Sprite — 全端工程師
Sprite.
17 年全端與系統整合。現在用 AI 開發：金融機構自動化、流程優化、AI 導入。
全端與系統整合工程師，17 年，持續交付真正上線的產品。職涯橫跨工研院研究、線上遊戲、加密貨幣與保險。除了工程本身，我也長期待在面向客戶與市場的位置——Account Manager、FAE、接案時的商務開發，以及現職的對外廠商協調；AM 與 FAE 時期都帶十多人的團隊。我跟多數工程師不同的地方不在技術棧：我能即時切換溝通的語言。對客戶、對工程師、對美編，各有各的講法——我交付過的東西，靠這個的成分比靠任何框架都多。現在專注於把 AI 帶進真正的產線——multi-agent 系統、金融科技 App、大規模瀏覽器自動化。技術的最前線在哪，我就在哪。
我能帶來什麼
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Multi-LLM、multi-agent 編排——讓每個模型各司其職：省 token，也防幻覺。
早在 2026 年 2 月，我就完成了這套系統的第一版架構，背後是兩條核心的設計理念：
- 把 token 花在刀口上——成本與效能的平衡。 與其每件事都丟給最貴的模型，不如讓每個 agent 各司其職。由 Groq 跑極速、低成本的第一輪初級意圖識別；第二階段才交給 Gemini 接收需求、分派任務，再和 Claude 對齊需求脈絡。
- 動態交叉驗證——根除幻覺。 同一個模型寫的東西，絕不由它自己驗證：需求由 Gemini 和 Claude 共同討論、投票定案，接著由 Claude 負責核心開發、Gemini 負責 code review——寫的人和驗的人，永遠是不同的模型。
底層用 PostgreSQL 做持久化記憶、Redis 做即時狀態協調。這套 lab 模式運行幾個月後，Sakana AI 才發表相同概念的 Fugu。重點從來不是堆疊很多模型，也不鎖定單一廠商，而是精準掌握每個模型的特質、把成本擺在對的地方：便宜的初步分類交給 Groq、embeddings 用 Voyage、不容錯的深度推理交給 Claude。
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大規模金融機構自動化——一套控制中樞，三個國家。
一組 Playwright 機群，橫跨三個國家自動化多家金融機構的線上系統，每家機構隔離在自己的瀏覽器 session，由自建的中央控制系統跨機器統一調度——加上擬真人的非入侵式操作與登入錯誤分類，一位操作員就能跑整個機群。
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端到端的產品工程。
WealthLens:從產品哲學、設計系統到 Flutter 實作，一人完成。
精選作品
為金流客戶、橫跨三個國家的金融機構自動化——每機構獨立的轉接層吸收網站改版、平行機器間的 session 隔離，以及一套自建、負載平衡並驅動整個機群的控制平面。
看完整案例 →給台灣固定薪小資族的跨平台理財 App。用完成任務的方式理財，不是又一個記帳工具。
看完整案例 →一間快速成長、卻被系統商綁死的傳統保險經紀公司：AI 輔助開發達到過去 5–10 倍的產出——一年一個人為 700+ 業務交付一整批內部系統，行政作業時間砍掉約 60%，同期已投入 RAG 商品諮詢系統。
看完整案例 →一個個人實驗室，我把 AI agent 當成一支軟體團隊在跑——秘書、PM、工程師、QA——重建了三次。跟大家玩 agent 都會撞到的同樣問題；差別是我選擇繞過去，而不是硬磨。
看完整案例 →經歷
現在
AI 輔助需求分析；內部工具以傳統做法 5–10 倍的產出速度開發，行政作業時間砍掉約 60%；負責廠商協調。資訊單位的技術主導——PM、RD、和驅動 AI agent 的人，三個角色一人扛。
設計並主導金流對帳自動化系統，採用標準分散式架構，由中控端調度多台 VM 爬蟲節點；核心導入非入侵式技術，精準模擬真人使用者行為，在符合安全與正當性前提下執行自動化資料採集，穩定支撐平台旗下 50+ 家客戶的對帳作業。
接案
工作之餘接案，交付端到端的軟硬整合專案。過去的案子包括為美術館開發的 iBeacon 室內導覽 App(iOS/Android 原生開發)，以及軌道系統的 RFID 監測方案。
一路走來
- 系統整合商(SI)工程
直接面對客戶做交付，什麼 stack、什麼領域都碰過——在別人的問題上照規格交付，基本功從這裡來。
- 工研院 · 研究工程
參與工研院研究專案的工程開發，包括 i236 工程資料銀行。
- 線上遊戲
FAE、平台串接的帳務管理，以及遊戲平台系統——手下帶十多人。
- 加密貨幣 · 市場端
從開發跨到市場端——經營社群、主導一檔代幣的初始募資，並開設市場機制課程，把項目機制與背後的技術亮點講給投資人。
十七年，勇於跨進陌生領域——每一個都深入核心，靠系統整合能力交出成果。
能力
AI orchestration & integration
multi-LLM routing, RAG (pgvector + Voyage embeddings), structured extraction, agent workflow design
Fleet-scale automation
Playwright, non-intrusive human-like interaction, multi-machine coordination, central control
Cross-platform product engineering
Flutter, web full-stack, design systems
Team & delivery
leads 4–12, vendor coordination, PMO, ISO 27001 exposure
語言只是實作細節——從 C 寫到 Rust 十七年，下一個語言不過就是換個語法。
工具箱： Python · TypeScript · Rust · C# · Dart/Flutter · Vue · Svelte · FastAPI · PostgreSQL · SQL Server · MySQL · Oracle · Redis · Docker · AWS · Cloudflare · Playwright · Claude API · Gemini · Voyage AI
我的工作方式
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Requirements first — at work.
Technology serves the requirement. Learn the domain language first — insurance, online gaming, crypto — then build.
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Technology first — in the lab.
Some things deserve to be built for the technology itself. Minnow: an anonymous E2E-encrypted chat in Rust — no push, no likes, no analytics.
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Lab first, production second.
New tech gets proven in my own lab before it ships at work. Hermes was the testbed for the AI-assisted workflow; putting it to work is what paid off.
聯絡
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