專案列表

AI / LLM 應用專案

履歷 RAG 問答 Bot - 知識庫向量化、邊緣部署、可即時 Demo

專案目標： 將個人履歷、作品集與專案案例整理為可檢索的知識庫，讓訪客能以自然語言提問並獲得基於真實內容的回答，同時作為 RAG 落地能力的可展示作品。
主要負責：
- 履歷與專案內容的 chunk 切分與知識整理
- Embedding 向量化與檢索流程設計
- LLM 生成與 Prompt 組裝（含 context 注入）
- Cloudflare Workers 邊緣部署與前端 Widget 串接
技術實現：
- 採用 RAG 架構：使用者提問 → 向量檢索相關段落 → 組裝 Prompt → LLM 生成回答
- 後端服務部署於 Cloudflare Workers，降低延遲與維運成本
- 本頁已嵌入聊天 Widget，可直接體驗問答效果
個人亮點：
- 完整走過「資料整理 → 向量化 → 檢索 → 生成 → 上線」的 LLM 應用鏈路
- 可於面試現場 Demo，驗證 RAG 與 Prompt 工程實戰能力
體驗方式： 開啟本頁右下角「宋安慶 // AI Resume」聊天氣泡，或參考 AI 應用投遞版履歷

B2B LLM 搜尋報告系統 - 搜尋增強 + Prompt 結構化輸出（NDA 專案）

專案性質： 受保密協議（NDA）約束之企業 LLM 應用，以下僅揭露技術面向，不涉及客戶名稱與業務細節。
主要負責：
- 整合 AI 搜尋功能與 LLM API，將外部資訊檢索結果餵入模型
- 設計 Prompt 模板與輸出格式，產出結構化、可供客戶閱讀的分析報告
- 串接後端 API 與前端展示流程，確保生成內容可穩定交付
技術重點：
- 檢索增強生成（Search-Augmented Generation）流程設計
- Context 組裝、Temperature 等參數調校與輸出格式控制
- 以 API 串接方式整合 LLM 服務，兼顧開發速度與維護成本
個人亮點： 具備真實 B2B 場景的 LLM 應用落地經驗，熟悉從檢索、Prompt 到客戶可讀輸出的完整鏈路。

開源大模型私有化部署 - Ollama、Docker、Ubuntu、GPU 指定

專案目標： 在本地或私有伺服器環境部署開源大語言模型，用於開發測試、Prompt 實驗與成本評估，降低對商用 API 的依賴。
部署方式：
- Docker 容器化部署與 Ubuntu 原生安裝皆有實作經驗
- 可指定 GPU 資源運行模型，完成基本推理環境建置
- 熟悉模型拉取、環境設定與常見排錯流程
個人亮點： 具備開源模型私有化部署的實操經驗，理解本地推理與雲端 API 的取捨；持續學習 vLLM 等生產級推理框架以應對高併發場景。
備註： 尚未有 LoRA / SFT 模型微調實戰經驗，列為積極學習方向。

線上 TTS 語音生成服務 - 獨立開發，音檔直存 Cloudflare R2

專案目標： 提供線上文字轉語音（TTS）生成能力，讓應用能即時產出語音並供下游讀取，作為媒體資產服務的一環。
角色： 獨立開發（API 設計、TTS 串接、物件存儲整合、部署）。
技術實現：
- 串接第三方 TTS API，處理請求參數與回傳音訊流程。
- 生成之音檔直接寫入 Cloudflare R2，供前端或其他服務以 URL 讀取，避免應用伺服器承載大量靜態媒體。
- 以 side project 仍採生產級標準收尾：重視 API 邊界清晰、存儲路徑規劃與後續可維護性。
個人亮點：
- 具備 TTS API 整合與物件存儲（R2）實戰經驗，理解「生成 → 存儲 → 分發」媒體鏈路。
- 開源 TTS（如 VITS、CosyVoice）本地部署列為延伸學習方向。

遊戲產業專案

遊戲橘子-漫畫星 - 成功整合前後端開發，建立完整的技術文件

專案目標：開發並維護遊戲橘子旗下的漫畫平台
主要負責：
- 後端系統開發與維護
- 主機佈署與管理
- API規格規劃與文件產出
- 與前端工程師協同開發
技術挑戰：
- 需要處理大量漫畫內容的存取
- 確保系統穩定性和效能
- 與前端團隊的協作整合
解決方案：
- 技術面：
  - 使用PHP Laravel框架為核心進行開發，並部署於GCP。
  - 導入 Redis 實現多層次快取架構，有效降低資料庫負載：
    - 動機：為解決個人頁面與作品排行榜等高頻即時運算對資料庫造成的壓力，並以低成本方式提升讀取效能。
    - 快取策略：對排行榜等數據設有 5 分鐘 TTL；對 CMS 內容進行永久快取，並在後台更新時觸發失效 (Event-Driven Invalidation)；對關鍵數據則在資料庫寫入時同步更新快取。
    - 創新的多層次快取設計：為應對某個高流量模組可能癱瘓中央快取的風險，設計並實作了「應用程式本地快取 (In-Memory) + 集中式 Redis」的兩層架構。此設計有效隔離了流量衝擊，並透過預熱機制確保了系統的穩定與高效，充分展現了在複雜場景下的架構權衡能力。
  - 建立清晰、完整的API文件，加速前後端協作效率。
- 溝通面：
  - 與前端團隊密切協作
  - 定期進行技術討論
  - 建立清晰的開發規範
專案成果：成功開發並維護comics.beanfun.com平台
個人亮點：
- 展現全端開發能力
- 成功整合前後端開發
- 建立完整的技術文件
參考網址：comics.beanfun.com

金融科技專案

電子錢包系統 - 成功處理高安全性需求，建立完整的安全機制

專案目標： 為企業客戶開發一個高安全性的 B2B 支付與帳務系統，核心要求是確保交易紀錄的絕對完整性與不可竄改性。
主要負責： 系統架構設計、核心安全機制開發、資料庫規劃、以及與財務部門的需求對接。
解決方案與技術實現：
- 核心安全架構 - 交易鏈模型 (Transaction Chain Model):
  - 設計思想： 借鑑憑證串鏈與區塊鏈的原理，從第一原理出發，運用 C# .NET 6 設計並實作了一套基於密碼學簽章的交易鏈模型。
  - 運作機制： 每一筆交易紀錄都會包含前一筆交易的雜湊簽章 (Hashed Signature)，形成一個環環相扣的數據鏈。任何對歷史交易的非法竄改，都會導致其後所有鏈上的簽章驗證失效，從而被系統立即偵測。
  - 優勢： 此設計提供了一個極高強度的防偽與防竄改機制，為 B2B 大額支付場景下的數據可信度與不可否認性 (Non-repudiation) 提供了堅實保障。
- 存取控制與稽核：
  - 所有財務相關的敏感操作（如登入、查詢、支付執行）均需透過金鑰進行身份驗證。
  - 系統會對所有操作留下詳細的數位足跡 (Digital Footprint)，並將其安全地記錄於資料庫中，以備稽核與追蹤。
專案成果： 成功交付一個安全、穩定的 B2B 電子錢包系統，其核心的交易鏈安全機制獲得了客戶與財務部門的高度認可。
個人亮點：
- 展現了從第一原理 (First Principles) 設計複雜安全系統的深刻洞察力與實踐能力。
- 成功將密碼學理論（如雜湊鏈）應用於實際的商業場景，解決了 B2B 支付的核心信任問題。
- 具備獨立規劃與實現企業級金融系統安全架構的寶貴經驗。

盤感量化研究- 將主觀盤感轉換為客觀現象，建立四循環換價反轉框架 (Cyclical Price-Exchange Reversal Framework)

專案目標：與「精靈金融科技有限公司」(代表人劉彥希) 合作，將交易員主觀、抽象的「盤感」轉化為客觀、可量化的交易策略，並建立系統化的研究方法。
主要負責：
- 資料分析與量化研究：主導將抽象的市場觀察轉化為具體、可驗證的數據指標。
- 演算法建立：將研究過程中歸納出的交易SOP，透過資料分析與量化方法，建構成數學公式。
- 系統開發與驗證：根據建立的數學公式，開發分析工具與模型進行回測與驗證。
- 與交易員及合作夥伴進行訪談、溝通與成果驗證。
技術挑戰：
- 如何將交易員的直覺判斷（如「感覺有買盤」）定義成可量化的數據事件。
- 從大量的市場數據中，萃取出有效的特徵，並排除雜訊。
- 建立一套可重複、可驗證的客觀分析流程。
解決方案：
- 質化轉量化：透過深度訪談、螢幕錄影與交易紀錄分析，將交易員的決策過程拆解成一系列可觀察的市場行為。
- 數據驅動決策：利用統計方法分析市場行為模式，驗證各種假設的有效性，例如分析特定模式下的勝率與期望值。
- 模型迭代：與交易員合作，不斷修正和優化量化模型，確保其能準確反映市場動態。
專案成果：
- 成功建立一套系統化的盤感量化研究方法，為後續的自動化交易系統奠定基礎。
- 本研究的最終成果，即為「Alpha 動能捕捉引擎」此一全方位交易決策輔助系統。
個人亮點：
- 展現了從質化研究到量化分析的資料科學能力。
- 成功將模糊的商業問題（盤感）轉化為具體的數據科學問題，並提出解決方案。
- 具備將複雜的交易邏輯轉化為數學模型與演算法的關鍵能力。

金融策略機器人 - 獨立開發，WebSocket 即時訊號推送，延遲降至 30ms 以下

專案目標： 與專業交易員合作，將盤中觀察轉化為可執行的策略訊號，以低延遲、多渠道方式即時推送（客戶使用中）。
角色： 獨立開發（需求分析、架構設計、後端、Web 版、第三方整合至部署上線）。
技術實現：
- WebSocket 網頁版即時訊號服務，推送渠道含 WebSocket（Web 即時流）、Telegram、Firebase Cloud Messaging（Web 主動推播）。
- 搭配 Cloudflare R2 儲存訊號與相關資料，端到端延遲 30ms 以下（優化前約 1000ms）。
- 以 Python Flask 實作規則引擎；WebSocket 連線實作 訊號鑑權 / Single Sign 校驗，防止未授權訂閱與偽造連線。
個人亮點：
- 展現 0→1 獨立交付 可上線系統之能力。
- 具備可量化效能優化實戰（延遲約 1000ms → <30ms）。
- 熟悉 Firebase Web 推播、Telegram Bot、Cloudflare R2 等第三方整合。
- 優秀的跨領域溝通能力，能與非技術背景的交易員高效協作。
畫面截圖：查看截圖

策略雲 - 成功整合回測系統，建立穩定的系統架構

專案目標： 開發一個使用者友善的 Web 介面，作為一個複雜的「股票回測主機」的前端，讓使用者能透過網站輕鬆執行與管理股票策略回測。
主要負責：
- 擔任後端工程師，主導 Web 伺服器與回測主機之間的系統整合。
- 設計並開發用於提交回測任務、查詢進度及獲取結果的 REST API 介面。
- 與前端協作，實現非同步任務提交與進度反饋的使用者流程。
解決方案與技術實現：
- 系統架構： 專案採用分散式架構，將使用者介面 (以 C# ASP.NET 搭配 jQuery 開發的網站) 與核心運算 (回測主機) 分離。我負責的後端作為兩者間的橋樑，確保資料流的穩定與正確。
- API 整合層： 開發了一套完整的 REST API，用於處理前端發送的請求。這套 API 負責將使用者的策略參數打包，安全地傳遞給回測主機，並在接收到回測結果後，將其儲存於資料庫，以供前端查詢。
- 非同步任務處理： 為了解決回測耗時長、影響使用者體驗的問題，與前端工程師協作設計了非同步處理流程。前端透過 AJAX 提交任務後，後端 API 會立即返回一個任務 ID，前端可以根據此 ID 定期輪詢 (Polling) 狀態更新 API，並在畫面上顯示「回測中...」、「已完成」等文字提示，優化了長時間等待的互動體驗。
專案成果： 成功將一個專業但操作複雜的回測引擎，包裝成一個易於使用的線上服務，讓不具備程式背景的使用者也能執行策略回測。
個人亮點：
- 展現了在分散式系統中，設計與開發**系統整合層 (Integration Layer)** 的能力。
- 具備處理**長時間執行任務 (Long-Running Tasks)** 的後端架構設計經驗，並了解如何透過 API 配合前端實現非同步互動。
- 能夠在職責分工明確的團隊中，扮演好後端橋樑的角色，確保跨系統間的穩定通訊。
參考網址：策略雲專案

Alpha 動能捕捉引擎 (Alpha Momentum Capture Engine)- 日內微觀結構事件分析系統

專案目標：開發一套全方位的**交易決策輔助系統**。不僅是偵測市場訊號，更是要透過解構逐筆成交資料(Tick Data)，建立一套包含**進場、風險管理與部位管理**的完整交易劇本(Playbook)。
主要負責：
- 演算法設計與策略研究
- 系統架構與資料庫規劃
- 全端系統開發與實現
- 回測與實盤驗證
技術挑戰：
- 處理高頻的即時資料流，並在毫秒級別進行運算。
- 設計能適應不同市況與個股波動性的動態參數模型，避免靜態閾值的失效問題。
- 建立一套能客觀評估訊號有效性的評分系統，結合歷史勝率、期望值與即時性。
- 確保分析過程無未來函數 (No Lookahead Bias)，保證回測與實戰的一致性。
解決方案：
- 技術面：
  - 採用 **動態閾值模型**：透過即時計算的百分位數 (Percentile) 來定義「事件」(如急單、大單)，使其能自動適應市場熱度。
  - 獨創 **速度分層 (Q1-Q4)** 與 **一口吃** 定義，精準量化攻擊的急迫性與決心。
  - 開發 **時間衰減加權評分系統**：結合「歷史回測分數」與「時間權重」，讓訊號的價值隨時間流逝而遞減，更貼近當沖交易的時效性。
  - 將抽象的「盤感」與「主力行為」轉化為具體的、可量化的指標，如「主力的困境」、「誘多陷阱」等。
專案成果：成功開發出一套完整的交易決策輔助系統。它不僅是識別進場點的「戰場掃描雷達」，更能提供**即時的部位管理與風險控制框架**。系統能精準區分「無力反彈」與「有效回升」，並為不同風險偏好的使用者（如保守、穩健、積極）提供清晰、可執行的操作劇本（如停利、移動停損、加減碼點位），將高頻數據分析直接轉化為卓越的交易績效。
個人亮點：
- 展現了從演算法研究、系統開發，到**頂層交易策略與風險管理**的「全棧式量化交易」能力。
- 不僅是將交易邏輯程式化，更是將專業操盤手的**決策思維與紀律**融入系統，打造出兼具深度、廣度與實戰價值的決策輔助工具。
- 觀看實戰案例與決策流程 ▶

零售服務專案

客製化POS系統 - 成功將業務需求轉換為技術方案，建立有效的需求分析方法

專案背景： 接手一個因**需求範圍持續擴大 (Scope Creep)** 與前期規劃不清，導致開發完畢卻長達數月無法驗收結案的 POS 系統專案。
主要負責 (角色：專案經理 / 危機處理者):
- 作為專案救火隊，負責重新建立客戶與開發團隊間的信任。
- 主導需求收斂與範疇重新定義。
- 與客戶進行高難度的談判，以達成雙方都能接受的結案條件。
解決方案與方法論：
- 問題診斷： 介入後，迅速識別出專案無法結案的根源在於「雙方對於『完成』的定義沒有共識」。客戶仍不斷提出新需求，而開發團隊則認為已完成合約內的工作。
- 沉浸式需求探索 (Immersive Requirement Discovery)： 為取得第一手資訊，我親身投入客戶的日常營運，擔任「一日盤點助理」。這個過程讓我能繞過充滿偏見的會議語言，直接觀察真實的工作流程與痛點，為後續的需求收斂與談判，掌握了最關鍵的、基於事實的籌碼。
- 需求重新盤點與收斂： 基於沉浸式探索的洞察，我引導客戶重新聚焦，區分出「合約內的必要功能 (Must-have)」與「合約外的期待功能 (Nice-to-have)」。
- 範疇談判與結案推動：
  - 製作了一份清晰的功能對照表，將原始合約、已開發功能、與客戶新增需求逐一列出，建立了一個客觀的溝通基礎。
  - 基於此份文件，與客戶進行了數輪談判，最終成功地將約三分之一的新增需求剝離，作為二期開發或維護合約處理。
  - 這個關鍵的範疇收斂，最終成功地推動了專案的驗收結案。
專案成果： 成功讓一個延宕數月的專案起死回生並順利結案，保全了公司收入，也修復了與客戶的關係。
個人亮點：
- 展現了在失控專案中，**處理範疇蔓延 (Scope Creep)** 的高階專案管理能力。
- 擅長運用**沉浸式觀察與分析**來挖掘真實需求，在混亂的資訊中建立客觀的溝通基礎。
- 具備出色的**商業談判**與**客戶關係管理**技巧，能在緊張的對立關係中找到雙贏的解決方案。

政府專案

城市監控系統 - 成功整合多個影像串流，建立穩定的監控平台

專案背景： 臨危受命，搶救一個因前期廠商技術方案無法滿足需求，而瀕臨失敗的縣市級「城市監控系統」專案。
主要負責 (角色：技術顧問 / 危機處理專家):
- 初期獨立負責核心的影像串流轉換 (RTSP to HLS) 開發。
- 專案後續獨立延伸加強版串流平台方案，詳見下方「監控串流平台」條目。
- 主動進行問題診斷，分析專案延宕的根本原因。
- 擔任客戶的技術代表，與客戶及前期廠商進行三方會談，釐清技術瓶頸。
- 提供最終的可行性分析報告與專業建議。
顧問過程與解決方案：
- 敏銳的問題洞察： 在執行串流轉換的開發任務時，敏銳地察覺到系統層面的矛盾與不合理之處，意識到專案的根本問題並非單純的開發任務。
- 從執行者到顧問的角色轉換： 主動向客戶提出質疑，並透過深度訪談，成功揭示出客戶在專案初期被前一廠商誤導，導致對技術的可行性有錯誤的期待。
- 技術盡職調查 (Due Diligence)： 作為客戶的技術顧問，陪同客戶與前期廠商進行談判。在會議中，憑藉自身深厚的技術背景，迅速剖析了對方系統的架構缺陷，並向客戶清晰地解釋了技術上不可行的關鍵點。
專案成果 (個人貢獻)：
- 雖然專案最終因先天技術缺陷而終止，但我的介入成功地**為客戶「停損」**，避免了後續更大規模的資源錯投與損失。
- 向客戶證明了問題的根源，並提供了誠實、專業的技術結論，贏得了客戶的高度信任。
個人亮點：
- 展現了在複雜、高壓的專案危機中，**從混亂中找出問題根源**的強大診斷能力。
- 具備超越純粹開發的**顧問式思維**，能站在客戶的立場，保護客戶的利益。
- 擁有在多方利益衝突中，保持專業、客觀，並提供誠實技術建議的**職業操守與勇氣**。

監控串流平台 - 獨立開發，ZLMediaKit RTSP→HLS，邊緣 FFmpeg 轉發，網頁監看

專案背景： 於城市監控專案經驗後，獨立設計並實作加強版監控串流平台；客戶因預算未採購，方案已完成並作為公司內部庫存，可演示。
角色： 獨立開發（架構設計、串流服務、邊緣轉發、網頁監看、播放鑑權、部署）。
技術實現：
- 中心串流： 使用 ZLMediaKit 建置 RTSP → HLS 轉發服務，供跨部門瀏覽器監看。
- 邊緣轉發： 針對電池供電設備，以樹莓派 + FFmpeg 做邊緣訊號轉發至中心，再由中心輸出 HLS。
- 協議選型： 將播放方案由 FLV 改為 HLS，解決瀏覽器 FLV 同時連線僅個位數的限制，提升多人同時監看能力。
- 網頁監看： 交付網頁版監視器軟體，理解 HLS 分段拉流特性，適配瀏覽器播放場景。
- 播放鑑權： 使用 ZLMediaKit 內建 signed URL / 播放鑑權 機制，控管播放權限。
個人亮點：
- 展現從 RTSP 接入、邊緣轉碼、HLS 分發到網頁播放的完整串流鏈路獨立交付能力。
- 具備協議選型與併發場景判斷力（FLV vs HLS），能在預算與效能間做務實權衡。
- 熟悉 ZLMediaKit、FFmpeg 等串流工具鏈，具備監控級即時串流實戰經驗。

台電興達複循環電廠專案 - 成功整合多個系統，建立完整的監控平台

專案目標： 在極低的預算限制下，為台電興達電廠的工地建立一個能遠端觀看的影像監控系統。
主要負責 (角色：系統架構師 / 技術顧問):
- 評估客戶現有設備與初步需求。
- 設計最具成本效益的系統架構與整合方案。
- 主導整個解決方案的實作與交付。
解決方案與架構決策：
- 情境分析與需求洞察： 專案初期，快速評估客戶的預算限制與其對既有 NVR 系統的熟悉度。意識到標準的「RTSP 轉 HLS」串流伺服器方案對此專案而言過於昂貴且笨重。
- 務實且創新的架構選擇： 在檢視客戶現有的 NVR 設備時，發現其內建了網頁監看介面。基於此發現，果斷放棄了重新開發影像串流轉換服務的傳統路徑，改為採用一種更輕量、更聰明的「**前端嫁接 (Frontend Grafting)**」架構。
- 「前端嫁接」實現方式： 直接在新的監控網頁中，透過 iframe 或類似技術，嵌入並複用 NVR 內建的網頁版影像畫面。
- 權衡與決策 (Trade-off Analysis)：
  - **優點：** 此方案極大地縮短了開發時程，且無需額外的伺服器資源進行影像處理，將系統壓力回歸到客戶既有且熟悉的 NVR 硬體上，完美符合預算限制。
  - **風險評估：** 準確評估此架構會加大 NVR 負載，但判斷在「工地監控」這種低併發觀看人數的場景下，風險完全可控。
專案成果： 在極短時間與極低成本下，成功交付了一套穩定、滿足客戶核心需求的監控系統，展現了在資源受限下創造最大價值的解決方案設計能力。
個人亮點：
- 展現了**務實（Pragmatic）的系統架構思維**，能夠根據客戶的實際情況（預算、現有設備、使用場景）選擇最合適而非最複雜的技術方案。
- 具備敏銳的觀察力，能從現有條件中**發掘意想不到的捷徑**，並有能力評估其風險與效益。
- 證明了自己不僅是技術專家，更是能為客戶**成本與效益把關**的解決方案顧問。

基礎建設專案

Cloudflare CDN 加速整合 - 替客戶站點配置邊緣快取，降低源站負載

專案目標： 替客戶站點接入 Cloudflare，透過 CDN 快取策略加速靜態資源與對外服務，降低源站壓力。
角色： 獨立交付（DNS / Proxy 設定、Cache Rules、上線驗證）。
主要工作：
- 將客戶域名接入 Cloudflare Proxy，啟用邊緣快取。
- 依站點特性配置快取規則，平衡命中率、新鮮度與源站負載。
- 配合資安應急經驗（如 WordPress 攻擊事件），理解延長 CDN 快取在緊急止血中的實務用途。
個人亮點： 具備 Cloudflare 邊緣網路實務配置經驗，能將 CDN 視為系統效能與穩定性的延伸，而非單純「掛上去就好」。

跨 WAN 端備援架構設計 - 成功實現 99.9% 系統可用性，建立完整的災難復原機制

專案目標：為公司建立跨實體區域的備援架構，確保系統高可用性
主要負責：
- 系統架構設計與規劃
- 備援機制實作
- 效能優化與測試
- 系統監控與維護
技術挑戰：
- 需要同時維護 10 個 CMS 系統
- WAN 網路環境不穩定
- Proxmox 叢集對網路延遲敏感
- 成本控制與效能平衡
解決方案：
- 技術面：
  - Proxmox 叢集穩定性調優：
    - 問題診斷：針對叢集節點在不穩定的 WAN 環境下頻繁重啟的問題，經由日誌分析與監控數據（重啟頻率與網路延遲呈正相關），成功定位問題根源為 Corosync 叢集引擎的腦裂 (Split-brain) 風險。
    - 參數調校：深入研究 Corosync 機制，精準調整 `totem` 協定中的 `token_timeout` 及相關重試參數，大幅提升叢集對網路延遲的容忍度，徹底解決無預警重啟問題。
  - 高可用監控架構：為避免監控系統本身成為單點故障，採用外部雲端 Watchdog 服務對核心服務進行健康檢查。當服務回傳非 200 狀態碼時，系統會立即發出告警，確保能在第一時間應對異常。
  - 實作自動故障轉移與災難復原SOP，確保服務高可用性。
- 成本面：
  - 使用二手設備降低硬體成本
  - 避免使用昂貴的雲端服務
  - 優化資源使用效率
專案成果：
- 系統可用性達到 99.9%
- 成功建立跨實體區域的備援機制
- 符合災難復原標準要求
- 有效控制專案成本
個人亮點：
- 展現系統架構設計能力
- 成功解決網路延遲問題
- 在有限預算下實現高可用性

WordPress 攻擊防護與修復 - 成功在 50 分鐘內恢復系統，建立完整的安全防護機制

專案目標：處理 WordPress 系統遭受攻擊事件，並建立完整的安全防護機制
主要負責：
- 緊急事件處理
- 系統修復
- 安全機制強化
- 預防措施制定
技術挑戰：
- 需要快速識別攻擊來源
- 確保系統快速恢復
- 防止類似攻擊再次發生
- 最小化服務中斷時間
解決方案：
- 快速鑑識與應對：
  - 透過外部 Watchdog 服務告警，第一時間發現頁面異常。
  - 登入主機後，利用 Git 對整個 WordPress 專案進行版控的優勢，透過 `git status` 迅速識別出未經授權的新增與修改檔案，秒級定位惡意程式碼，大幅縮短鑑識時間。
- 多層次防護與強化 (Hardening)：
  - 在伺服器層級，透過 Nginx 設定阻擋對敏感路徑的請求。
  - 在檔案系統層級，嚴格限制外掛與上傳目錄的寫入權限，阻斷最常見的攻擊向量。
- 雙重災難恢復機制：
  - 除了使用 Git 進行程式碼版本控制外，更結合 Proxmox 虛擬化平台的快照 (Snapshot) 功能，進行頻繁的陰影備份。
  - 此設計確保即使在 Git 儲存庫被破壞的極端情況下，仍能透過比對不同時間點的 VM 快照來進行災難恢復與程式碼差異分析。
專案成果：
- 在 50 分鐘內完成系統恢復
- 建立完整的安全防護機制
- 實作外掛版控機制
- 提升系統整體安全性
個人亮點：
- 展現了從偵測、鑑識到清除的完整資安事件應變 (Incident Response) 能力。
- 不僅是修復問題，更是建立了「Nginx + 檔案權限 + Git + VM快照」的多層次縱深防禦與恢復體系。
- 具備將開發維運工具 (Git) 應用於資安鑑識的創新思維。

主機架構遷移專案 - 實現零停機遷移，提升系統可用性

專案目標：將多個客戶的服務由舊主機遷移至新架構，要求過程對使用者無感知，並建立標準化、可重複的遷移SOP。
主要負責：
- 設計與執行零停機遷移計畫。
- 規劃資料同步與驗證流程。
- 制定並模擬風險回滾計畫。
- 計時與優化整體遷移SOP，確保在離峰時段內完成。
解決方案與技術實現：
- 零停機遷移策略：
  - 採用類「藍綠部署」模式，在新主機上建立一個與舊環境完全隔離的平行正式環境。
  - 在客戶離峰時段執行遷移，先短暫停止對外服務以確保資料靜止，完成同步後再切換。
  - 遷移的最後一步是將 DNS 指向新主機，實現對使用者的無痛轉移與服務升級。
- 資料同步技術：
  - 使用 mysqldump 進行資料庫的完整備份與還原，確保資料狀態的一致性。
  - 使用 rsync 進行程式碼與靜態檔案的同步，利用其高效率特性縮短作業時間。
- 高可靠性回滾計畫：
  - 在整個遷移與驗證過程中，舊系統保持服務就緒 (Service-Ready) 且完全不更動。
  - 若新系統在切換後出現任何非預期問題，回滾方案僅需將 DNS 指向切回舊主機，即可在分鐘級別內快速恢復服務。
專案成果：
- 成功為多個專案完成零停機的主機遷移。
- 建立了一套標準化、高效率且風險極低的遷移SOP。
- 大幅提升了後續系統架構升級與維護的靈活性與安全性。
個人亮點：
- 展現了嚴謹的系統遷移規劃與風險控管能力。
- 具備將複雜手動流程轉化為標準化作業程序 (SOP) 的能力。
- 能夠根據業務需求，靈活運用業界成熟的部署策略 (如藍綠部署) 來設計解決方案。

宋安慶

獨立 0→1 交付｜低延遲即時系統｜串流與內容後端

定向投遞履歷

為什麼值得面試（30 秒摘要）

獨立 0→1 交付

可量化效能優化

串流與播放鏈路

生產級 Side Project 標準

三大代表專案（面試官優先看這三個）

自我評價

產業專長導覽

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系統架構設計

系統安全與防護

效能優化與調校

專案管理與協調

開發流程優化

AI 與 LLM 應用

技術創新與研究

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AI / LLM 應用

前端開發

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效能提升

流程優化

職涯經歷摘要

用嘴寫碼 - 專業軟體開發團隊 (獨立顧問)

創辦人 / 首席系統架構師 (2020 - 至今)

系統工程師 (11年)

網路管理工程師 (3年)

系統分析師 (2年)

專案管理主管 (1年) (管理人數 5人)

專案列表

AI / LLM 應用專案

履歷 RAG 問答 Bot - 知識庫向量化、邊緣部署、可即時 Demo

B2B LLM 搜尋報告系統 - 搜尋增強 + Prompt 結構化輸出（NDA 專案）

開源大模型私有化部署 - Ollama、Docker、Ubuntu、GPU 指定

線上 TTS 語音生成服務 - 獨立開發，音檔直存 Cloudflare R2

遊戲產業專案

遊戲橘子-漫畫星 - 成功整合前後端開發，建立完整的技術文件

金融科技專案

電子錢包系統 - 成功處理高安全性需求，建立完整的安全機制

盤感量化研究- 將主觀盤感轉換為客觀現象，建立 四循環換價反轉框架 (Cyclical Price-Exchange Reversal Framework)

金融策略機器人 - 獨立開發，WebSocket 即時訊號推送，延遲降至 30ms 以下

策略雲 - 成功整合回測系統，建立穩定的系統架構

Alpha 動能捕捉引擎 (Alpha Momentum Capture Engine)- 日內微觀結構事件分析系統

零售服務專案

客製化POS系統 - 成功將業務需求轉換為技術方案，建立有效的需求分析方法

政府專案

城市監控系統 - 成功整合多個影像串流，建立穩定的監控平台

監控串流平台 - 獨立開發，ZLMediaKit RTSP→HLS，邊緣 FFmpeg 轉發，網頁監看

台電興達複循環電廠專案 - 成功整合多個系統，建立完整的監控平台

基礎建設專案

Cloudflare CDN 加速整合 - 替客戶站點配置邊緣快取，降低源站負載

跨 WAN 端備援架構設計 - 成功實現 99.9% 系統可用性，建立完整的災難復原機制

WordPress 攻擊防護與修復 - 成功在 50 分鐘內恢復系統，建立完整的安全防護機制

主機架構遷移專案 - 實現零停機遷移，提升系統可用性

特殊經歷與估值

Git系統導入 - 為公司節省11萬/年

工具開發 - 為公司節省134萬

備份還原系統開發與導入 - 為公司節省50萬

因合約建議幫助公司免去兩百萬的求償 - 為公司節省160萬

舉辦教育訓練 - 為公司節省5萬

自傳

個人簡介 (Summary)

核心專業能力與實績

一、 技術領導與創新實踐 (Technical Leadership & Innovation)

二、 高效能系統建置與優化 (High-Performance System Implementation & Optimization)

盤感量化研究- 將主觀盤感轉換為客觀現象，建立四循環換價反轉框架 (Cyclical Price-Exchange Reversal Framework)

一、技術領導與創新實踐 (Technical Leadership & Innovation)

二、高效能系統建置與優化 (High-Performance System Implementation & Optimization)

三、團隊建構與卓越溝通 (Team Building & Exceptional Communication)