Chunwei Wu

您好，我是吳竣瑋（CW Wu），一位專注於 AI 應用開發與全端工程 的獨立接案工程師。

擁有 3 年以上的軟體開發經驗，累計完成超過 10 個開發專案、5個以上的商業案例，合作對象涵蓋科技業、製造業、電商及傳統產業。我擅長將 AI 技術落地應用於企業實際場景中，從需求訪談、系統設計到部署上線，提供端對端的完整解決方案，協助企業實現數位轉型與流程智能化。

我的專業技術背景涵蓋以下領域：

AI / LLM 應用開發： 熟悉 OpenAI API、LangChain、LangGraph、Whisper 等主流框架，具備 RAG 知識庫架構、ChatBot 對話系統、多模態 AI Agent、語音辨識整合等實戰經驗。

後端開發： 精通 Python（FastAPI）、Node.js，具備 RESTful API 設計、WebSocket 即時通訊、PostgreSQL 資料庫設計與優化能力。

前端開發： 熟悉 TypeScript、React、Next.js、Vue，能獨立完成響應式 UI 設計與 SPA 單頁應用開發。

自動化 / 爬蟲： 精通 Selenium、Playwright、Scrapy，具備電商平台自動化、資料爬取、排程任務等實務經驗。

資料分析 / 機器學習： 具備 NLP 文字處理、文本分類、情感分析、Transformer 模型微調（LORA/QLORA）實作經驗，模型準確率達 94.3%。

部署 / DevOps： 使用 Docker 容器化部署、GitHub Actions CI/CD、GCP 雲端服務，確保系統穩定運行。

我提供以下服務項目：

AI 應用開發 — AI 知識庫系統（RAG）、智能客服 ChatBot、AI Agent 自動化助手、語音辨識逐字稿系統 全端網站 / 系統開發 — 企業 ERP 管理系統、電商後台管理、即時通訊平台、儀表板系統 🔧 自動化工具 — 電商平台自動化（商品爬取、庫存同步、訂單處理）、資料爬蟲、排程自動化 資料分析 / ML — 機器學習模型開發、NLP 自然語言處理、數據視覺化

服務流程：

免費需求評估與諮詢
提出技術方案與報價
確認後開始開發，定期回報進度
完工驗收、教學交接
提供售後技術支援
可配合線上遠端合作，台灣全區或海外客戶皆可服務。收到訊息後 24 小時內回覆。

我的收費方式靈活彈性，依專案類型提供不同方案：

📋 專案制計費（適合明確需求的案件）：

依據功能複雜度、開發時程評估總價
開案前提供詳細報價單，確認後開始執行
分階段收款：簽約時收 30%、中期驗收收 40%、完工交付收 30%
⏰ 時薪制計費（適合持續性或顧問型合作）：

依月/時計費，彈性調整工作量
每週或雙週回報工時與進度
💡 報價參考範圍：

簡單自動化腳本 / 爬蟲工具：NT$5,000 ~ 30,000
AI ChatBot / 知識庫系統：NT$30,000 ~ 100,000+
全端網站 / 管理系統：NT$50,000 ~ 200,000+
實際報價依需求複雜度而定，歡迎來信討論
所有報價皆含免費需求評估，不收諮詢費用。

我的客戶涵蓋多種產業類型：

製造業 / 傳統產業 — 企業內部 AI 知識庫管理系統、ERP 資源規劃系統 電商產業 — 電商自動化工具（Cyberbiz 等平台）、賣家後台管理系統、庫存同步 科技業 / 新創 — 全端系統開發、AI Agent 建置、資料分析工具 營建業 — LINE 訊息自動轉發系統、流程自動化 金融 / 投資 — 量化交易策略回測平台、數據分析

案件類型從小型自動化腳本到大型企業級系統皆有承接經驗，無論是新專案開發或既有系統的功能增修，都能提供專業服務。

客戶痛點：某企業員工查找內部資料需使用關鍵字逐一搜尋，效率低且常找不到正確文件。

我的解決方案：建立一套 AI 知識庫系統，員工可直接上傳 PDF、Word、Excel 文件，系統自動建立向量索引。之後只需用自然語言提問，AI 即可精準找到答案，並附上原文出處引用，杜絕 AI 幻覺問題。

技術棧：Python FastAPI × Next.js TypeScript × LangChain × OpenAI Embedding × Chroma DB × Docker 容器化部署

成果：上線後大幅縮短員工找資料的時間，從過去平均 10-15 分鐘降低至數秒鐘，深受客戶好評。

在挑選軟體開發或 AI 應用的專家時，建議您注意以下幾點：

看實際作品而非頭銜 — 要求專家展示過去的作品集或 Demo，實際看到系統運作比任何證照都更有說服力。

確認技術棧是否匹配 — 不同專案適合不同技術，好的專家會根據您的需求推薦最合適的方案，而非只用自己熟悉的工具。

溝通效率很重要 — 技術再強但溝通困難，專案往往會失敗。建議選擇能用您聽得懂的語言解釋技術的專家。

注意是否提供售後支援 — 系統上線後必然會需要維護與調整，確認專家是否願意提供後續技術支援。

先從小案件開始合作 — 如果預算允許，建議先以小型案件試合作，確認工作品質與配合度後，再擴大合作範圍。

評估端對端能力 — 能獨立負責前端、後端、AI 整合、部署的全端工程師，可以大幅降低溝通成本與多方協調的風險。