ARCHITECTURE · DELIVERY · GOVERNANCE

你只需要對一個人,
他對整件事負責。

會動手的技術顧問——判斷我來下,決定我簽字,該動手的部分我自己做。
不用徵才、不用等到職、不佔人頭,隨時可停。
14 年企業級系統實戰:政府標案、國營事業、金融租賃,最嚴苛的三種甲方。

出事誰扛
談的、做的、負責的
都是同一個人
怎麼開始
先兩週盤點,少一樣不收費
費用下一階段全額折抵
他走了怎麼辦
程式、文件、決策紀錄
都在你們自己的系統裡
"Nullius in verba" — 只以數據與事實論證價值。
6 個月
把已判定延遲的億級公家機關專案救進 UAT
15 倍
千萬級批次運算,30 分鐘壓到 2 分鐘
0 項
金融級資安弱掃中高風險,全數清零
SYSTEM ARCHITECTUREAPI CONTRACTSECURITY COMPLIANCEPERFORMANCE TUNINGCI / CDCLOUD OPSDESIGN SYSTEMSPEC WRITINGCODE REVIEWINCIDENT RESPONSEDATA PIPELINEAI DELIVERY LINESYSTEM ARCHITECTUREAPI CONTRACTSECURITY COMPLIANCEPERFORMANCE TUNINGCI / CDCLOUD OPSDESIGN SYSTEMSPEC WRITINGCODE REVIEWINCIDENT RESPONSEDATA PIPELINEAI DELIVERY LINE
How I Deliver / 交付方式

判斷我來下,
重複的工作交給產線

顧問不該只出一張嘴,但一個人的時間有限。我把重複的工程動作編排成 AI 流水線——資料清洗、自然語言查詢、工作流自動化——讓判斷力不被例行工作吃掉。這是交付方式,不是我賣的商品;AI 寫的每一行,都有一個人負責。

Data Cleansing資料清洗

將上千份 PDF、網頁與表單中的混亂資料,一鍵轉化為具備商業語意的結構化資產。

INPUT
任意格式文件 / 網頁 / API
OUTPUT
結構化 JSON · 向量庫 · SQL 表
SLA
每日處理量 ≥ 10k 頁 / 實例
PDFOCRLLM ChunkingSchema InferVector DB
批次
取代逐份人工
可稽核
每筆保留來源
1400+
已清洗文件
01 · Data Cleansing · live preview
01
多源採集
PDF · HTML · CSV · DB · API
02
AI 辨識與切塊
OCR + LLM chunking
03
語意欄位映射
schema inference
04
去重 + 校驗
fuzzy dedupe · validators
05
結構化輸出
JSON · SQL · Vector
Delivery Line / 交付方式

一個人怎麼扛得動全鏈路

答案不是加班,是產線。我把一支工程團隊拆解成可編排的 AI 代理人:架構、設計、開發、審查互相對話、質疑、修正, 規劃與實作分派給不同層級的模型。重複的工程動作不再佔用判斷力。差別只有一句:AI 寫的每一行,都有一個人負責。

ARCHITECT
架構師
system design
DESIGNER
設計師
UX / prompts
DEVELOPER
開發者
code / n8n
REVIEWER
審查員
test / secure
CORE
LLM
4+
並行代理人
分層
高階規劃/低階實作
可重播
每步留決策紀錄
自架
不外送客戶資料
// 代理人對話片段 · orchestrator.log
[ARCHITECT]
→ 新需求:ERP 訂單查詢 Bot。擬定 3 層:Chat → n8n → Wren AI。
[DESIGNER]
→ 撰寫 intent schema,slot 包含 customer, date_range, metric。
[DEVELOPER]
→ 產出 n8n workflow v0.3,掛 LINE trigger + Wren.ask() node。
[REVIEWER]
→ 測試 12 組真實提問,通過 11/12。需加 rate-limit + pii mask。
// loop → ARCHITECT re-plan ...
關於負責人

陸晉緣 Chin-Yuan Lu

軟體架構師 / 初衷科技負責人

14 年企業級 Web 系統架構師。專接文件不存在、前手已離場、時程已延宕的案子—— 經手政府機關核心系統、國營事業全民服務 App、航空訂票系統與金融租賃數位簽約, 橫跨架構設計、開發、資安合規到雲端維運全鏈路。