鐵人檔案
本系列以「建構企業級 AI 虛擬員工」為主題，透過 30 天實作，運用 Gemini Spark 與多代理 (Multi-Agent) 工作流架構，打造AI Agent 能自主蒐集情報、分析資料、理解文件、產生決策建議，並接受人工審核完整 AI 系統，如下:
1.技術全端實作：涵蓋 Gemini API、Python、前端網頁、系統設計與雲端部署。
2.每日實戰產出：提供程式碼、系統架構、Prompt 設計、輸入輸出範例或可驗證成果。
3.真實企業情境：以醫療、製造及金融三大產業為範例，展示 虛擬員工如何解決複雜業務痛點。
將共同完成一套「可控、可追溯、可擴充」的企業級數位勞動力。
整合 RSS、官方 API 與網頁 Connector，保存來源 Metadata、去重後寫入資料庫，並以抓取成功率與重複資料率驗證情報品質。 企業導入 A...
從來源權威性、資訊時效、交叉驗證到內容一致性，以 Confidence Score 與 source_scoring.py 排序情報，讓每項決策都有可信證據支...
結合內容雜湊、版本保存、V1／V2 語意比對與事件去重，只通報真正重要的變化，並以誤報率與漏報率驗證監控品質。 讀完這篇，你可以設計一個監看價格、API 文...
結合風險分級、冷卻時間、事件去重、升級與人工覆核機制，只推送真正需要處理的訊息，並以有效通知率與通知壓縮率驗證成效。 讀完這篇，你可以設計一個智慧通知虛擬員...
運用 Pandas 統一欄位名稱與日期格式，處理空值、異常格式及重複資料，產出清洗前後對照與品質報告，並以完整率、重複率與錯誤率驗證成效。 讀完能做到：建立...
強制每項結論附上資料列 ID、來源 URL、計算公式與引用片段，輸出 Evidence-backed JSON，並以證據覆蓋率及引用正確率驗證分析品質。 讀...
以 Pandas 驗證現金流、應收帳款帳齡與異常支出，再由 AI 虛擬員工爬取公開財報彙整風險訊號，產出可追溯的財務風險儀表板資料集。 讀完能做到：把財務比...
整合安全庫存、再訂購點、需求波動與供應商交期計算，產出缺料風險紅黃綠清單，並以預警準確率與提前天數驗證 AI 虛擬員工的實際成效。 讀完能做到：把 ERP...
運用程式計算良率、不良率、移動平均與 Z-score，再由 AI 虛擬員工彙整異常事件、證據與可能原因，並以異常偵測率及誤報率驗證診斷成效。 讀完能做到：把...
比對歷史價格、材料成本、毛利門檻與客戶條件，產出包含報價建議、風險及證據的結構化 JSON，並以報價時間與毛利門檻違反率驗證成效，正式報價前保留人工核准。...
