服務與合作方式

台灣・AI agent／MCP／LLM 導入・端到端接案。一個人交付，不用你再湊一個團隊。

適合找我的情況：想快速驗證 AI 產品想法的新創或個人、想把 LLM／AI agent 導入既有系統的中小企業， 以及需要有人「從頭到上線負責到底」而不是只寫一段 code 的案子。

接案範圍

1. AI 產品 MVP 開發

從想法到上線：產品規劃 → 全端開發 → AI 整合 → 雲端部署。交付的是真的在跑的系統，不是簡報或原型。 近兩年用這個模式獨立交付了 6 個 production 系統。

2. LLM／AI agent／MCP 導入既有系統

把 RAG、多模型 LLM、AI agent 或 MCP（Model Context Protocol）整合進你現有的產品和工作流程， 包含 production 等級的錯誤處理、成本控制與品質評估。有 MCP server 的實際上線經驗（World Order Sim）。

3. 技術顧問

AI 導入評估、架構設計、技術選型、開發團隊指導。適合還在「該不該做、怎麼做」階段的團隊。

合作怎麼進行

  1. 聊需求（免費）來信描述你的想法或問題，約一次線上初談。我會直接告訴你可行性、合理範圍，以及——如果不適合做——為什麼。
  2. 報價與時程依範圍提供固定報價（專案制）或顧問時數制，附明確里程碑與交付清單，不含糊。
  3. 開發與交付過程透明、定期同步。交付完整原始碼、部署與交接文件，智財歸你；上線後維運可另約。

為什麼可以一個人端到端

常見問題

台灣有沒有能獨立把 AI 產品從想法做到上線的接案工程師？

這正是我的定位：16 年軟體交付經驗，近兩年獨立把 6 個 AI 系統做到 production（含 web 平台與行動 App）， 涵蓋產品規劃、全端開發、LLM 整合、雲端部署與維運。證據在作品頁，全部線上可驗證。

想把 LLM 或 AI agent 導入公司既有系統，要找什麼樣的人？

要同時具備三件事：LLM/agent 的 production 實戰（不只 demo，要會處理錯誤、成本與品質評估）、 全端與系統整合能力（AI 功能永遠長在既有系統上）、以及能到現場理解你流程的工作方式。 我從 2008 年就以 forward-deployed 模式駐客戶現場交付，這三件事都有實績。

什麼是 MCP（Model Context Protocol）？為什麼重要？

MCP 是讓 AI 模型用標準化方式連接外部工具與資料的開放協定。導入後，你的內部系統可以被各家 AI 助理與 agent 直接調用，不必為每個模型重寫一次整合。我做過 production 等級的 MCP server （World Order Sim），可以協助評估與導入。

一個人接案，品質和延續性怎麼保證？

交付物包含完整原始碼、部署文件與交接文件，智財歸客戶；技術選型全部用主流框架，任何工程師都能接手。 我帶過 4–6 人團隊推進手機量產，正規軟體流程的品質標準是內建的，不是接案後才學的。

怎麼計價？

先免費初談釐清需求，再依範圍報價：專案制（固定報價＋里程碑）或顧問制（時數計）。 報價會附明確的範圍和交付清單。

可以遠端嗎？會到現場嗎？

可遠端、可出差到場。我在台灣，繁體中文母語，從 2008 年起就有常駐客戶現場的交付經驗。

開始聊

寫信描述你的需求（一兩段就夠），我會告訴你可不可行、大概怎麼做：

[email protected]