💡 提案需求

可以根據我的排程發FB跟IG

💡 場景：行銷多品牌工作

▶此為 "Gemini 免費版本 快捷方式" 重新描述的結果： ​ 為了讓開發人員或設計師能精確實現這款「職涯資產管理系統」的邏輯，我們需要將感性的專家經驗轉化為理性的功能需求描述 (Functional Requirements)。 ​ 以下針對三個場景，分別定義其核心邏輯、輸入輸出以及 AI 應具備的引導行為： ​ 場景一：戰鬥模式（精準應徵工具） 設計目標： 提高履歷與目標職缺（JD）的「命中率」，消除應徵時的資訊不對稱。 ​ 核心功能：JD 深度掃描器 (JD Deep Scanner) ​ 輸入： 使用者上傳目標職位的連結或內容；現有個人履歷。 ​ AI 行為： ​ 痛點分析： 從 JD 中提取隱性需求（例如：職缺提到「節奏快」，AI 自動識別為需要「抗壓性」與「高效率交付」）。 ​ 關鍵字比對： 計算履歷與 JD 的關鍵字匹配度（ATS 友善度），並列出缺失的關鍵字。 ​ 自動適配建議： 針對該職缺，建議將履歷中的哪一段經歷排在最前面，並將語氣調整為符合該企業文化（如：新創公司的積極進取感 vs. 外商的專業嚴謹感）。 ​ 輸出： 一份針對該職缺「特製化」的優化建議與加分關鍵字清單。 ​ 場景二：盤點模式（技能與經驗萃取） 設計目標： 挖掘使用者潛意識中的「職場武裝」，將零散經驗結構化。 ​ 核心功能：對話式經驗挖礦機 (Experience Mining Engine) ​ 輸入： 使用者輸入一段平淡的工作描述（例如：我負責跑廣告）。 ​ AI 行為： ​ STAR 追問法： 採取分步提問。 ​ 「當時遇到了什麼挑戰 (S)？」 ​ 「你具體用了什麼工具或策略 (A)？」 ​ 「最終數據表現如何 (R)？」 ​ 動詞轉換器： 將使用者的回答轉化為「強勢動詞」開頭的專業句型（如：將「想辦法增加點擊」優化為「策劃 A/B Testing 實驗，成功提升 25% 廣告點擊率」）。 ​ 標籤雲生成： 自動將該經歷標記為「數據分析」、「跨部門溝通」或「專案管理」等標籤。 ​ 輸出： 結構化的 STAR 故事集與一份多維度的個人技能圖譜。 ​ 場景三：導航模式（生涯與職涯規劃） 設計目標： 突破現有職業框架，看見技能的「溢價可能」與「升級路徑」。 ​ 核心功能：技能轉移與藍圖模擬 (Skill Transfer & Roadmap Simulator) ​ 輸入： 目前的職位名稱、累積的技能標籤、未來想挑戰的目標（或空白）。 ​ AI 行為： ​ 轉移技能分析： 計算現有技能在不同產業間的「通用度」（例如：媒體買手的數據敏感度可以轉移至數據分析師）。 ​ 職場原型定性： 根據過往成功的 STAR 案例，判定使用者是「0 到 1 的拓荒者」還是「1 到 100 的優化者」，並給出適合的組織型態建議。 ​ 技能缺口預警： 若使用者想往更高階前進，AI 會對比市場高階職位的要求，標註出目前缺少的「核心拼圖」（如：管理經驗、特定軟體操作）。 ​ 輸出： 跨產業轉型建議報告與未來 1-3 年的技能增長路徑圖。 ​ 給開發者的實作筆記 (Implementation Notes) 若你要請人開發，請務必強調以下三點技術核心： ​ Prompt Engineering (提示工程)： AI 必須具備「十年履歷專家」的人格設定，提問要精準，不能只是生硬的填表。 ​ 知識庫連結： 系統需能串接或模擬各產業的 JD 資料庫，才能進行精準比對。 ​ 數據隱私與留存： 場景二產出的資產（STAR 故事集）應被儲存，以便在場景一快速調用，形成個人的「履歷資料庫」。 ​ ​ ==================== ▶ 以下為我的手打原文： 1、檢查你的履歷哪裡可以更好 2、可以引導你從0開始撰寫履歷，包括能根據你過去經驗，提煉出該領域面試官想看的要點與呈現方式 3、根據被引導出的經驗，判斷自己屬於什麼個性，較適合哪些領域的工作內容 4、從適合的工作內容，與過去的工作經驗，擷取出目前的軟技能與轉移技能，以及未來可先追求哪些軟技能與可轉移技能 ​

💡 場景：1、應徵工作時 2、了解自己，盤點自己技能時 3、做個人生涯與職涯規劃時

💰 付費意願：NT$100~300

透過拍照、錄影分析飲食的營養素、熱量，並給予飲食上的建議

💡 場景：每日用餐前

💰 付費意願：NT$300~500

幫助家裡沒有廚房，需要三餐外食的北漂族群，找到附近的餐點選項！ step1 輸入飢餓程度、身高體重、想增肌或想減脂 step2 需要顯示： 餐點類型：中式、西式、泰式、日式等 餐點熱量 餐點花費

💡 場景：平日上班需要買午餐時

💰 付費意願：免費就好

期望打造一款專為台灣「一人公司/個人工作室」設計的**「AI 數位會計師與自動產檔系統」**。核心功能需包含以下三點： AI 憑證 OCR 辨識與結構化（視覺處理）： 使用者只需上傳或拍攝「打有統編的紙本發票（包含電子發票證明聯、傳統三聯式發票）」與「收據」，系統需能自動精準擷取關鍵資訊：發票字軌、日期、銷售額、營業稅額、買賣方統編。 進項扣抵資格 AI 判定（自動過濾）： 結合 LLM 與台灣稅法邏輯，系統能自動判別該筆支出是否符合「進項稅額扣抵」資格。例如：自動挑出交際費（如餐廳發票）、職工福利等依法不可扣抵營業稅的項目，並給出提示，避免申報錯誤。 一鍵產出財政部國稅局申報檔（資料轉譯）： 將辨識並審核完畢的進銷項資料，自動轉譯並匯出成符合財政部「營業稅電子申報繳稅系統（BLR）」規範的標準格式（如 CSV 整理表或 .tet 媒體申報檔），讓使用者可以直接匯入國稅局軟體完成報稅。

💡 場景：我是一位經營個人工作室的設計創作者（有公司統編），雖然每兩個月只需開出幾張發票、收集幾張買設備或材料的進項發票，但因為不熟悉如何將紙本資料轉換成國稅局要求的報表格式，過去只能每個月花費數千元委託會計師事務所處理。 實際使用流程： 單數月 5 號（報稅季到來）： 我打開這個 AI 數位會計工具。 拍照上傳： 我把過去兩個月收集到的高鐵票、買耗材的打統編發票攤在桌上，用手機拍下照片並上傳給系統。 AI 自動建檔與防呆： 系統在幾秒內將所有發票資訊填入雲端表格，並跳出溫馨提示：「發現一張『星巴克』的發票，這可能屬於交際費，建議不要列入進項扣抵喔！」我點選確認剔除。 一鍵匯出： 點擊「產生報稅檔」，系統立刻吐出一個 .tet 檔案。 完成申報： 我打開財政部免費提供的報稅軟體，插上我的工商憑證，把剛剛的檔案匯入，系統自動算出「本期應納稅額為 1,250 元」。我按下確認並用網銀轉帳，整個過程從過去的繁瑣手工作業，變成只要 10 分鐘就能獨自完成的自動化流程。 透過這個場景，創作者與微型企業主將能完全拿回帳務的主控權，把省下來的代帳費與溝通時間，全部投注在更有價值的核心業務上。

💰 付費意願：NT$300~500