AI 系統開發、AI 人臉辨識、網路應用程式設計、說明/技術文件撰寫、全部最新 72 筆接案案件

前情提要: 廠商需要從異質化的產品型錄中提取出產品資訊(廠商、代號、顏色、規格....)，以及切出產品圖片 技術難點: Mistral OCR:單頁圖片文字比例差異過大，導致辨識時文字失真，且不支援圖片提取 PDF提取文字、圖片:文字&圖片相對位置缺失，無法辨識相關性 以下以測試過模型:文字辨識效果不錯，但是產品圖位置(bbox)時標註座標偏移，切到不相干的區域 Mistral OCR LlamaParse Figure Extraction LandingAI ADE Docling PyMuPDF GPT-5.5 Pro Gemini 3.1 Pro 尋求解法: 如何有效提取圖片從pdf中 是否有可行的多層工作流架構 未測試過的現有api 從異質化建材產品型錄，依照以下欄位提取建材資訊(每筆資料都要有以下資訊) 產品圖(色票) 品牌 (Brand)：辨識產品所屬品牌名稱 。 系列名稱 (Collection)：產品所屬之特定系列 。 產地 (Origin)：產品之製造國家 。 外觀 (Appearance)：包含表面處理（如：亮面、霧面）及紋理描述 。 功能 (Function)：產品之特殊物理性能或認證（如：綠色建築認證、抗凍等） 。 經典系列 (Flagship Series)：由公司內部定義之標竿或熱銷系列 。 窯變大小 (Color Shade Variation)：磁磚業共通之色差等級語彙（如：V1-V4） 。 適用空間 (Suitability)：建議之安裝場域（如：牆面、地面） 。 防滑等級 (Anti-Slip Rating)：地磚特有之止滑係數（如：R9-R13、A/B/C） 。 規格類型 (Type/Shape)：產品之物理形態或形狀（如：薄板、馬賽克） 。 尺寸 (Size)：以公分 (cm) 為單位之長寬厚度 。 應用 (Application)：適用環境區分（室內或室外） 。 顏色 (Color)：產品之色彩辨別 。

用於哪個行業：架設網站、串接API 細節說明： 一、專案概述 我們要建立一個類似 Poe 的 AI 多模型整合平台，使用者可以在同一個網站上切換並對話不同的 AI 模型，支援會員系統、對話管理、以及多種模型串接。 二、需要串接的 AI 模型（API） 模型名稱 GPT-4o / GPT-4.1 Claude Sonnet / Opus Gemini 1.5 Pro Llama 3（開源） deepseek 每個模型都需要申請各自的 API Key，並統一存放在後端環境變數，(以最新模型為準) 三、網站頁面清單 。公開頁面（不需登入） 1. 首頁 * 平台介紹與功能亮點 * 支援模型展示 * 立即開始 / 登入 CTA 按鈕 * 方案比較表（免費 vs 付費） 2. 登入 / 註冊頁 * 社群登入（fb, apple, google,帳號密碼） * 忘記密碼流程 3. 定價頁（Pricing） * 免費方案 vs 付費方案功能對比 * 每日訊息限制說明 。登入後頁面 4. 主對話頁 ⭐ 核心頁面 * 左側欄：1.歷史對話列表（可搜尋、刪除、重新命名） * 左側欄：2.搜尋歷史對話 * 左側欄：3.新對話 * 左側欄：4.設定 * 左側欄：5.會員頭像 * 頂部：模型選擇下拉選單（切換不同 AI） * 中央：對話介面（支援 Markdown 渲染、支援附加檔案、語音功能） * 底部：訊息輸入框（支援換行、附件上傳、送出按鈕） * 支援 Streaming 串流輸出（字一個一個出現，非等待全部完成） * 5. 探索頁 / Bot 廣場 * 展示預設 Bot（例如：翻譯助手、程式助手、客服機器人） * 可一鍵啟動對話 6. 個人設定頁（Settings） * API 用量查詢（今日已使用幾則或點數） * 主題切換（深色 / 淺色模式） * 刪除帳號 7. 帳單頁（Billing）（若有付費方案） * 目前方案狀態 * 升級 / 取消訂閱 * 付款紀錄 。後台管理（Admin） 8. 管理後台 * 使用者列表與權限管理 * 每個模型的 API 用量統計 * 異常訊息審查 四、核心功能需求 。對話功能 * 串流輸出（Server-Sent Events 或 WebSocket） * 對話歷史儲存至資料庫（每個用戶獨立） * 支援 Markdown、程式碼區塊、數學公式渲染 * 可複製單則訊息 * 對話重新命名與刪除 。會員系統 * JWT 或 Session 驗證機制 * 每日免費訊息次數限制（例如：免費 20 則/天） * 付費方案解鎖更多額度與模型 。安全性 * API Key 絕對不可暴露在前端 * 所有 AI 請求必須經過自己的後端 Proxy 轉發 * Rate Limiting（防止濫用） * 輸入內容過濾（避免惡意 Prompt Injection） 。用量追蹤 * 記錄每位用戶每日使用量 * 記錄每次請求的 Token 數量（用於成本計算）

開發並完善基於 LINE LIFF 的 AI 膚質診斷系統。本專案核心在於將前端 MediaPipe Face Landmarker 偵測到的特徵數據，串接至 GCP 後端，並結合自有的 Excel 膚質常模數據進行統計分析與 Gemini AI 智慧建議生成 $1500/小時

Hi，我目前在建立一套內部 AI automation system（個人助理AI），主要是做 物業管理相關的自動化。 目前已有 n8n、Node.js bot、Google Workspace、ChatGPT / Claude 等基礎，希望找一位可以長期配合的工程師。 初步需求包含： • Gmail 自動分類與處理 • Google Sheet / Drive 資料整合 • AI（ChatGPT / Claude）串接 • n8n workflow 設計與優化 • 建立簡單 log 與自動化流程 平常會有一些小任務，也會逐步擴展成完整系統。 想先了解你是否方便用 LINE / WhatsApp 或電話聯繫？

需求概述：需求名稱：考試平台設計 用於哪個行業：教育培訓 細節說明：我想設計一個線上測驗平台，考生透過手機輸入姓名與手機，方可進行考試，切換螢幕時會跳出詢問是否離開考試畫面，離開視同交卷，防止考試作弊。考生考完即可知道自己是否通過測驗。每次考試時，都有不同的二維碼與網址，我們可以透過二維碼或網址，發送給學員。下次考試時，會再有不同的網址與二維碼等。我們也可以方便檢視考生的成績與錯在第幾題。最好可以串聯AI來設計題目等。詳細內容再煩請用手機聯繫 劉先生

用於哪個行業： 細節說明：專案背景： 本人經營跨國鐘錶批發貿易，每日需處理數百個 WhatsApp 交易群組。訊息量極大且價格浮動快，需建構一套 AI 系統自動監測群組動態、學習我的決策邏輯，並能代為執行簡單指令與報價。 核心功能需求： 多群組自動監測：系統需能同時監聽 200+ 個 WhatsApp 群組的所有訊息（包含本人未發言之對話）。 AI 知識庫建構 (RAG)：串接 OpenAI API 或同等級模型，將群組內的行情、報價、物流資訊即時結構化，存入動態資料庫。 語氣與邏輯訓練：AI 需能分析本人的歷史對話，模擬極簡、決斷的老闆語氣（如：Done, No, Check, Firm...），並學習在浮動市場下的出價決策。 自動化回覆工作流：建立「建議回覆」機制，在網頁端或手機端提供 AI 生成的草稿，由本人確認後一鍵發送。 系統穩定性：必須透過官方 WhatsApp Business API 串接，確保帳號不被 Meta 封鎖。 技術要求： 平台工具：熟悉 Make.com (Integromat), Zapier, 或 Dify.ai。 介面整合：具備 WATI, SleekFlow 或 Twilio 等 API 平台操作經驗。 AI 建模：精通 Prompt Engineering，能優化貿易場景下的專業術語識別。 預算與時程： 預算：請根據架構提案報價（預期包含初期設定費及後續維護方案）。 時程：3月30日 前完成第一階段（5-10 個核心群組）測試。

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

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

甲.擅以AI協助作業，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、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，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。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 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) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (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」。 5.負責建立 End-to-End 的大規模帳號生命週期管理系統 (Account Lifecycle Management)。 6.研發高效能的 RPA (機器人流程自動化) 腳本，模擬高擬真的用戶行為。 7.研究各主流平台的反爬蟲與風控機制（Risk Control），並針對 環境指紋隱匿（Anti-detect Browser） 與 動態住宅代理（Residential Proxy） 進行架構優化。 8.解決自動化流程中的驗證碼與身分校驗瓶頸（Captcha / OTP / Liveness 整合）。 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。 負責建立 End-to-End 的大規模帳號生命週期管理系統 (Account Lifecycle Management)。 研發高效能的 RPA (機器人流程自動化) 腳本，模擬高擬真的用戶行為。 研究各主流平台的反爬蟲與風控機制（Risk Control），並針對 環境指紋隱匿（Anti-detect Browser） 與 動態住宅代理（Residential Proxy） 進行架構優化。 解決自動化流程中的驗證碼與身分校驗瓶頸（Captcha / OTP / Liveness 整合）。

背景與目標：我希望委外協助設計一個可落地的AI代理人，用於自動化處理日常工作流程與資訊整理，並在可控的成本與風險下，先完成可驗證的原型與設計文件，作為後續正式開發與擴充的基礎。目標包含釐清使用情境、定義代理人能力邊界、建立可評估的成效指標，並產出可交付給工程團隊實作的規格。 需求描述：請協助進行AI代理人整體方案設計與原型驗證，包含需求訪談與流程盤點、使用者任務拆解與工具調用策略、提示詞與對話流程設計、知識來源與檔案資料的整理方式、權限與安全性設計、錯誤處理與人工覆核機制、成效指標與測試案例設計，並提供一個可操作的原型展示或最小可行流程，讓我能以實際案例驗證代理人的可用性與穩定性；交付內容需包含系統架構說明、資料流與工作流描述、關鍵提示詞與規則、測試結果摘要與後續迭代建議，並可配合一次到兩次線上會議進行需求確認與成果驗收。

我期望的需求成果：內部網站/辦公室程式 我期望的執行時間：時間彈性。6、7月後

甲.擅以AI協助作業，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、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，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。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 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) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (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。

我正在尋求專家可以提供網站開發相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/oolme/service-detail/471 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

技術需求: 層級技術用途後端Node.js（NestJS）或 Python（FastAPI）合作夥伴 API、Webhook、帳單邏輯前端React / Next.js + Tailwind / shadcnB2B 客戶入口網站 + 管理員儀表板資料庫PostgreSQL（合作夥伴 API 資料）API 金鑰、訂單、帳單、稽核日誌整合資料庫MySQL 8.0（唯讀，來自中國供應商 LCM）查詢快遞櫃狀態、訂單狀態——不寫入支付Stripe API（收費、客戶、發票）B2B 帳單、退款、對帳外部 API中國供應商 LCM REST API（埠號 48080）訂單建立、槽位預留、事件 Webhook基礎設施AWS EC2、Docker、GitHub ActionsCI/CD、部署、監控監控AWS CloudWatch + LCM 內建儀表板告警、日誌、健康檢查

你好我們是大學生教科系，我們想請您幫我們製作一個點餐系統，希望能讓客人掃碼或是點連結點完餐後按確認會跑到另外一個網站會顯示哪桌客人點餐或是外帶內容 我們只想能做出煞有其事的畢專內容 不需要能實體運用的東西（希望點餐方式能先選外帶或是桌號，再來是否需要飯然後選主食，然後選三菜，再按確認。確認後的點餐紀錄跑到另一個網站，需要表示幾點幾分，桌號或是外帶）

甲.有意突破現狀，具破局思維，對本商業模式有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「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「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1-2億元以上。 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、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，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。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 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) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (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。

- 課程預約： 學員要能用LINE登入線上看課表、預約床位與候補排隊、掃碼簽到。 - 教練管理： 後台要能設定不同教練的分潤獎金，處理排班、課表與出勤。 - 會員合約： 學員買了什麼方案、剩下幾堂課、合約什麼時候到期，登入網頁可以看到。 - 金流發票： 線上刷卡與自動開立電子發票（如綠界或 ezPay）。 - 自動通知： 預約成功、上課提醒要能自動發送 Email 或網站通知。 - 線上影音區： 會員可以在網站裡看我們的教學影片，系統要能記錄看過哪幾集、權限控管、影片可用系列來分類（例如買了才能看）。 - 週邊商城： 販售工作室器材或商品，要具備完整的購物車、優惠券功能、專屬折價券、廣告Banner，取貨的話宅配與門市自取。 - 點數與任務： 學員上課或達成任務可以領點數、換優惠券。 - 排行榜系統： 像是上課次數排名、角色升級機制，增加互動感。 - 經營報表： 後台要有清楚的圖表，即時統計每個月的營收、哪堂課最熱門、學員有沒有流失。 - 後台： 客戶可匿名回饋，後台只有老闆看的到，教練只能看到班表，需要儀表板、帳務報表只有老闆跟財務可以看。

用於哪個行業：綠能及氫氣產品開發 細節說明：（1）製作氣體偵測模組，偵測氫氣、氨氣、甲醇、天然氣/甲烷、液化石油氣/丙烷、一氧化碳、二氧化碳、溫濕度等，確保設備運行於安全環境。 （2）開發相應之雲端即時資料庫及網頁介面，顯示即時/歷史數據、顯示示警資訊。 其他注意事項： （1）原型機/程式碼/使用說明需於1個月內交付。 （2）後續技術支援： 驗收交付後提供為期 40日（不含六日及國定假日）的技術諮詢期，針對系統操作及現有功能之問題，受託人需透過通訊軟體或電子郵件於 3日內回覆指導。 （3）接單後，需先提供零件清單，討論預計的訊號處理/採樣頻率方式。 （4）本團隊正在進行產品開發與專利申請，為臨時需求委託，因此委託初期需要密切討論技術相關內容，確保期限內順利完成交付。

用於哪個行業：綠能與氫氣產品開發 細節說明：委託內容： （1）製作氣體偵測模組，偵測氫氣、氨氣、甲醇、天然氣/甲烷、液化石油氣/丙烷、一氧化碳、二氧化碳、溫濕度等，確保設備運行於安全環境。 （2）開發相應之雲端即時資料庫及網頁介面，顯示即時/歷史數據、顯示示警資訊。 其他注意事項： （1）原型機/程式碼/使用說明需於1個月內交付。 （2）後續技術支援： 驗收交付後提供為期 40日（不含六日及國定假日）的技術諮詢期，針對系統操作及現有功能之問題，受託人需透過通訊軟體或電子郵件於 3日內回覆指導。 （3）接單後，需先提供零件清單，討論預計的訊號處理/採樣頻率方式。 （4）本團隊正在進行產品開發與申請專利，臨時需要此模組，因此委託初期需要密切討論相關技術內容，確保順利完成交付。

現況：已有 iOS/Android 版展覽小遊戲（已含設計素材），無原始碼，希望重製為手機瀏覽器 web app，保留原有玩法。 核心玩法：玩家用手機鏡頭掃展場 QR code → 收集23個角色 → 加入圖鑑 → 完成觸發最終動畫 → 生成成果卡。 需求： ✅ 手機 Safari/Chrome 掃碼（重點測試相機權限） ✅ 意外關閉瀏覽器後可恢復進度（localStorage/IndexedDB） ✅ 英/繁中/簡中/日/韓 5語（同站切換或獨立網址） ✅ 簡單內容表（更新角色名/圖片/QR對應） ✅ 成果卡自動生成+儲存 ❓ Google登入/玩家資料/分析/CDN（選配報價） 使用量：3-6個月展期，3-5萬人，可能同時多人（150-250人）掃碼。 時程：1.5個月上線 + 展前測試 + 上線後2週遠端 standby。 交付：原始碼、部署文件、測試清單、保固說明。