先把問題整理清楚，再決定第一期怎麼開始。

我們提供兩種主要模式。專案型合作有明確的範疇、時程與交付物，適合新建儀表板、資料管線或 AI 應用。月費顧問制則提供持續性支援，涵蓋資料營運維護、分析模型監控或嵌入式顧問服務。大多數新客戶會從 2–4 週的付費探索衝刺（Discovery Sprint）開始——包含需求訪談、架構設計與正式規格書——再進入完整實作。這樣可以讓雙方對範疇與成本都有清晰的預期，避免後期超支或範疇蔓延。

時程因範疇而異，以下是實際交付的參考基準：BI 儀表板與報表系統從需求確認到上線交付通常需要 4–8 週；資料工程專案（管線建置、資料湖屋、串流架構）通常 8–12 週；AI 與 LLM 應用——RAG 聊天機器人、多代理人系統、推薦引擎——視整合複雜度通常需 8–16 週。每個專案都從需求規格書（SRS）開始，鎖定交付範疇並確立里程碑排程，讓雙方隨時清楚目前進度與下一步計畫。

會，而且是標準程序。在任何涉及專有資料、業務邏輯或競爭敏感內容的探索對話前，我們都會先簽署雙向 NDA——在您分享任何資料之前。對於處理個人資料（客戶資料、交易紀錄、健康資料）的專案，我們另會簽署符合相關隱私法規的資料處理協議（DPA）。我們對客戶資料的態度是：最小必要存取、加密傳輸、專案結束後不保留資料（除非明確約定），這是我們自己的資料治理標準。

可以，而且這通常是最有效的合作方式。我們依客戶情況提供三種模式。嵌入式：加入您的 Sprint 節奏、參與站立會議，直接在您的 repo 和雲端環境中作業。獨立交付：自主推進，設定明確的審查節點與交接檢查點，降低您團隊的協調負擔。共同交付與知識轉移：與您的工程師或分析師並肩開發，透過 Code Review、技術文件和工作坊確保您的團隊能在專案結束後完全自主運營。大多數合作會在不同階段混合這三種模式。

聚焦型分析專案（儀表板或報表層）通常從 NT$30 萬–50 萬起。中型資料工程或機器學習專案約 NT$60 萬–120 萬。全端建置——資料基礎架構加上 AI 應用層加上教育訓練——可達 NT$150 萬–300 萬以上。所有專案在探索衝刺後都提供固定報價，沒有按時計費或不明超支。若預算有限，我們也可以規劃分階段交付，讓第一期獨立產生商業價值，後續階段視情況選擇性延伸。

我們已在 10 個以上的產業交付生產級系統，包括：金融與投資管理、數位廣告與效果行銷、供應鏈與零售、線上遊戲與博弈、企業 SaaS、醫療營運及製造業。跨產業經驗是真實的競爭優勢——金融科技的即時事件串流、遊戲業的機率模擬、SaaS 的 RAG 知識檢索，這些在各自領域的標準做法，移植到其他產業往往能帶來突破性的效果。我們不需要從零開始研究您的領域，而是帶著已驗證的解決方案直接切入。

每個專案都以結構化交接收尾：完整的架構文件、操作手冊（Runbook）、效能基準報告，以及與您團隊的現場交接說明。交付後 30 天內，我們提供免費的錯誤修正支援，涵蓋直接源自我們實作的問題。之後，客戶可以選擇轉為月費支援合約，涵蓋持續監控、模型重訓或漸進式功能開發。我們也提供資料基礎架構季度健檢服務，特別適合希望有專業監督但不需要全職資料人才的團隊。