生成式AI、遊戲設計、3D建模設計、全部最新 63 筆接案案件

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

需求概述：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

原有的骨架必須完整保留，不可刪除、不可更改命名，也不可調整階層結構； 原有的控制器亦必須保留，階層與結構均不得改動。 在維持原始骨架不變的前提下，可針對部分關節進行必要的位置微調， 並可新增次級骨架以改善模型變形(不能使用blenshape修正變形)。 主要需修正與優化的部位包含大腿小腿彎曲、膝蓋、手臂與腳踝， 目的是改善彎曲或特定姿勢下的不自然變形， 使角色在指定姿勢測試中能正常呈現自然。 驗收:匯入unity測試原本的動畫能夠正常撥放修正後的骨架

用於哪個行業：用於遊戲 細節說明：將我們提供的由Assetstore上採購的素材，將其原本的shader、LOD修改輸出Fbx給3D軟體或較低版本的Unity可運行，並盡可能保持接近的效果

本次會議主要目的是了解 Anthropic（Claude）於企業場景導入之可行性， 希望由具實務操作經驗之顧問分享： ˙ 實際使用經驗 ˙ 導入架構建議 ˙ 成本與風險說明 ˙ 成功案例介紹 ( 本次為一次性顧問會議，暫不進行正式系統建置 ) 【顧問需具備條件】 1.曾實際使用 Anthropic Claude API 進行專案導入 2.熟悉 RAG 架構與企業資料整合 3.能說明 token 成本結構與實際營運經驗 4.可分享 1~2 個實際案例（去識別化即可） 會議時間：1~1.5 小時 費用：$3,000 / hr 總預算：約 $3,000 ~ $4,500

用於哪個行業：學業 細節說明：包含彩現立體組合圖、灰階立體組合圖、線架構立體組合圖、彩現立體系統圖、灰階立體系統圖、線架構立體系統圖、2D平面組合圖、零件圖

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。

細節說明： UNITY3D單機遊戲升級與遊戲特效工程 1.將遊戲版本4.7.2f1升級至6000.0.32f1 2.為遊戲原有基礎上添加遊戲畫面特效 3.提供硬體，並在此硬體環境測試及優化 4.需有企劃能力，能提供遊戲內容與相關特效建議 5.須提供相關作品與經驗履歷資料

我正在尋求專家可以提供影片剪輯後製，字幕，音頻相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/z9vMdz?se=0zGE 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。

「您好，我位於桃園，需要請人到府（或現場）協助搭建 ComfyUI 的圖生動畫（Image-to-Video） 環境。依文字指示生成的那種 我的顯卡型號是：[ RTX 3060 12g] 需安裝：AnimateDiff 或 Wan 2.1 等動畫工作流。 需要包含：基礎教學與節點除錯。 請問您的車馬費與搭建費用大約多少？什麼時候方便現場處理？」

善用ai有良好解決技巧的工程師/設計師 舉例: 能夠充分理解獵人中西索與團長決鬥中的細節，以及之後黑暗大陸篇細節的人，可以獨立思考出自己身為每一位王子的最佳存活/登基策略

希望比較會調整AI相關應用的工程師，學生可，喜歡吸收新知識佳

用於哪個行業：醫療模型 細節說明：我們提供斷層掃描檔，幫忙製作成3D列印STL檔

A. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： PART1. 圈客行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)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) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「外銷廠商」獲取「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 PART2. 口碑行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)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。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對小紅書、TikTok等平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1-2億新台幣，第二階段保守預估年營業額新台幣3億以上。 三、 合作報酬(以承攬開發及維運為前提)： 1. 每月紅利分配：月純淨利之15%-30%。 2. 開發費用：PART1.開發完成前50個行業支付費用4萬元新台幣；PART2.開發完成前50個行業支付費用4萬元新台幣。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4萬元新台幣。(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。 B. 能力需求：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) 熟悉FB/IG帳號規則。 (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帳號規則，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：軟體業 細節說明：希望可以做一個多人連線的 3D 遊戲，細節詳談

年後可 工作室、團隊請勿投，只想和個人配合~ 【外包重點】 後製工作：使用"剪映"專注於剪輯與輸出，不需要負責拍攝或出外景 AI 技術賦能：我們擁抱新科技，工作中將大量結合 AI 工具提升效率（公司提供教學資源）。 成長空間：我們重視你的想法，熟悉流程後，非常歡迎你提出優化建議，打造更高效的工作流。 【工作內容 Description】 AI 工具應用：使用 AI 生成素材以及其他工具輔助（如：上字幕、AI 語音、畫質修復等），提升製作效率與創意表現。 短影音後製剪輯：根據提供的素材與腳本，進行 9:16 短影音（TikTok/Reels/Shorts）的剪輯、特效、字卡與配樂處理。 SOP 執行與優化： 初期：需依照團隊現有的標準作業程序（SOP）進行製作，確保產出品質與風格一致。 後期：熟悉流程後，期待你能提出「更聰明的方法」，優化現有 SOP 或引入新工具來改善工作流。 持續學習：觀看公司提供的教學影片，學習新的 AI 工具操作，並不排斥接觸市場上最新的AI工具。 【必備條件 Requirements】 擅長短影音剪輯：熟悉短影音節奏（如 CapCut 剪映、軟體，能產出好作品為主），有相關經驗者佳。 擁抱 AI 科技：不一定要是 AI 專家，但必須不排斥且願意使用 AI 工具來輔助工作。 邏輯清晰且樂於優化：不喜歡墨守成規，具備發現問題並提出「如何做會更快/更好」的能力。 良好的學習態度：願意先沈下心學習團隊現有的 SOP，打好基礎再進行創新。 【加分項目】 有經營個人 TikTok / Reels 帳號或相關作品集。 對於目前主流的 AI 工具（如 ChatGPT,Gemini 或是各類 AI 剪輯插件）有基礎概念。 【專案頻率與費用】 請提供您作品集(至少兩部10-30秒短影片) 每月約 50支短影片起（60 秒內）/每支 NT$480 起 如果您有作品也可以先提供給我參考。 **習慣配合個人接案者；工作室、團隊、公司請勿投(會跳過不理會)

用於哪個行業：環工業 細節說明：繪製P&ID及3D管路圖，P&ID突有PDF可參考，只需些微修改即可

AI 應用的行業/領域：製造業 期望協助的任務：創新產品/服務 執行形式：提供現成的 AI 解決方案

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。

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