AI開發應用、AIGC內容創作、APP軟體開發、網路應用程式設計、全部最新 170 筆接案案件

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。

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

一、案件說明：AI應用專案規劃／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：公司內部系統架構 用於哪個行業：營造業 細節說明： 建立在公司網站內，可連動手機APP，系統內資料庫展開有各分支等架構

需求概述：需求名稱：平台開發 用於哪個行業：運動產業 細節說明：架構網站與Line mini app

用於哪個行業：磅秤業 細節說明：開發一款應用程式，透過藍芽連接操作及接收資料

熟悉雲端跟相關部署的工程師， 有flutter和上架經驗 以及網頁全端客製化開發（可以主要是前端最好）

想找有flutter app上架經驗和開發網頁的工程師，限定個人，歡迎兼職/學生

【專案目標】 我們正在開發一款具備高品質動態表現的ACG遊戲平台。 需要徵求一位 AI 工作流顧問 (Technical Artist / AI Specialist)，協助建置一套高度客製化的 ComfyUI 工作流，可以輸入「風格參考圖」、將角色的「概念草圖/參考圖」轉化為「可直接供 Live2D Cubism 使用」的結構化美術素材。 【核心需求】 顧問需交付一套包含以下功能的 .json 工作流檔案，並於我方 Mac Mini (M系列晶片) 部署成功： 風格與角色控制 (Consistency & Style)： Style Transfer： 需能透過多張畫風參考圖（Reference Images），精準訓練或使用 IP-Adapter / LoRA 達成特定畫風遷移。 Multi-Reference Consistency： 依據多張角色設定圖，確保生成結果具備穩定的特徵（臉型、裝飾、配色）。 Live2D 規格輸出 (Layering & Inpainting)： 自動化拆層： 利用 SAM (Segment Anything) 或類似節點，自動識別並切割「頭髮、五官、四肢、軀幹、服裝零件」。 遮擋處自動補繪 (Inpainting)： 當零件拆解後，底層被遮擋處需能自動補全色彩與結構，避免 Live2D 動態時出現破洞。 透明背景輸出： 需輸出帶 Alpha Channel 的高品質 PNG 序列或整合為 PSD。 環境優化： 針對 Mac Mini 記憶體 (MPS 加速) 進行優化，確保生成效率。 【驗收與 Demo 要求】 為確保您的技術能達成專案需求，請在提案時提供以下資訊： 作品集： 請附上您過去使用 ComfyUI 建置的工作流截圖，或展示「角色一致性」的生成案例。 Live2D 預覽： 若您曾有「AI 輔助拆層」並成功導入 Live2D 的動態範例（錄影或 GIF）將優先考慮。 【專案預算】 NT$ 20,000 - 40,000 (視工作流完成度、自動化程度與後續教學支援而定，可再議)。 【特別說明】 本專案素材可能涉及 限制級/輔導級元素，應徵者需年滿 18 歲且不排斥相關內容。

甲. 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、 第一階段預估年營業額1億新台幣以上。 三、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：月純淨利之15%-30%。 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. 前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 四、 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙. 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。

iPhone 拍照測距 ex. 書本, 帽子長寬 可運用 1.手機上傳照片，透過web service(ex.aws)運算回傳server ai model運算結果 2.手機local運算或ARkit 精度需要夠高 誤差< 0.5cm(或是1cm) 實作方式可討論 請直接聯繫討論 謝謝

外包一個手機 App 監控數據軟體 Android 基本功能需求如下: 1. 手機WIFI -> 用TCP接收數據 (20字元)-> 即時圖表動態顯示(Dynamic Chart) 2.手機WIFI -> 用TCP傳送命令( 30字元) 細部E-mail 詳談

我想找人懂ai的部分做網站 因為需要線上估價系統 上照片自動浮水印 客戶與供應商分別後台 線上申請保固卡 等等功能

用於哪個行業：刺青 細節說明：想寫一個n8n 系統 開放app 還有line聊天機器人

用於哪個行業：前台網頁已建好 流程用make.com做 只需要建在串接API GCP或其他公有雲建立 (免資料庫) 細節說明：簡單網頁串API 後續有其他用make.com AI agent 專案長期合作 位在台南市更加

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。

我正在尋求專家可以提供各類軟體自動化程式相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/XDVEl?se=gq0K 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

項目概述與基本資訊 項目類型：行動應用程式 (App) / 遊戲開發 - 教育科技 (EdTech) 發包主旨：尋求外部團隊開發一款結合 AI 評測和遊戲化設計的 Android/iOS 雙平台音樂教育 App。 目標受眾：學生 (主要使用者)、老師、家長。 參考網站/Demo/競品：Duolingo、Yousician、Simply Piano 等音樂教育遊戲 風格：3D 俯視（主）＋現代像素風＋視角轉換（參考：Brown Dust；Guardian Tales；女神密令；OOGA BOOGA；Little Nightmare；第五人格） 核心價值與應用定位 願景目標：讓學校更省心、老師更輕鬆、學生更投入，真正實現寓教於樂的音教育新模式。 學習主軸：圍繞音樂樂理、音感、視唱練耳等抽象知識，內容需對照 ABRSM/TRINITY/YAMAHA/中國音樂學院等考試初中級內容。 獨特賣點：故事化劇情引導、PVE/PVP 模式、排行榜、AI 能力視覺化評測、老師減壓、數據透明化、統一化能力評估。 視覺風格與系統規格 美術風格 主視覺：3D 俯視（主） 風格元素：現代像素風 (Modern Pixel Art)、具有 Little Nightmare / Guardian Tales 的質感 鏡頭設計：需有視角轉換機制，以適應沉浸式故事線與解謎互動（參考：Brown Dust、Guardian Tales、Little Nightmare、第五人格）。 運行系統：Android 與 iOS 雙平台。 開發框架：請開發團隊提供最適合此風格和功能的技術棧。 核心功能模組需求 A. 遊戲化與內容模組 沉浸式故事線：需有流暢的故事線，玩家透過運用音樂知識解鎖劇情及推進故事。 關卡設計：有時長限制，每關卡遊玩時間需維持大約 5–15 分鐘（再商議）即可暫存離開，有利老師及家長對遊戲時間的時控。 難度調整：知識點內容範隨不同難度而增加，且需有動態對照故事情節調整的不同玩法。 訓練場/複習機制：每解鎖一種玩法/知識點，即在「訓練場」重複練習該玩法，供應試（音樂能力試）玩家刷題練習。 互動與探索：可有限度地在地圖沉浸式與 NPC 互動和探索區域，遭遇或任務解鎖卡、解謎、購買道具等。 獎勵與社群： 收集與解鎖機制：通過關卡可獲得樂器卡片等獎勵，透過交換解鎖更多物品/成就。 競爭元素：需設計 PVE/PVP 模式和排行榜。 B. AI 評測與數據模組 AI 能力視覺化評測：應用 AI 自動按規範評核並具象化學生的能力（樂理/音感/節奏等）和學習曲線以及能力轉移（音樂能力提升→學力/反應力/專注力提升等）。 報告生成與追蹤： 學習報告：生成學習報告與評分，視覺化玩家能力的進/退步。 標準轉換：將不同評鑑標準轉換成統一的成績單模式，老師可一鍵生成學習分數。 專業分析：回推到各個面向，給出對應的強弱點分析。 後台數據透明化：老師/家長介面：家長可透過數據透明化即時掌握孩子的進度與成長。 C. 輔導與服務模組 AI 教練/LLM： 即時指導：內建 AI 教練提供即時指導與弱點補強及故事推進提示。 主動探究：訓練音樂特化 LLM 模型鼓勵學生在平台上主動探究音樂知識。 專家預約系統：設計專家預約系統，提供線上一對一專屬輔導（需涵蓋線上排課、支付、客服等基本功能）。 合作與交付要求 A. 合作模式與交付物（Deliverables） 專案交付：交付所有可執行的 Android/iOS App 程式碼、後端 API 程式碼、所有美術與聲音資源的原始檔。 技術文件：交付完整的系統架構圖、API 文件、程式碼註釋與部署說明。 智慧財產權：所有開發完成的程式碼、美術資源、故事腳本、以及 AI 模型的版權與訓練數據，全部智慧財產權須歸屬於澳門育維科技有限公司/育維科技（廣東）有限公司所有。 B. 驗收與支援 KPI 啟動時間：冷啟動 P50 ≤ 3s、P90 ≤ 5s（iPhone 11、Pixel 5 等基準機型） 畫面幀率：互動場景平均 FPS ≥ 30，幀落（低於 25fps）佔比 < 1% 時長 交互延遲：點擊至可回饋時間 ≤ 100ms；PVP 題庫對戰回合延遲 ≤ 200ms（同區） 安裝包體積：首包 ≤ 300MB；熱更新支持差分包 驗收方式：提供性能測試報告＋錄屏＋機型清單與原始數據 AI 準確度（替換） 定義樣本集：由甲方提供標註好的 1000 條測試樣本（或 ≥ 每題型各 200 條） 指標：總體準確率 ≥ 90%（Top-1）；各知識點準確率 ≥ 85%；95% 信賴區間 誤差定義：按題正誤與用時評分規範對齊 PRD；誤差 = |評分 - 標註分| / 滿分 回歸要求：每次版本釋出須跑離線評測，準確率下降 > 1% 需標紅說明 驗收方式：提交可重現的評估腳本、樣本集、混淆矩陣與報告 穩定性（替換） 崩潰率：日活加權 Crash Free Users ≥ 99.9%（即崩潰率 < 0.1%） ANR：Android ANR 率 < 0.5% 問題修復：Blocker 24h、Critical 72h、Major 7d、Minor 14d（見 SLA） 驗收方式：接入 Crashlytics/Sentry，提供首月穩定性儀表 畫面美觀（替換） 視覺基準：色彩對比遵循 WCAG AA；主題色飽和度與亮度在設計系統標準範圍內 光汙染限制：無大面積純白或高對比閃爍；動畫閃爍頻率 < 3Hz 品質門檻：提供設計系統（色板、字體、按鈕/表單/狀態組件）、3 套關鍵頁高保真稿與動態規範 用戶測試：至少 1 輪 5 名目標用戶可用性與舒適度訪談紀要