AI 流程自動化、n8n 整合自動化、爬蟲程式、網站數據分析、全部最新 46 筆接案案件

用於哪個行業：LINE訂單紀錄訓練/爬銀行列印對帳紀錄 細節說明：詳細討論

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。

AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 期望協助的任務：程式開發與自動化 交付形式：報告/文件

目前公司有一些工作流程想要導入ai自動化的流程，是否有興區協助接案 自動發信自動產出文案自動整理聯絡人資料，以及爬蟲軟體設計

想使用AI AGENT( MANUS )協助處理客戶資料的整合，如報價、案件進度...等，相關EXCEL的資料連動，可以同步更新資料，並且可以下指令讓AI進行EXCEL的資料更新。或是透過AI針對客戶業績進行整合並產生報表與圖表

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？

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。

用於哪個行業：電商平台銷售 細節說明：將蝦皮 及momo 例行訂單匯入公司erp訂單系統

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。

我們希望做兩件事： 一、LINE 標籤分群 把所有 LINE 好友依據「購買行為、金額、商品偏好、互動狀況」做自動分群標籤，例如： • 新客 / 舊客 / 沉睡客 • 已購 / 未購 / 高價值 • 偏好商品類型（如大罩杯、無鋼圈等） • 高互動 / 流失風險 標籤需可自動更新，並能匯出名單或串接 LINE 推播。 二、用戶畫像分析 基於訂單與行為資料，產出整體客群輪廓，例如： • 客群結構與價值分布 • 商品偏好與尺碼分布 • 回購與流失狀況 • 行銷分群建議 目標是建立「可長期使用的分群與決策基礎」，而不是一次性的報表。 請評估技術可行性與建置方式。

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

抓取網路下單的資料後,於另一平台進行下單

需要搭建工作流，自動化紀錄系統。 網站功能創建（搭建互動式按鈕） 網站轉APP 會員入口搭建 部份指令我都可透過AI提供 可以依據項目來報價，討論合作方式，全包也可以，價格可以討論。

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.

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。

目前正在尋找一位具備資料與流程整合能力的工程師，協助優化各業務團隊在 Sales Pipeline 的 Google Sheets 填寫結構與資料品質。 此角色的核心任務，包含重新梳理與標準化銷售流程中各階段的資料欄位，並依據實際銷售資料（如洽談客戶、客戶來源、客戶屬性、車款、試乘紀錄、銷售、新車與中古車狀態、接觸次數等），建立可視化的 Dashboard。 透過雲端的更新和流程整合，目標是讓管理團隊能即時、更新、不受系統限制，掌握銷售進度以及轉換效率，並且提升團隊主管對其的掌握能力，並進一步分析其業務之銷售能力表現提出改善計畫，並統整所有銷售顧問的內容作為營運與決策的依據 (可整合AI)，而不只是單純的資料呈現。 「實際需要」具備的能力 一、核心能力（必備） 目標：把 Sales Pipeline Google Sheets，依照業務團隊統一製作各自的Sales pipeline，轉換個人的 Dashboard，最後在整合全國資料呈現 1. Google Sheets / 試算表深度能力 • 熟悉 Google Sheets 進階公式 o QUERY、ARRAYFORMULA、IMPORTRANGE o XLOOKUP / INDEX + MATCH o 條件計算（COUNTIFS / SUMIFS） • 能設計： o 標準化填寫欄位（避免 Sales 自由發揮） o 防呆機制（Data Validation、下拉選單、必填欄位） 2. Sales Pipeline 與 CRM 邏輯理解 • 理解銷售流程： o 已聯絡客戶並約見面→ 已邀客戶到SR完成產品介紹 → 是否已完成興趣車型之試駕 → 完成選備/報價，成交促進 → 簽訂合約 (已付訂金) • 能區分表單: o 新車 vs 中古車（CPO） o 不同客戶來源（Walk-in / Event / Digital / Referral…etc）

📢 【徵案】數位指揮部系統集成專家：Notion CRM + n8n 自動化 + Lark 資產中心 【專案背景】 我們是一家專注於綠色資材的企業，目前正推動 G3 數位轉型。我們已完成整套「智慧指揮部」的戰略邏輯與技術規格，現在需要一位具備 n8n 自動化串接 與 Notion/Lark 系統設計 經驗的專家協助落地。 【專案核心需求】 這是一套整合「業務開發」與「資產管理」的數據不落地系統： 1. 戰略型 CRM (Notion)： 建立 11 類 IP 生態標籤與核心產品主檔（超木、超纖、格林），實現推薦人裂變自動計數。 2. 數據不落地採集 (LINE + n8n)： 透過 n8n 監聽 LINE，將業務上傳的標籤情資自動分流至 Lark (飛書) 雲端空間與 Notion 資料庫。 3. 四大維度資產管理： 建立 [Soul/Core/Evidence/Weapon] 結構化儲存體系，為未來 NotebookLM (AI) 餵養提供標準化燃料。 4. 跨平台整合預留： 以「統編」為金鑰，預留 Odoo ERP 財務對接節點，確保 API 數據格式一致性。 【我們在找這樣的你】 • 熟練 n8n 工作流開發（處理 JSON 轉換、API 串接）。 • 精通 Notion Formula 2.0 與多維資料庫架構。 • 有 LINE Messaging API 或 Lark (飛書) 企業端開發經驗。 • 具備企業級數據治理觀念，能將複雜需求轉化為「極簡、好用」的手機端輸入介面。 【專案報酬】 • NT$ 35,000 ~ $ 60,000 (視實作經驗、系統健壯度與腳本複雜度調整)。 【應徵方式】 請私訊提供您的作品集（側重系統集成或自動化專案），並簡述您對 「LINE 採集分流至 Notion/Lark」 的開發思路。我們已準備好詳細的 《終極系統建置與自動化規範 v7》 供入選者對焦。

🟢 專案背景 本專案已完成初步數據管道建置（Excel/Google Sheets 至 BigQuery），目前進入第二階段：建立自動化運算模組與數據安全審計體系。我們需要一位專家協助搭建穩定的 GCP 運行環境，並串接視覺化報表。 $1500/hr

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、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。

用於哪個行業：行銷 金融 細節說明：需一個可以自動抓取客戶資料導入到某個網址永久不會消失 需一個放款收款所需的記帳網站