專注於全端自動化開發 (Full-Stack Automation)、伺服器熱流演算法與 AI 自動化落地。工作內容包含伺服器降溫演算法、預測性燒機模組與 OpenAI 代碼審查機器人，熟悉 Golang/Python 全端開發與 DevOps 流程整合。

本專案開發了一套基於 Golang 的分佈式自動化壓力測試系統，用來改善傳統測試工具在「系統瓦數控制」與「長時間測試資料判讀」上的限制。

本專案建立一套端到端 (End-to-End) 的自動化內容發布流程，用來縮短繁體中文讀者與國際技術資訊之間的時間差。

本專案開發了一款跨平台的桌面應用程式，旨在解決工程師在使用 Redmine 系統記錄工時面臨的「操作繁瑣」與「流程斷裂」問題。

本專案將深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 應用於經典的貪食蛇遊戲中。為了讓代理 (Agent) 能在動態環境中根據狀態選擇合理動作，我使用 TensorFlow 設計了一個四層全連接神經網路 (4-Layer Fully Connected Network) …

本專案旨在解決高齡化社會中，長輩缺乏運動動機與數位落差的問題。我們開發了一套基於 AI 肢體辨識的互動遊戲系統，包含「記憶翻牌」與「瑜珈引導」，讓長輩在家中即可透過簡單的設備進行復健與運動。

本專案以深度學習建立胸腔 X 光影像 (CXR) 分類模型，目標是探索 AI 在肺炎影像初步篩檢中的輔助價值。