AI 系統開發、AI 聊天機器人、後端開發、系統分析與設計、全部最新 49 筆接案案件

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。

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。

需求概述：直銷公司後台需求名稱： 用於哪個行業：直銷公司 細節說明：寫後台系統

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。

我需要AI 自動化服務服務，希望包含以下內容： - 多流程自動化架構 - AI 模型嵌入（GPT / Claude） - 資料庫讀寫整合 - 條件分支與例外處理 - 監控與錯誤通知 預算約 $30,000 ~ $100,000，希望 7-21 天 內完成。

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

我是幫人建立官網的人，但我不會做 AI 機器人，我需要找能夠幫我官網上添加客服聊天機器人服務的夥伴 我想要建置一個能在官網上的諮詢平台，我可能會有大量的文字要去放在網站的機器人能夠做回覆 我會想知道比較量化的計價例如：用字數多少來計算的嗎？手上一兩個需要客服聊天機器人的案子但需要回覆的參考內容字數差距有點多，想先知道報價大概會有2000字以內 3000字到5000字 5000到8000 8000以上這樣的級距上金額大概差距多少，回答還有一定的水準不要太笨或可以給我調用或不調用GPT之類的比較聰明的這些組合的報價

背景與目標：我們希望將AI agent導入既有公司流程，並整合OpenClaw、Ollama與Gemma等工具，建立可在內部環境穩定運作的自動化與輔助決策能力，降低人工重複作業時間、提升跨部門資訊流通效率，並確保可維運、可擴充與具備基本資安控管。合作對象需熟悉上述工具鏈與落地方法，並具備至少3項以上已上線且持續運作的相關作品經驗，以確保能在有限時間內完成可用成果。 需求描述：請協助盤點並挑選適合AI化的公司流程，完成AI agent架構設計與實作，將OpenClaw作為流程編排與工具調用核心，串接Ollama在本地端部署的Gemma模型以提供推理與文字處理能力，並依需求整合公司既有系統與資料來源，包含文件、表單、知識庫或資料庫等。需交付可運作的原型與至少一條可上線的流程，提供部署文件、操作說明與基本監控與日誌機制，並協助設定權限與資料存取規範以降低敏感資訊外洩風險。合作期間需能進行需求訪談、定期同步進度、完成測試與驗收，並提供後續維護交接。

用於哪個行業：私家車 細節說明： 我想要尋找AI整合高手，串接高手，我需要一個24小時專業快速的客服在Line的官方網站回覆客人的需求並且自動媒合適合的人選，一天量大的話或許會回覆到上萬則訊息我不清楚目前AI是否做得到，如果AI做得到，麻煩請商家私訊歡迎另外報價

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

我們有一些潛客的聯絡及基本資料在SQL Server，希望能透過AI的方式，來整理並取得後續的銷售指引

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

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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）。

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 。

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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

用於哪個行業：大型貨櫃的熱轉換分析 細節說明：伺服器放置貨櫃內需分析熱轉換分析(氣冷)