以 GIS 空間分析為核心的自主專案實作 — 從歷史街區到智慧交通。
一個可互動的生成式 AI 應用情境原型：AI Agent 持續比對 RAG 知識庫的作物適宜區間，自動偵測農場環境異常（寒害／缺水／積水），用白話即時推播處置建議，並把問題空間定位到「哪一塊田」。示範應用情境規劃、AI Agent 流程與 RAG 知識庫架構，並以 GIS 圖資角度補上空間維度。
開啟互動原型
以內政部 2025 全年實價登錄資料，視覺化北市新建案的價格分布並聯結 87 個捷運站做環帶分析。處理 3,572 筆預售資料聚合為 214 案，並自製反向比對演算法將 30% 新成屋接回建案名（解決政府買賣資料無建案欄位的問題）。4 種顯示模式：行政區面 / 點位 / 房價熱區 / 捷運站周邊。
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不只看古蹟，而是聚焦沒有文資身份的一般老房子。用實價登錄的建築完成年月、data.taipei 使用執照（8,700+ 件）、都更案件、捷運可及性等公開資料，畫出台北 12 區的老屋拆除壓力地圖，補上台灣「一般老建築 × 都市開發 × GIS」幾乎沒人做過的研究缺口。
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從需求辨識到路線規劃的系統化評估 — 量化公車服務缺口（22.1%）、ODD 場域適宜性評估、POI 需求加權選址，設計 3 條接駁路線並提出分期推動策略，改善後缺口降至 15.1%。
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以 GIS 套繪 1895-1940 年代歷史地圖與藍曬圖，追蹤日治時期臺南兵營的空間配置如何隨軍事需求演變。論文榮獲 113 年臺灣學博碩士論文獎優等。
以下為因個人需求而製作的小工具，不屬於專業專案，僅作為日常應用紀錄。
寫論文期間累積、整理成可公開分享的實戰經驗筆記。
寫碩論期間為了調閱土地資料、被地政人員打槍過好幾次後整理出來的精華。從日治地號或現代地址兩條路徑出發，4 個步驟把「日據時期登記簿」與「台帳」順利申請到手，含臺北市町名／大字對照表 78 筆。
閱讀筆記
