → 淘汰 65. 負債比率 (Debt-to-Asset Ratio) = 120% +1分 68. 會計師非無保留意見 → 淘汰 69. 最近一年曾被列為全額交割股 → 淘汰 70. 處置股 → 淘汰 71. 近 5 日內有 3 根以上連續漲停 → 淘汰 72. 有下市風險或停止交易公司 → 淘汰 72個條件分成三個策略 防爬容錯(HTML/CSV/JSON FALLBACK)進階Debug支援(結構化 log/錯誤代碼)、文件化(使用手冊+維護指南) 、驗收支援(客戶測試+Bugflx)

高資安網站資料擷取 自動化程式開發 (非單一專案需求 可長期合作) 案件簡介 我們正在尋找具備高階爬蟲技能、且擁有資安實戰經驗的工程師，協助開發一套自動化資料擷取程式。 目標是防護嚴謹、具多層反爬蟲機制的網站，收集目標網站的資料。 此專案需要能處理 用戶登入、驗證碼繞過、環境模擬偽裝、IP 限制封鎖等反爬蟲機制，並透過代理池、自動化錯誤重試與模擬瀏覽器等方式，來提升資料抓取的成功率，同時具備資安思維，理解網站防護邏輯並提出對應策略，確保資料擷取流程可靠。 完成收集後，需建立自動化的清洗、去重、結構化流程，並整合可監控、日誌與錯誤回報，讓系統能長期穩定運作。 • 熟悉爬蟲框架和工具：Python（Scrapy、Playwright、Selenium） • 熟悉程式自動化語法：Puppeteer（Node.js/JavaScript/TypeScript） 👉 歡迎對自己技術有信心，喜歡挑戰的工程師詳談 *嫌麻煩、怕複雜的，請不要來。

用於哪個行業：網路賣家 細節說明：一個能自動從 Line 記事本中抓取特定內容（每日兩則，含圖文/影片），並重新發送到多個群組和社群的解決方案

平台後端架構優化 會員註冊／登入流程（Email / Google / Facebook） 使用者資料表建立（運動項目、地區、時段偏好） 媒合邏輯設定（根據興趣與地點自動配對） 基本資料庫關聯設定（User、SportType、Event、Match） 前端介面調整 導覽頁（首頁 / 關於我們 / 加入測試） 使用者配對畫面（簡易清單或卡片呈現） 活動建立與參加表單 UX 微調建議（針對行動版使用者） 管理端功能（簡易） 管理者查看會員數、活動次數、媒合成功記錄 匯出報表功能（CSV 或表格檢視） 測試支援 協助設定 Google Analytics / Mixpanel 基本追蹤事件 指導如何匯出測試資料與 KPI 報表

細節說明： 本專案希望建立一個 可模組化擴充的自動推播與資料整理系統，初期以 Line Bot 為主要通知管道，但系統架構需保留彈性，未來能方便擴充至其他通知渠道（如Telegram、WhatsApp、Email 等） 需求 1. 每日固定推播, 如8am 透過我司提供 API 取得資訊, 於指定時間自動發送訊息至指定的 Line 群組或用戶 2. 盤中即時推播, 9am-3pm 透過我司提供 API 取得交易訊號資訊, 即時將訊號內容以 Line Bot 訊息發送, 支援格式化訊息（含時間、股票代號、動作、價格等), 且可設定通知頻率（例如每 5 分鐘檢查一次） 3. 分析報告文字擷取與結構化整理 使用Python 將群組訊息或雲端空間內容擷取出來, 結構化整理 *技術需求建議 • 程式語言：Python • 可擴充模組化架構（需明確區分下列模組）： 　- Notification Module（通知模組，Line Bot / Telegram 等互換） 　- DataFetcher Module（資料擷取模組，抓API、網頁、文字檔等資料來源） 　- Parser Module（文字擷取與格式轉換模組，資料結構化） 　- Scheduler Module（排程模組，設定排程頻率、執行時間等） 　- Database Module（資料庫操作模組，資料庫連線、儲存結構化內容）