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專案作品

七個案例展示可運維、可追溯、可擴展的工程設計。

核心專案

企業級系統與可量化成果

1) B2B 銷售/庫存 BI + AI 系統

Legacy Excel → 決策級分析

核心設計

  • RAG + SQL + LLM reranking 混合查詢鏈，兼顧語意與商業規則。
  • Profile SSOT（單一真相來源）+ 事件驅動更新，向量維護改為佇列式治理。
  • 向量 ETL：Profile → Embedding → pgvector/HNSW 索引，批次可追溯。
  • SQL + 向量同步：靜態欄位向量化、動態欄位由 SQL 更新。
  • HMAC + 時間窗保護關鍵更新流程，並可回放事件。
  • Excel 自動匯入由獨立監控服務處理。

工程與品質

  • Async-first DB 存取與端到端型別安全（Pydantic + TS）。
  • 測試帶：Playwright、Vitest、Stryker、Pa11y、Percy。
  • 向量成本追蹤與品質監控，維持可控的 AI 成本效益。
3,000+ members / 16,000+ products
1,000+ daily recommendations
+25% reranking 品質提升
3,400+ profiles 重新生成

2) ERP 匯出資料中台

輕量 Data Warehouse｜匯出資料的中台化

核心設計

  • 待齊檔批次機制，檔案完整才啟動 pipeline。
  • 正規化 + 驗證 + 去重，搭配錯誤碼目錄管理資料品質。
  • 修正器流程：未匹配清單 → 指派/合併/忽略 → mapping 永久化。
  • 模糊匹配：分段相似度門檻，提供建議清單。

輕量 Data Warehouse 架構

  • staging/raw → canonical → mapping/關聯視圖 → 事實/指標彙總層。
  • 批次 ID 追蹤版本與回放，支援重算與差異追蹤。
  • 彙總結果可刷新（物化視圖或彙總表）。
  • Prometheus + OpenTelemetry + 結構化 log 串接可觀測流程。
10k–100k 筆資料規模
< 3s 儀表板載入
< 5m 匯入重算
72 測試案例

3) 內容產製自動化系統

規格驅動 → WordPress 發布

核心設計

  • P0–P4 工作流：Planning → Writing → Tech → Links → Publishing。
  • 規格/計畫/任務模板化，進度追蹤自動化。
  • Markdown → WordPress HTML + JSON-LD 結構化輸出。
  • WordPress REST API 上傳、同步與 Rank Math meta 整合。

AI 圖片系統

  • gemini-3-pro-image-preview，CLI 一鍵生成與發布。
  • SQLite cache + 成本追蹤，避免重複生成。
  • 品質檢查與重試機制，確保產出一致性。
60–75% 圖片處理時間節省
< $0.05 平均每張成本
85%+ 自動檢查通過率

4) 會員管理與排班系統

治理 + 排班｜帳號生命週期與提醒排程

核心設計

  • 能力導向的帳號治理，寫操作全量要求冪等 key。
  • AuditLog 覆蓋建立/停用/綁定/重設，token revoke 5 秒內生效。
  • 預約排班狀態機，明確轉移規則。
  • APScheduler 定時掃描，建立 24h / 1h 提醒通知。

效能與品質

  • ETag + stale-while-revalidate 快取策略，加速 dashboard。
  • Playwright / Vitest / pytest 覆蓋核心流程。
  • 背景任務失敗不阻斷主流程，確保穩定性。
補充專案

稀有技術與有趣架構

5) 智能作文評分與教師偏好學習

AI 評分 + 教師偏好學習

核心設計

  • 雙引擎批改：評分引擎負責總分與四維度評分，抓錯引擎輸出錯誤標註。
  • 風格學習引擎：生成教師風格指令，讓批改風格可被學習與調整。
  • Smart Session：explore → confirm → polish 偏好學習迴圈。
  • 離線題庫優先，LLM 選配增強以控制成本與延遲。
  • Redis → Postgres 降級策略，確保流程不中斷。

可分享亮點

  • 錯誤標註與 UI 高亮同步，含前後空白也能定位。
  • 偏好信號累積 dimension_confidence，逐步貼近教師風格。

6) LLM AI 玩家與即時多人系統

AI 玩家 + 即時多人對戰

核心設計

  • LangChain（線性決策）+ LangGraph（多步推理）雙框架路由。
  • 統一調度模型、資源與決策流程。
  • AI 決策透明化：即時輸出推理鏈、風險評估與替代方案。

穩定性治理

  • 併發控制、rate limiting、重試與批次處理。
  • 工具系統化封裝規則，確保遊戲一致性。

7) 規格先行工作流工具

AI 開發流程治理

核心設計

  • requirements/design/tasks 未完成即阻擋寫 code。
  • 非破壞性安裝，能附加到既有專案規範文件。
  • 緊急繞過保留救援通道但不破壞流程。

可分享亮點

  • EARS 規格模板與可插拔流程強制化。
  • 將工程流程工具化，避免跳過設計階段。