服務
七項能力，一個目標：能上線運作的產品。
每項服務都以同一套標準交付：清楚的問題定義、可驗證的方法、看得見的交付物。
系統開發
客製化線上軟體平台，從架構設計到長期維運。
要解的問題
現成軟體塞不進你的流程，舊系統又改不動；業務在等，工程債在長。
我們的方法
先盤點流程與資料，再設計模組化架構；以短週期迭代交付，每個階段都可上線、可回退、可衡量。
交付物
- 系統架構文件
- 模組化程式碼與測試
- CI/CD 與部署管線
- 維運手冊與監控
應用情境
網站前端
以效能與細節取勝的介面工程。
要解的問題
介面卡頓、載入慢、手機版破版——使用者在第一印象就流失。
我們的方法
以 Next.js/React 為核心，設計系統驅動；Core Web Vitals 當 KPI，無障礙與響應式是預設不是加購。
交付物
- 設計 tokens 與元件庫
- 響應式頁面實作
- 效能與 SEO 優化報告
- 無障礙檢核
應用情境
後端與 API
可擴充、可觀測、可交接的服務端架構。
要解的問題
流量一上來就掛、出錯找不到原因、只有一個人看得懂的後端。
我們的方法
清楚的服務邊界與 API 契約、完整的日誌與監控、壓測過的擴充策略；文件與交接視為交付的一部分。
交付物
- API 設計與文件（OpenAPI）
- 資料庫 schema 與遷移
- 監控告警與日誌
- 壓力測試報告
應用情境
AI／機器學習
從資料到模型到上線，完整的 ML 工程管線。
要解的問題
模型在 notebook 裡準確率很高，上線後沒人維護、沒人監控、沒人敢動。
我們的方法
把 ML 當工程做：版本化的資料與模型、自動化訓練與評估管線、上線後的漂移監控與再訓練機制。
交付物
- 資料前處理管線
- 模型訓練與評估報告
- 推論 API 與部署
- 監控與再訓練機制
應用情境
LLM 開發系統
大型語言模型應用：RAG、Agent、評測與部署。
要解的問題
LLM demo 五分鐘就能做，能穩定上線的系統要處理幻覺、成本、延遲與評測——這才是難的部分。
我們的方法
以檢索增強與工具呼叫收斂幻覺、以評測集守品質、以快取與模型分級控成本；多模型架構避免單一供應商綁定。
交付物
- RAG／Agent 系統實作
- 評測集與品質儀表板
- 成本與延遲優化
- Prompt 與版控流程
應用情境
AI 資料庫與資料工程
讓資料成為資產：管線、倉儲、向量化與治理。
要解的問題
資料散在十個系統、格式不一、沒人敢刪也沒人敢用——AI 專案第一步就卡死。
我們的方法
建立自動化擷取與清洗管線、統一的資料模型與品質檢核；為 AI 應用準備向量索引與特徵庫。
交付物
- ETL/ELT 管線
- 資料倉儲與模型
- 向量資料庫建置
- 資料品質與治理規範
應用情境
AI 行銷整合
把 AI 接進行銷流程，從洞察到自動化執行。
要解的問題
行銷資料有了、AI 工具也買了，但兩邊接不起來，洞察停在簡報裡。
我們的方法
打通數據源與行銷工具鏈，以 AI 產生洞察並自動觸發行動；每個環節可追蹤、可歸因、可迭代。
交付物
- 數據整合管線
- 自動化行銷工作流
- 成效歸因儀表板
- 內容生成輔助系統