- 合作項目(系統共有兩部分)： ●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。 ●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。
- 營業額預估：第一階段預估年營業額人民幣 5000 萬以上，第二階段保守預估年營業額人民幣 2 億元以上。
- 合作報酬(以承揽開發及維運為前提)： (1) 每月紅利分配：月純淨利之 20%。 (2) 開發費用：開發完成前 50 個行業補貼費用 2 萬元人民幣(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：每月補貼費用人民幣 1 萬元。(維運期間每月新增 3 行業)
- 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言詳談細節。WeChat ID：wwa777778
- (能力需求)按前端(B 端)及 AI 需求爬取及彙整 FB 、IG 、GOOGLEMAP 、官網、amazon.....之內容：
●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) FB/IG 自動化創建帳號養、養帳號能力。
(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。
●社交媒體爬蟲專長：
(11) 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）。
(12) 熟悉各大社交媒體平台限制規避技巧，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (13) 處理動態網頁（ JavaScript 渲染）與反爬蟲機制（如 CAPTCHA 、IP 封鎖）的挑戰。 (14) 以 GraphQL 獲取資料。 ●WhatsApp： (15) 爬取 amazon 消費者相關資料。 (16) 以 WhatsApp 帳號發送訊息至 messenger 。 ●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」。 - (能力需求)自然語言處理（ NLP ）與語言學，包括： ●語意分析、詞向量（ word embeddings ）、語境理解、語法結構（ Syntax ）、語義（ Semantics ）、語用（ Pragmatics ）。 ●有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。
- (能力需求)AI 及大型語言模型（ LLM ）知識，包括：
●Transformer 、GPT 、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。
●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。
●以 Zero-shot 、Few-shot Learning 等 prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。
●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。
●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。
●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。 ●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。 ●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。 ●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。 - (能力需求)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。
- (能力需求)軟性技能與其他要求 ●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。 ●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。 ●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。 ●理解業務需求並將其轉化為技術實現。 ●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。 ●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。 ●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 ）。 ●容器化技術（如 Docker ），以支援爬蟲系統的部署與管理。 ●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。 ●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）。
- (能力需求)創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： ●應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 ●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。 ●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。 ●查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。
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