極限資源下的資料庫效能優化
效能優化資料庫低限制環境適合回答：你如何處理效能瓶頸？如何在不能升級硬體時解題？
在低規格雲端主機上處理三千萬筆車牌資料，透過資料特性分析、索引策略與查詢流程調整，將搜尋壓縮到 5 秒內。
STAR 重點
- S：低成本主機無法支撐大量車牌資料搜尋。
- T：不依賴硬體升級，讓查詢達到可用時間。
- A：分析資料規律，重設索引與應用程式搜尋流程。
- R：三千萬筆資料搜尋穩定壓到 5 秒內。
精選案例解析
用案例說明我如何處理高限制系統、失控專案與領域知識工程化
本頁彙整代表性專案案例，每個案例都對應一類常見面試題，方便在討論技術深度、架構取捨、溝通協調或問題解決時延伸說明。
核心精選案例
跨 WAN 高可用備援系統
DevOpsProxmox災難復原適合回答：你如何設計高可用？如何排查複雜基礎建設問題？
在二手硬體與不穩定 WAN 環境下建置備援架構，透過壓測、日誌與 Corosync 參數調校解決叢集頻繁重啟問題。
STAR 重點
- S：預算有限，節點分散在不穩定 WAN 環境。
- T：讓備援站點能在主站故障時接手服務。
- A：定位 Corosync 腦裂風險，調整 token_timeout 與復原 SOP。
- R：建立可操作的備援流程，真實事件中可快速切換。
客製化 POS 系統專案救援
SA範疇管理客戶溝通適合回答：你如何處理需求不清、範疇蔓延或客戶僵局？
接手已開發完成卻長期無法驗收的 POS 系統，透過現場觀察、功能對照與範疇談判，重新建立完成定義並推動結案。
STAR 重點
- S：客戶持續追加需求，雙方對完成定義沒有共識。
- T：重建信任、收斂需求並完成驗收。
- A：親身觀察現場流程，製作合約與功能對照表。
- R：將新增需求剝離為後續範圍，成功推動結案。
政府監控專案技術停損
技術顧問可行性評估風險控管適合回答：你有沒有反對過不合理方案？如何向客戶說明壞消息？
從 RTSP to HLS 任務中發現專案根本架構矛盾，轉為技術顧問角色，協助客戶釐清不可行原因並避免後續更大資源錯投。
STAR 重點
- S：政府監控專案因前期廠商方案不符需求而瀕臨失敗。
- T：診斷技術根因，保護客戶決策品質。
- A：進行技術盡職調查，拆解對方架構缺陷。
- R：提出中止建議，協助客戶停損並取得信任。
自研前端框架與團隊轉型
技術導入JavaScript團隊賦能適合回答：你如何推動團隊接受新技術？如何降低轉型風險？
在團隊仍使用 MVC + jQuery 的情境下，先開發類 Vue.js 的內部框架，讓成員以熟悉技術逐步理解資料驅動與組件化思維。
STAR 重點
- S：團隊對現代前端框架有學習焦慮。
- T：引導團隊平滑轉向現代化開發模式。
- A：以 jQuery 生態實作類 Vue 的模板與資料綁定概念。
- R：正式導入 Vue.js 時學習曲線降低，轉型阻力減少。
AMCE：領域知識工程化
FinTech可解釋規則決策輔助適合回答：你如何把專家主觀經驗轉成可程式化系統？
將交易員的盤感、買賣力道與主力行為拆解成可觀測事件、動態閾值、速度分層與時間衰減評分，建立可解釋的交易決策輔助原型。
STAR 重點
- S：交易員經驗高度主觀，難以交接、驗證與程式化。
- T：把模糊盤感轉成可觀測、可討論、可驗證的訊號。
- A：定義大單、一口吃、速度分層、動態閾值與權重衰減。
- R：完成可展示決策流程的原型，能說明進場、風控與部位管理邏輯。
深度案例入口
AMCE 實戰案例
展示 Alpha 動能捕捉引擎如何從原始盤勢資料，轉換成決策劇本與風險管理建議。
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查看完整作品集常見面試題快速對應
- 效能問題：資料庫效能優化、漫畫星 Redis 快取。
- 架構與穩定性：跨 WAN 備援、主機遷移、WordPress 攻擊復原。
- 需求與溝通：POS 專案救援、政府監控停損。
- 技術導入：自研前端框架、Git 與內部工具導入。
- 領域知識工程化：AMCE、盤感量化、金融策略機器人。