AI開發應用、AI自動化服務、n8n整合自動化、雲端ERP系統、全部最新 74 筆接案案件

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。

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我們正在尋找具備 RPA 開發經驗的工程師，協助設計及開發自動化流程，以提升營運效率並減少人工操作錯誤。 [主要負責：] 使用 RPA 工具開發自動化流程（以 Power Automate Desktop 為主） 分析現有人工流程並提出自動化優化建議 撰寫流程文件與技術文件 進行測試、除錯與優化 協助部署與後續維護 [必備條件] 具備 RPA 開發經驗（至少 1 年以上） 熟悉 Microsoft Power Automate Desktop 熟悉 Web automation、Desktop automation 能獨立分析流程並設計解決方案 熟悉 Excel 自動化處理（讀寫、資料整理） 基本 API 串接概念 良好的問題分析與除錯能力 **加分條件** 有 UiPath / Automation Anywhere 經驗 熟悉 Python 或 PowerShell 有處理 OCR、PDF 解析經驗 有自動化 WhatsApp / 表單提交 / 系統整合經驗 有金融、保險或行政流程自動化經驗 [專案類型範例] 表單自動填寫與提交 Excel 資料整理與報表產出 Web 系統自動登入與資料抓取 批量資料匯入匯出 客戶通知自動化流程 [工作性質] 專案制 / 可遠端 時薪或專案報價（請附報價方式） 需提供過往作品或案例說明 [應徵方式] 請提供： RPA 使用經驗 曾開發過的專案案例 可投入時間 期望報價方式

需Ai外包.軟體服務.發包價面議

公司目前要求我要用power automitc做一個RPA自動化流程，但我不會使用，想找會的專家幫我做出來寄誒交給公司，需求內容是這樣： 用power automate軟體做RPA流程，流程是在outlook找出一封信，標題與寄件人會固定，然後將這封信的附件另存新檔到公網，附件會有二個csv檔，且有用zip加密，我需要先用zip解密，再取附件第一個csv檔的資料，將csv檔案a欄到k欄貼到另一個也是存放在公網的excel報表中。 其實很賤丼，但因為我真的不會這軟體，想請問是否有人可以幫忙接案做出這個流程讓我能交差？

打造 AI 客服助理，想用 ChatGPT + LINE，搞定售後客服重複問答和維修報價

協助公司導入 AI 工作流應用(N8N 或 其他): 1. AI 客服回覆(LINE,FB) 2. 工作流生成行銷素材圖文 , 影片 3. 行政應用 細節可連絡詳談

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：美商金融公司 細節說明：規劃要建立在AWS上，從UI/UX，前端後端到資料庫系統，自動化處理與AI技術。

AI 應用的行業/領域：幣圈 期望協助的任務：程式開發與自動化 交付形式：可進一步與專家諮詢

用於哪個行業：軟體設計相關行業 細節說明：製造業AI智慧化諮詢診斷建議報告雲端軟體開發,使用python或C#结合mcp, n8n等程式語言或者工作流完成

您好!打擾了! 想做ai自動化工作流(行銷).針對n8n與make的工作流開發.

用於哪個行業： AI 應用 / 軟體系統開發 細節說明： 【徵長期開發夥伴】AI 應用 / AI Agent 專案（非一次性外包） 細節說明 嗨，各位。 我們目前主要在進行 AI 應用相關專案，包含 LINE Bot、AI Agent、AI 自動化流程與系統整合。核心重點在 AI 能力如何被實際應用與落地。 目前會同時測試多個市場方向，因此手上會有不少 MVP或功能型專案，希望找一位熟悉AI應用開發流程的長期合作夥伴。 【這個合作適合誰？】 如果你符合以下狀況，會很適合這個合作方式： 開發時習慣搭配 AI 工具（如 Claude / GPT）加速產出 不只會產生程式碼，也能判斷哪裡不合理、哪裡該自己改 對 AI 應用、系統整合或模型使用有實務理解 希望持續做 AI 專案，而不是只接一次性外包 【工作內容】 專案型態 小型 MVP、功能驗證或實用型系統 不追求一次做大，重點是能跑、能測、能調整 頻率 每月約 3–6 個小型專案（視實際情況調整） 任務內容 根據討論後的想法，快速實作可運作的系統 Demo Demo 通過後，針對細節進行手動調整、優化邏輯與效能 【我們提供】 帳號／工具補貼：不需自行負擔 AI 工具訂閱或 API 費用 穩定合作機會：合作順利會持續有 AI 專案 合作彈性：一案一簽，專案範圍與報酬清楚 報酬方式：依專案與能力討論，長期合作為主 【希望你具備的背景（符合其中一部分即可）】 AI / ML 相關： 理解或實作過 RNN / CNN / LSTM / Transformer 等模型 接觸過 NLP、STT、TTS、CV 等應用 理解模型限制與應用取捨，而非黑盒使用 系統與應用整合： API 串接、Webhook、非同步流程 使用過 LINE Bot、Web 服務或其他應用載體 ngrok、雲端部署或實戰經驗者佳 開發能力： Python / Node.js / 前後端任一領域具實務經驗 能自行除錯、調整邏輯，而非只貼 AI 產生的程式碼 溝通順、不消失，能接受快速試錯的節奏 【聯絡方式】 請私訊我，簡單說明： 1. 你最熟悉的技術棧（Tech Stack） 2. 你平常如何使用 AI 工具輔助開發 3. 過去是否有 AI / 系統整合相關經驗（簡述即可）

用於哪個行業：電商自動化發產品 細節說明：我已有本地n8n

AI 應用的行業/領域：E S G循環建材 想解決的痛點：產品服務品質待提升 執行形式：進行客製化的Notion專案開發 具備「商業邏輯」與「架構思維」的 Notion 專家，協助我們將戰略落地為一套具備變現戰鬥力的 CRM 系統。 【專案核心需求】 這不只是一個客戶清單，而是一套連結供應鏈與市場端的「生態圈管理系統」。 1. 複雜 IP 定位架構： 需建置包含市場端 (A, O, D, M, E, W, C) 與供應端 (S, P, F, R) 共 11 類 IP 的動態標籤系統。 2. 戰略自動化邏輯： 運用 Formula 2.0 與 Relation 實現「裂變推薦數自動累計」、「48h 保鮮期提醒」及「忠誠度判定」。 3. 鐵三角視圖優化： 為「副總 (戰略)」、「業務 (行動)」、「會計 (財務)」量身打造專屬視圖。 4. 未來擴充性： 欄位命名與架構需符合 API 友善原則，以利後續透過 n8n 串接 Odoo ERP 與 NotebookLM (AI)。 【我們在找這樣的你】 • 具備企業端 CRM 或 ERP 導入經驗。 • 對 Notion 的數據關聯（Relation/Rollup）與高級公式（Formula）有實戰經驗。 • 懂 API 串接邏輯（如 n8n, Make）者優先錄取。 • 能夠將複雜的商業需求轉化為「極簡、好用」的手機端操作介面。 【專案內容】 • 交付物：完整 Notion 模板、10 分鐘核心操作教學影片。 • 預算：請依據規格書與您的資歷提供報價。 • 地點：線上協作，需一次遠端對焦會議。

不是找執行式工程師 需要自己已經能主動把混亂的日常生活變簡單提升溝通效率的人，並喜歡不斷精進「怎樣做比較省時間」的人，不是等待其他設計者給予想法的執行端 負責製作相關自動化工具將日常工作流做的更順

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。

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

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。