（個人專案）AI 工作數據分析儀表板
目錄
一、技術一覽
二、開發功能特色介紹
三、技術詳細說明（AI、後端、前端）
一、技術一覽
- 前端：Vue3, ElementPlus, Tailwind, Axios, Echarts, Vite, Pinia, etc
- 後端：Laravel, Inertia, Sanctum, Socialite, Cloud-BigQuery, etc
- 資料庫：Mysql, Redis
- 爬蟲：Requests, UserAgent, BS4, RequestProxy, etc.
- AI：Python, OpenAI API
- 環境：Docker（Nginx）
- 版控：Git
設計規範：
- 後端：以 PSR1, PSR2 為主
- 前端：JavaScript Standard Style
- 資料爬取＆分析：遵循 PEP 8 (Python Enhancement Proposal 8) 風格
二、開發功能特色介紹
職缺資料統計：
- ✅ 職缺均薪＆中位數 => 提供中位數，避免均值因極端值浮動大。
- ✅ 各城市均薪（長條圖） => 各地區分析，避免單一地區薪資高而導致其它縣市薪水被拉高。
- ✅ 產業薪水分佈（四分位圖） => 協助分析各產業的薪資潛力，例如同為軟體工程師，出版業與金融業的薪資必然不一致。
- ✅ 職缺產業別佔比（圓餅圖） => 評估產業與職缺的正相關或負相關
- ✅ 職缺地區佔比（圓餅圖） => 各地區職缺佔比
- 🚧 AI 統計摘要分析（尚未完成）
AI 智能匹配：
- ✅ 輸入任意「情境文字」, AI 提供自動匹配工作（如下圖，根據情境透過向量計算取得符合度）（已完成）
- 🚧 提供模板條件（例如當前年資、期待職缺、升職希望等），並由 AI 進行自動匹配（尚未完成）
- 🚧 提供簡易履歷 AI 健檢服務（尚未完成）
下圖範例為查找「福利優渥工作」的概況：
三、技術詳細說明（AI、後端、前端）
【AI】
- 實作 Proxy pools ＆ Crontab 日爬取職缺資料。
- 清洗＆分析資料（這邊不一一列舉處理細節，相關技能歡迎查閱資料工程（for 廣告流量）（點我前往查看詳情）這篇文章。
- 整合 ChatGPT API，透過 Embedding 實作特定句子查詢指定職缺（與 AI 有關的作品包含）：
- 增加 Sentry 確保每支 Python Processes 的正確運行，否則會寄信通知。
【後端】
- 使用 Inertia 讓前端與後端共用 同一 router。
- 三層式架構（Repository, Service, Controller） & 封裝（eg: 根據需求納入不同的設計模式、Service container 實現DI。）
- Laravel-permission 快速實作 RBAC。（在 middleware 來辨別 Role，沒有對應 Role 則無法使用。）
- 完成單元測試＆整合測試（>80%）， DB 另有建立一個 測試DB 來進行資料CRUD的測試（ EDC(點我查看詳細) 使用 Mock，而非 測試DB）。
- 透過 Commands 實作部分排程程式＆Log資訊記錄。
- 資安防護（eg: 保護 Cookie 安全（增加 httpOnly, sameSite），其餘 XSS, CSRF, Sql injection 現代框架都已提供基本防護則僅確保程式碼無大礙，無特別進行處理）。
【前端】
- 各 UI 組件模組化（eg：各類統計圖表、頁面的Card, etc.）。
- 封裝常用功能（eg: Axios, 權限, API, etc.）。
- Vite 配置。
- 部分採 Typescript 開發（因為先前使用Js，尚未全部改寫）。
