AI大數據預測模型、說明/技術文件撰寫、論文指導的全部最新 21 筆接案案件

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

一.長期配合/初期平均每日投入時間至少4小時/產出後須及時解決問題 二.每批行業開發3-5萬元+客戶使用時負責維運2-4萬元/月 三.需留言LINEID及電話詳談細節 四.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。

用於哪個行業：建築營造施工 細節說明：建築施工圖完成後建築材料數量計算

制作整合平台手機APP、電腦線上版同步，要可以整合各個門店導流客戶資源給上游供應商，並能追蹤後續導流客戶進度，及成交後分潤金額及金流入帳。 門店使用端跟平台簽約後得到門店使用代碼，該門店業務加入平台，也須輸入門店使用代碼，並要能展示各個供應商的產品內容，及佣金分潤，以及可以輸入導流客戶資訊，並跟供應商對接，顯示後續導流客戶進度，及成交後分潤金額入帳等。 供應商使用瑞要能對接各門店導流客戶，並比對內部客戶資料，是否有重疊狀況。並能跟門店直接交流。 我們提供平台端，要能整合所有大數據資料，分析導客量、成交量、分潤傭金金流。提供各使用端。 後續依發展需求，提供軟體升級及維護。

用於哪個行業：營造業 細節說明：撰寫施工安全評估報告書

用於哪個行業： 精油與芳香療法商品零售、教育內容開發 細節說明： 任務：整理芳香療法與精油之研究文獻與權威資料，建立結構化資料庫與摘要報告。 交付： 文獻清單（含來源、年份、DOI/URL、研究設計與結論重點） 精油單品知識卡（化學成分要點、功效/適應症之證據等級、不良反應與禁忌） 匯總表（Excel/Google Sheet）與 1–2 頁摘要簡報（每批次） 資格：(至少是有長期使用精油的並且愛好精油的人或是在相關領域使用精油的人,若無以下資格的話) 具芳療相關證照或學歷加分（如 NAHA、IFPA，或中/台灣相關學會證書） 可讀中英文文獻，熟悉 PubMed/Google Scholar 檢索 具基本 GC–MS 讀圖概念者優先 熟悉參考文獻管理工具（Zotero/EndNote 其一） 合作模式：以「里程碑」計價與驗收，通過後續長期委任 成果著作財產權與資料庫歸公司所有

寫作戶外旅遊文章、登山攻略或探險分享 評估各種路線、難度、景觀特色 協助整理資料，提供安全與裝備建議 有時候需配合拍攝簡單照片或影片

正在尋找的 AI 服務：專屬 AI 解決方案 AI 應用的行業/領域：製造業 期望專屬 AI 解決方案協助的任務：可進一步與專家諮詢 期望使用的 AI 生成工具：可進一步與專家諮詢 執行形式：進行客製化的專案開發 執行時長：可進一步與專家諮詢

需求名稱：不動產說明製作 行業：不動產 細節說明：製作不動產說明書

論文統計已經跑出一版，但不確定跑的方法與跑出的數據是否正確，需要協助指導與第四章擬寫

用於哪個行業：媒體 細節說明 原稿的文字的檔案讓AI去修正錯誤但是不能讓ai去更改其他的字。並且用其他的顏色標註有改過的重新生成一個記事本

需求名稱：影像辨識模型訓練 行業：資訊技術 細節說明：OpenAI Agent Kit — 淘寶 API 版（MVP 專案骨架）

用於哪個行業： 細節說明： 打造能自動生成高擬真且可誤導分類器的對抗樣本系統。 工作內容：以 PyTorch 實作 DCGAN/CGAN 之 G/D，整合預訓練 ResNet 為目標分類器；設計 GAN loss + 對抗 loss（交叉熵）；導入 FGSM/PGD 作暖啟與對照實驗；建立訓練/評估 pipeline（攻擊成功率、FID/IS、跨模型轉移性），並提供可重現腳本與記錄。 需求條件：熟悉深度學習與 GAN、對抗攻擊實作（含資料管線、混合精度、Checkpoint/早停）、GPU 訓練與實驗追蹤；能撰寫乾淨可維護程式與技術報告。 加分：WGAN-GP/譜正規化、Lightning、W&B、MLOps 經驗。

有台灣專利申請需求，需要具有專利撰稿經驗，如果有寫過國外專利說明書，可以提供作品，謝謝！

本案為純粹的法律文件整理與行政工作，不涉及任何法律意見諮詢、書狀撰寫或策略分析，故不需要律師資格，非常適合細心、有條理的法律系所學生或畢業生。 主要工作內容： 1:議題研究：蒐集國內外（特別是美國、歐盟、台灣）關於 AI 圖像版權、著作權侵權、與訓練數據合法性等相關的法律條文、法規與判例。 -AI生成作品的「著作權」歸屬與保護現狀（台灣、美國、歐盟、為重點）。 -訓練模型與lora 的「著作權合理使用」爭議與法院見解。 -AI相關「隱私權與個人資訊保護」法規（如使用公開圖像訓練模型）。 -主要國家（如中國、美國）對AI生成的「深度偽造（Deepfake）」規範。 2:資料彙整：將蒐集到的資料，有系統地分類、摘要，分析現行著作權法對 AI 圖像的適用性，並整理可能的法律爭議點。，列出主要結論與參考依據。

需求名稱：中文永續報告書 撰寫需求 行業：LED產業 詳細內容：中文全文約6.5萬字，包含約145頁的圖表。

需求名稱：企業永續報告書編寫 用於哪個行業：LED行業 細節說明：編寫一份6.5萬字、145頁的企業永續報告書。

目前公司財務是用 Google Sheet 登打 • 請款單、零用金申請 我希望把這些資料串成一個「自動化支出儀表板」，讓 AI 幫我整理與分類。 👨‍💻 我想做的東西 • 用 Google Sheet 當資料來源 • AI / 自動化流程幫我： • 讀取請款與零用金資料 • 自動分類（部門、費用類別、專案） • 產出簡單好懂的支出儀表板

1) 專案目標 建立可長期維運的資料治理原則與命名/編碼規範，解決同物不同名、括號資訊混入主欄位、代碼誤用數值型別等問題；括號內容統一存成備註文字，不做區域/排放等結構化。 2) 工作範疇（Scope） A. 資料治理原則 分層：Staging → Standardized → Production 單一事實單一欄位、可復原、可追溯 型別策略：所有代碼（Type/Maker/Model Code、Machine code）一律 TEXT/VARCHAR 版本/變更治理與審核留痕（誰改、改什麼、何時） B. 命名與編碼規範 雙軌命名 model_display（展示名）：保留原樣（大小寫/空格/符號/括號可存在） model_key（比對鍵）：只允許 A–Z0–9，全大寫；移除空格、連字號、斜線、點與括號內容 規則示例：W210Fi、W 210 Fi、W-210-FI (2020) → model_key = W210FI 括號處理 括號內的任何資訊（年份、備註等）不解析成結構欄，統一放到 model_notes（TEXT） 主欄 model_base 僅保留型號主幹（不含括號、不含空格/連字號） 衍生欄 Machine full name = {Machine type}-{Maker}-{model_base}（由規則自動生成，不手填） 代碼規範 Type Code=2 碼、Maker Code=3 碼、Model Code=4 碼（可調），左側補零 C. 主數據管理與字典（Controlled Vocabulary） 受控清單：Maker、Machine type 新值申請與核准流程（白名單） D. 資料品質（DQ）與驗證 規則：長度、字元集（允許集）、必填、唯一性、外鍵、括號殘留檢查 例外佇列：未過字典、鍵衝突；處理SLA E. 角色/流程（RACI） Data Owner / Steward / Engineer / 業務視角窗口 變更申請 → 自動檢查 → 人工核准 → 發布 → 稽核 3) 交付物 資料原則文件（PDF/Markdown）：政策、標準、流程 命名與編碼規範手冊：model_key/model_display/model_base/model_notes 定義與生成規則 字典與維護SOP：Maker、Machine type 資料品質規則清單（含 SQL/Python 偽碼） RACI 與變更流程圖（含表單/變更單模板） 導入建議：如何在 ERP/匯入表單強制規則（必填、正則、白名單）