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提案數
1
諮詢數
0
成交數
100%
回覆率
- 軟體程式設計
- 軟體測試
- AI 系統開發
我是 Ping,專注 AI 應用、Python 開發與機器學習系統,協助把需求從概念、原型,做到可實際使用的軟體產品。自 2018 年起以 Python 為主要開發語言,具備從模型開發、資料流程、後端 API 到部署與產品整合的經驗。 【可以協助的項目】 ・AI 應用與 LLM API 整合:將生成式 AI 功能整合至網站、內部工具與工作流程。 ・Python 自動化與資料處理:資料清理、批次處理、流程自動化與分析工具。 ・機器學習與電腦視覺:模型訓練、評估、物件偵測與推論效能優化。 ・後端 API 與系統整合:FastAPI 服務、模型部署、Docker 打包與既有系統串接。 ・完整產品開發:從需求釐清、功能設計、前後端整合,到測試與交付。 【競賽成果】 Kaggle Competitions Expert,累積 1 銀牌、2 銅牌。最佳成績為 2,097 隊中的第 16 名(Top 0.8%),競賽全球最高排名第 828 名。 【個人作品】 Subtitle Box: youtube自訂字幕、AI 翻譯、AI筆記的chrome extension Codex 用量分析儀表板 Markword: Markdown + Mermaid 編輯器 DeepPCB 瑕疵偵測研究展示。 【合作方式】 以遠端、非同步文字溝通為主,透過書面需求、階段目標與進度更新,讓範圍、驗收標準及交付內容清楚可追蹤。可先從需求評估或小型原型開始,再依實際需求分階段開發。 常用技術:Python、PyTorch、scikit-learn、pandas、FastAPI、Docker、ONNX、TensorRT。 歡迎提供想解決的問題、現有資料或系統、預期交付成果與時程,一起確認適合的實作方式。
作品(6)
FCN Desk|股市資料自動化
自主開發的股市資料自動化 MVP,整合台股行情更新、股票篩選、多檔 FCN 條件觀察、報表與站內通知,將每日重複整理與檢核的工作串成可回溯的流程。 【主要功能】 ・串接 FinMind 台股日行情,支援手動更新與每日排程。 ・保存歷史行情、執行紀錄及當次條件快照,方便查閱與核對。 ・調整波動率與成交量條件,立即更新符合條件的觀察清單。 ・建立多檔掛鉤 FCN 觀察組合,設定敲入、履約、敲出與提醒門檻。 ・依各檔相對初始價格的表現,辨識組合中最弱標的。 ・條件事件產生站內通知,支援已讀管理及 CSV/JSON 報表下載。 ・資料來源異常時記錄原因與影響範圍,暫時性錯誤具備重試機制。 【技術使用】 Python、FastAPI、React、SQLite、FinMind、Docker。 【畫面展示】 行情總覽、股票觀察清單、FCN 條件設定、站內通知,以及報表與執行紀錄,呈現從資料更新到條件檢核與結果查閱的操作流程。 【服務範圍】 可依專案需求提供系統部署、條件設定、操作文件、驗收支援;部署環境及後續維護方式依個別專案約定。 【展示範圍】 目前使用台股日收盤資料與自訂條款,通知為站內提醒;每日排程需服務持續運作。參考票息由使用者輸入,並非銀行報價。畫面中的篩選結果依當次行情與設定計算。
- 軟體程式設計
Subtitle Box 字幕與翻譯
Subtitle Box 是我開發的 Chrome 擴充功能,將 YouTube 自訂字幕、AI 翻譯與 AI 筆記整合到觀看流程中。 【解決的問題】 觀看外語影片時,字幕顯示、逐字稿與翻譯往往分散在不同工具。這個作品把常用操作集中在影片旁,讓使用者依自己的閱讀習慣調整字幕並整理內容。 【功能與成果】 ・影片字幕來源選擇與時間戳記逐字稿。 ・支援 SRT/VTT 字幕匯入。 ・調整字幕時間差、字體大小與背景不透明度。 ・結合 ChatGPT 的字幕翻譯流程與 AI 筆記功能。 【我的工作】 負責需求規劃、互動設計、架構與功能整合,並完成測試與交付,將個人需求做成可實際使用的瀏覽器產品。 圖片為實際操作介面,依序展示字幕控制面板與 YouTube 逐字稿畫面。 示範影片畫面:Tears of Steel (2012),© Blender Foundation。 影片:https://mango.blender.org/ 授權:CC BY 3.0,https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ 片源:https://www.youtube.com/watch?v=R6MlUcmOul8
- AI 系統開發
DeepPCB 瑕疵偵測與效能評估
使用公開 DeepPCB 資料集進行 PCB 瑕疵物件偵測研究,展示標註、模型回應熱圖與預測框的對照,以及 PyTorch 推論效能測試。 【展示內容】 辨識 open、short、mousebite、spur、spurious copper 與 pin-hole 六類瑕疵。圖片包含標註、模型回應熱圖、預測位置與信心分數,可直接比較結果。 【選定樣本結果】 六張圖依序匹配 5、5、7、7、5、6 個瑕疵,共 35 個;在信心門檻 0.50、匹配 IoU 門檻 0.50 下,這些樣本沒有漏檢或額外偵測。這是選定展示樣本的結果,非完整測試集準確率。熱圖呈現模型回應,並非分割遮罩。 【效能測試】 GPU:NVIDIA RTX 5090。 框架/精度:PyTorch、FP32。 輸入:640 × 640,batch size 1。 純推論:103.6 FPS。 包含熱圖的流程:57.2 FPS。 【我的工作】 進行物件偵測實驗、結果視覺化與推論測速,整理可比較的樣本成果及測試條件。 本作品為公開資料集的研究展示。資料集來源:https://github.com/tangsanli5201/DeepPCB
- AI 影像辨識
Codex 用量分析儀表板
將 Codex 工作階段記錄整理成易讀的桌面分析工具,協助開發者理解 AI 開發流程中的模型活動、Token 使用與快取情況。 【功能與成果】 ・總覽 Token 用量、工作階段數與快取命中率。 ・呈現每日用量趨勢與模型使用分布。 ・依工作階段與模型探索使用情況。 ・提供 API 等值費用估算,輔助分析不同使用方式的資源需求。 【我的工作】 負責產品需求與資訊呈現設計,整合記錄解析、資料彙整、互動圖表與桌面介面,並檢查與測試完整使用流程。 這個作品展示從原始記錄、資料處理到分析介面的完整產品開發能力,可延伸應用於內部營運儀表板、開發工具與資料分析系統。 截圖使用範例資料。畫面中的金額是 API 等值估算,不代表實際 API 帳單或 Codex 訂閱費用。
- 軟體程式設計
Markword 文件與圖表編輯器
Markword 是將 Markdown 文件撰寫與 Mermaid 圖表製作整合在同一介面的網頁編輯器,讓技術文件可以同時使用文字、程式碼與圖表表達想法。 【功能與成果】 ・Markdown 編輯與即時預覽。 ・Mermaid 圖表支援,適合流程與技術文件。 ・文件大綱與程式碼高亮。 ・將編輯、預覽與文件整理集中在同一工作流程。 【我的工作】 從個人文件撰寫需求出發,規劃產品功能與互動方式,整合編輯器及預覽介面,並完成使用流程的檢查與測試。 這個作品展示將日常工作需求轉化為完整網頁工具的能力,包含產品規劃、介面整合與交付。 截圖為實際編輯器,內容使用可公開的 Markword Guide 示範文件。
- 軟體程式設計
Kaggle 競賽專家成果
Kaggle Competitions Expert,累積 1 面銀牌、2 面銅牌。最佳競賽成績為 2,097 隊中的第 16 名(Top 0.8%),歷史最高全球競賽排名第 828 名。 【代表成績】 ・OSIC Pulmonary Fibrosis Progression:16/2,097,銀牌。 ・MLB Player Digital Engagement Forecasting:54/852,銅牌。 ・APTOS 2019 Blindness Detection:237/2,928,銅牌。 【我的工作】 獨立參與機器學習競賽,進行資料探索、實驗比較、模型評估與競賽提交,以明確指標檢驗並改善解法。 這些成果呈現我面對不同資料與任務時的實驗能力、評估習慣與問題解決能力。 Competitions Expert 資格取得於 2020 年 10 月。圖片為公開競賽頁的成果截圖;第 828 名為歷史最高排名。 公開成績:https://www.kaggle.com/lonsuky
- AI 數據分析
作品(6)
FCN Desk|股市資料自動化
自主開發的股市資料自動化 MVP,整合台股行情更新、股票篩選、多檔 FCN 條件觀察、報表與站內通知,將每日重複整理與檢核的工作串成可回溯的流程。 【主要功能】 ・串接 FinMind 台股日行情,支援手動更新與每日排程。 ・保存歷史行情、執行紀錄及當次條件快照,方便查閱與核對。 ・調整波動率與成交量條件,立即更新符合條件的觀察清單。 ・建立多檔掛鉤 FCN 觀察組合,設定敲入、履約、敲出與提醒門檻。 ・依各檔相對初始價格的表現,辨識組合中最弱標的。 ・條件事件產生站內通知,支援已讀管理及 CSV/JSON 報表下載。 ・資料來源異常時記錄原因與影響範圍,暫時性錯誤具備重試機制。 【技術使用】 Python、FastAPI、React、SQLite、FinMind、Docker。 【畫面展示】 行情總覽、股票觀察清單、FCN 條件設定、站內通知,以及報表與執行紀錄,呈現從資料更新到條件檢核與結果查閱的操作流程。 【服務範圍】 可依專案需求提供系統部署、條件設定、操作文件、驗收支援;部署環境及後續維護方式依個別專案約定。 【展示範圍】 目前使用台股日收盤資料與自訂條款,通知為站內提醒;每日排程需服務持續運作。參考票息由使用者輸入,並非銀行報價。畫面中的篩選結果依當次行情與設定計算。
- 軟體程式設計
Subtitle Box 字幕與翻譯
Subtitle Box 是我開發的 Chrome 擴充功能,將 YouTube 自訂字幕、AI 翻譯與 AI 筆記整合到觀看流程中。 【解決的問題】 觀看外語影片時,字幕顯示、逐字稿與翻譯往往分散在不同工具。這個作品把常用操作集中在影片旁,讓使用者依自己的閱讀習慣調整字幕並整理內容。 【功能與成果】 ・影片字幕來源選擇與時間戳記逐字稿。 ・支援 SRT/VTT 字幕匯入。 ・調整字幕時間差、字體大小與背景不透明度。 ・結合 ChatGPT 的字幕翻譯流程與 AI 筆記功能。 【我的工作】 負責需求規劃、互動設計、架構與功能整合,並完成測試與交付,將個人需求做成可實際使用的瀏覽器產品。 圖片為實際操作介面,依序展示字幕控制面板與 YouTube 逐字稿畫面。 示範影片畫面:Tears of Steel (2012),© Blender Foundation。 影片:https://mango.blender.org/ 授權:CC BY 3.0,https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/ 片源:https://www.youtube.com/watch?v=R6MlUcmOul8
- AI 系統開發
DeepPCB 瑕疵偵測與效能評估
使用公開 DeepPCB 資料集進行 PCB 瑕疵物件偵測研究,展示標註、模型回應熱圖與預測框的對照,以及 PyTorch 推論效能測試。 【展示內容】 辨識 open、short、mousebite、spur、spurious copper 與 pin-hole 六類瑕疵。圖片包含標註、模型回應熱圖、預測位置與信心分數,可直接比較結果。 【選定樣本結果】 六張圖依序匹配 5、5、7、7、5、6 個瑕疵,共 35 個;在信心門檻 0.50、匹配 IoU 門檻 0.50 下,這些樣本沒有漏檢或額外偵測。這是選定展示樣本的結果,非完整測試集準確率。熱圖呈現模型回應,並非分割遮罩。 【效能測試】 GPU:NVIDIA RTX 5090。 框架/精度:PyTorch、FP32。 輸入:640 × 640,batch size 1。 純推論:103.6 FPS。 包含熱圖的流程:57.2 FPS。 【我的工作】 進行物件偵測實驗、結果視覺化與推論測速,整理可比較的樣本成果及測試條件。 本作品為公開資料集的研究展示。資料集來源:https://github.com/tangsanli5201/DeepPCB
- AI 影像辨識
Codex 用量分析儀表板
將 Codex 工作階段記錄整理成易讀的桌面分析工具,協助開發者理解 AI 開發流程中的模型活動、Token 使用與快取情況。 【功能與成果】 ・總覽 Token 用量、工作階段數與快取命中率。 ・呈現每日用量趨勢與模型使用分布。 ・依工作階段與模型探索使用情況。 ・提供 API 等值費用估算,輔助分析不同使用方式的資源需求。 【我的工作】 負責產品需求與資訊呈現設計,整合記錄解析、資料彙整、互動圖表與桌面介面,並檢查與測試完整使用流程。 這個作品展示從原始記錄、資料處理到分析介面的完整產品開發能力,可延伸應用於內部營運儀表板、開發工具與資料分析系統。 截圖使用範例資料。畫面中的金額是 API 等值估算,不代表實際 API 帳單或 Codex 訂閱費用。
- 軟體程式設計
Markword 文件與圖表編輯器
Markword 是將 Markdown 文件撰寫與 Mermaid 圖表製作整合在同一介面的網頁編輯器,讓技術文件可以同時使用文字、程式碼與圖表表達想法。 【功能與成果】 ・Markdown 編輯與即時預覽。 ・Mermaid 圖表支援,適合流程與技術文件。 ・文件大綱與程式碼高亮。 ・將編輯、預覽與文件整理集中在同一工作流程。 【我的工作】 從個人文件撰寫需求出發,規劃產品功能與互動方式,整合編輯器及預覽介面,並完成使用流程的檢查與測試。 這個作品展示將日常工作需求轉化為完整網頁工具的能力,包含產品規劃、介面整合與交付。 截圖為實際編輯器,內容使用可公開的 Markword Guide 示範文件。
- 軟體程式設計
Kaggle 競賽專家成果
Kaggle Competitions Expert,累積 1 面銀牌、2 面銅牌。最佳競賽成績為 2,097 隊中的第 16 名(Top 0.8%),歷史最高全球競賽排名第 828 名。 【代表成績】 ・OSIC Pulmonary Fibrosis Progression:16/2,097,銀牌。 ・MLB Player Digital Engagement Forecasting:54/852,銅牌。 ・APTOS 2019 Blindness Detection:237/2,928,銅牌。 【我的工作】 獨立參與機器學習競賽,進行資料探索、實驗比較、模型評估與競賽提交,以明確指標檢驗並改善解法。 這些成果呈現我面對不同資料與任務時的實驗能力、評估習慣與問題解決能力。 Competitions Expert 資格取得於 2020 年 10 月。圖片為公開競賽頁的成果截圖;第 828 名為歷史最高排名。 公開成績:https://www.kaggle.com/lonsuky
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2026/09/14 聊聊滿意度回覆快速

