---
title: "精選案例 · Charlie Tang Hoong"
url: https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/
locale: zh-hant
description: "五個從需求探索到正式環境的交付：企業 ERP 整合、OCR 與 LLM 單據管線、AI 請求架構、含成本的可行性評估，以及規模化的廣告科技。"
---
# 精選案例

五個精選案例，寫法一致：客戶想做的是什麼、哪裡不清楚、我做了什麼決定、我做了或建議了什麼，以及最後的結果。

## 案例 1 — 在一套不屬於我們的系統上開發

一個多角色預約與點餐平台在企業客戶的舊 ERP 上線，介面契約由我直接與客戶自己的工程師談定，每一次範圍變更都在進到工程之前完成簽核。

完整案例： https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/legacy-erp-booking-platform/

## 案例 2 — 把打字這件事，從一條不能停機的單據流程裡拿掉

一條 OCR 與 LLM 混合的管線，大幅減少了高單量航運單據流程中的人工輸入 —— 而這個營運環境裡的來源系統沒有 API，也換不掉。

完整案例： https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/ocr-llm-document-pipeline/

## 案例 3 — 不佔住連線，也能扛住 AI 助手的流量

重構 AI 客服助手的請求路徑：一次對話改為進佇列並由前端輪詢，而不是佔住一條同步連線 —— 已交付並合併。

完整案例： https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/ai-assistant-queue-architecture/

## 案例 4 — 三個 AI 提案，其中兩個我建議不要做

三個互不相關領域的 AI 可行性評估，每一個都產出方案設計與含成本的建置估算：其中兩個基於資本支出被正確地否決，第三個建成了。

完整案例： https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/ai-feasibility-assessments/

## 案例 5 — 工程底盤：數十億次曝光，與一個自己會跑的市集

在同一家廣告科技公司的兩段任職、共十一年：四年身為平台改版的唯一前端工程師，接著從頭做出一個自助式廣告市集，再來是每秒承載數萬請求的後端服務。

完整案例： https://cv.tanghoong.com/zh-hant/work/adtech-scale-marketplace/