AI開發應用、生成式AI、UI/UX設計、軟體程式設計、網路應用程式設計、全部最新 297 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。

需求概述：專案名稱 補習班 No-Code 管理系統（MIS 1.0）建置 ________________________________________ 專案背景 我們是一間兒童英語補習班，目前部分管理仍使用紙本，希望建立一套 簡單的數位管理系統（MIS 1.0），以提升行政效率並建立營運數據。 本系統為 內部使用系統，不對外販售。 ________________________________________ 專案目標 建立一套 No-Code 補習班管理系統，可管理以下資料： 學生資料 班級管理 出席管理 收費管理 招生名單 營運 Dashboard 系統需： • 簡單易用 • 可由非工程背景人員操作 • 資料可匯出 ________________________________________ 建議工具（可討論） 希望使用 No-Code 工具，例如： • Google Sheets • Google Forms • Looker Studio • Airtable 或其他合適的 No-Code 解決方案。 ________________________________________ 系統功能需求 1. 學生資料管理（Students） 需能： • 新增學生 • 編輯學生資料 • 查詢學生 資料欄位例如： Student_ID Name Grade School Parent_Name Phone Status ________________________________________ 2. 班級管理（Classes） 需能： • 建立班級 • 查看班級學生名單 • 班級人數統計 欄位例如： Class_ID Class_Name Teacher Schedule Capacity ________________________________________ 3. 出席管理（Attendance） 老師可透過簡單方式點名，例如： • Google Form • 行動裝置 出席狀態： Present Leave Absent ________________________________________ 4. 收費管理（Payments） 行政可記錄： 學生 金額 日期 類型 系統需可統計： 每月營收 ________________________________________ 5. 招生名單管理（Leads CRM） 記錄潛在學生： Parent_Name Phone Child_Grade Source Status Status： New Trial Enroll Lost ________________________________________ 6. Dashboard（營運儀表板） 系統需提供簡單 Dashboard，例如： 學生總數 班級數 班級平均人數 本月新生 本月退班 本月營收 招生轉換率 ________________________________________ 資料所有權 重要要求： • 系統帳號需由本補習班持有 • 所有資料需可匯出（CSV / Excel） • 不使用封閉平台 ________________________________________ 專案時程 預計： 1–3週完成 ________________________________________ 專案預算 預算範圍： 20,000 – 60,000 NTD 可依方案討論。 ________________________________________ 交付內容 希望交付： 系統架構 No-Code 系統建置 Dashboard 操作教學 ________________________________________ 加分條件 如果有以下經驗更佳： CRM 系統 No-Code 系統 Google Workspace Airtable

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

用於哪個行業：ESG 細節說明：用於廠商 企業 公司 碳排放計算軟體，公司合作，價格面議

AI 應用的行業/領域：製造業 想解決的痛點：內部流程繁瑣、協作效率低 執行形式：進行客製化的專案開發

我正在尋求專家可以提供RPA 自動化與數據採集相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/rbGZyQ?se=5DBL 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

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。

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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

我們是 SaaS 產品品牌，目前正規劃進行官網改版與技術 SEO 優化專案。 本案將與專業 SEO 顧問深度配合，正尋找能統籌 設計與工程 的團隊或固定合作夥伴（個人合夥請透明告知）。 (※ 需求變更說明：先前曾單徵工程師，現因內部規劃，改為優先尋找「設計+工程」統籌團隊，亦歡迎「純 UI/UX 設計師」單獨提案報價。) 🎯 專案核心需求 規模： 預估 10-15 頁 (含 11 頁新版面 + 4~8 頁既有面微調)。 技術： 需熟悉 Nuxt 3 / Vue 3 開發。 協作： 需與內部設計師及外部 SEO 顧問對接，根據顧問清單執行開發與驗收。 🗓️ 預計合作時程 3 月： 團隊篩選、前期溝通（內部將提供 Wireframe 與內容）。 4 月： UI / UX 視覺設計（優先交付 Figma）。 5 月 - 6 月： 進入前端開發與 SEO 技術優化落實。 🛠️ 任務描述 網頁設計： 沿用現有網站品牌風格進行延伸設計。 頁面開發： 依據 Figma 設計稿與 SEO 顧問建議清單（如：語意化標籤、速度優化、結構化資料等）進行開發。 既有頁面優化： 部分舊頁面微調與轉址處理（配合 SEO 策略）。 ✅ 應徵要求（必讀） 技術棧： 必須精通 Nuxt 3、Vue 3 (若熟悉 Vue 2 更佳)、CSS/SCSS、Bootstrap。 設計面： 願意且擅長在既有風格框架下進行優化與延伸。 配合度： 4-6 月間有穩定開發時段，能配合顧問需求調整開發細節。 特別說明： 作品集將轉由內部技術人員評估。本案不考慮 WordPress 方案，謝絕罐頭訊息～ 若您的提案或作品集是以 WP 為主，因技術棧不符，我們將直接跳過不予回覆。 📄 提案方式 請於提案時提供以下資訊： - 相關作品集： 請特別標註 Nuxt 3 / Vue 3 相關開發案例（方便內部技術審核）。 - 收費說明與流程： 請將「設計」與「工程」報價分開列出，並說明協作流程。 執行方式： 遠端為主，合作啟動前希望能有一次實體見面溝通（雙北地區尤佳）。 💡 長期合作機會： 專案配合順利後，後續將有不定期網站更新與功能開發需求。

【急徵】食品業 Ragic 生產工單與系統修改 - 需懂批號/效期管理 「本案為食品業應用，開發者需理解食品批號管理、有效期限追蹤及原料/成品單位換算邏輯。若有相關產業開發經驗（如食品加工、進銷存、食安紀錄表單）請優先說明。」

用於哪個行業：適合韌體工程師兼職 細節說明： 徵求嵌入式系統開發者 - AI Agent 應用測試專案我們正在尋找熟悉以下領域的開發協助專案外包： • Linux Kernel (SoC) • MCU 開發 • DSP 開發 工作內容：使用 AI Agent 工具完成指定的開發任務，並將操作過程錄製成展示影片 我們提供： • Al Agent 開發工具 • 所需平台帳號 請提供以下資訊： 1.簡單的學經歷介紹 2.熟悉的晶片平台（如STM32、NXP、TI、Renesas 等） 3.韌體開發經驗 4.是否能使用全英文撰寫 prompt 時薪約在200~400之間(依照學經歷和實際產出做調整) 有興趣者歡迎聯繫討論細節！

我想要監控網頁變化, 如果有新增或變更內容可以馬上手機通知我的

本次會議主要目的是了解 Anthropic（Claude）於企業場景導入之可行性， 希望由具實務操作經驗之顧問分享： ˙ 實際使用經驗 ˙ 導入架構建議 ˙ 成本與風險說明 ˙ 成功案例介紹 ( 本次為一次性顧問會議，暫不進行正式系統建置 ) 【顧問需具備條件】 1.曾實際使用 Anthropic Claude API 進行專案導入 2.熟悉 RAG 架構與企業資料整合 3.能說明 token 成本結構與實際營運經驗 4.可分享 1~2 個實際案例（去識別化即可） 會議時間：1~1.5 小時 費用：$3,000 / hr 總預算：約 $3,000 ~ $4,500

我期望的需求成果：網站/程式 我期望的執行時間：一週內 你好 我的需求是 需要一個可以管理板材庫存的程式 會需要 紀錄 花色/長度/寬度/厚度/以及艙位編號 然後可以用關鍵字搜尋資料 並有出庫/入庫時間的功能 以及可以為每片板料生成 Qrcode 來 代替出入庫 並且還能擴充其他功能 例如 銜接其他資料匯總 且希望是windows上可以直接點開使用有UI介面的程式

我們需要設計一個AI聊天機器人網站，希望是透過Gemini api or ChatGPT來串接 並且需要輸入指定的系統指令 讓AI能在特定範圍跟客人互動

一、 核心功能需求 (Functional Requirements) ​多模型對接與切換： ​整合 Gemini Pro API 與 OpenAI GPT-4o 系列接口，建立可彈性切換的後端架構。 ​設定 API 取用限制（Rate Limiting）以控制營運預算。 ​系統提示詞（System Prompting）管理： ​設計後端管理介面，讓案主能隨時調整 AI 的「角色設定」、「專業範疇限制」與「語氣」。 ​針對餐飲/旅遊業情境進行 Prompt Engineering，防止 AI 產生幻覺（Hallucination）或回答無關問題。 ​交談式 UI/UX 網站： ​響應式設計（Responsive Web Design），確保手機與桌面端皆有良好的對話體驗。 ​支援流式輸出（Streaming output），減少使用者等待感。 ​歷史對話紀錄儲存（Session persistence）。 ​關鍵字與流程引導： ​整合「常用問題快速鍵」（Quick Replies），方便客人在進入對話前快速選取。 ​二、 技術架構規劃 (Technical Stack) ​前端：建議使用 React 或 Next.js，能提供更流暢的單頁應用體驗（SPA）。 ​後端：Node.js (Express/NestJS) 或 Python (FastAPI)，便於處理非同步 API 呼叫。 ​資料庫：PostgreSQL 或 MongoDB，用於儲存對話紀錄、系統指令與用戶資訊。 ​部署環境：建議部屬在 Vercel, Google Cloud (GCP) 或 AWS，並配置 SSL 憑證確保傳輸安全。 ​三、 進階擴充建議 (Optional Add-ons) ​這部分可以用來增加你的提案競爭力（及預算爭取空間）。 ​RAG 知識庫整合 (Retrieval-Augmented Generation)： ​將餐飲菜單或旅遊行程 PDF/Excel 上傳至 Vector Database (如 Pinecone)，讓 AI 根據真實資訊回答，而非胡謅。 ​後端管理後台： ​儀表板監控：查看每日對話量、熱門諮詢話題（透過 AI 自動分類）。 ​手動接管機制：當 AI 無法解決問題時，可通知人工客服。 ​多語言支援：考量旅遊業特性，自動偵測使用者語系並切換回覆語言。 ​四、 專案交付物 ​網站原始碼 (Frontend & Backend Source Code)。 ​API 串接文件與系統架構圖。 ​系統管理操作手冊（教導案主如何修改 Prompt）。 ​三個月至半年的系統維護與 API 穩定性監測。

背景與目標：我需要一套可用AI產生衣服圖片的模型與操作流程，用於快速生成不同款式、顏色、材質與版型的服裝視覺圖，提升設計發想與行銷素材產出效率。希望生成結果風格一致、細節可信，並能依照文字描述或參考圖進行控制，降低反覆修圖與外包拍攝成本。 需求描述：請協助評估並建置適合的服裝圖片生成方案，包含模型選型與環境部署、資料蒐集與清理、必要的微調訓練或風格一致性設定、提示詞與參數範本、以及輸出規格與品質檢核流程；需支援依文字生成與以參考圖生成兩種情境，並能控制服裝類別、顏色、材質質感、花紋與背景風格，避免明顯變形與不合理細節；交付內容需包含可重現的工作流程文件、可直接使用的生成範本與示例結果，並提供一次線上教學與基本疑難排解，確保我方能獨立產出可用的服裝圖片。