你跟 AI 說「幫我規劃一個 X」，它兩秒就吐出一份看起來無懈可擊的計畫——問題是，裡面一半假設是它自己掰的，你分不出是哪一半。照著做，兩天後才發現方向從第一步就錯了，全部重來。這支反過來做：先把你腦中真正在想的東西窮追猛打地挖出來，逼你自己想清楚，在你確認達成共識之前，它一個字都不動。四條硬規則讓它不惹人厭：每題都附推薦答案不丟空白問卷、事實自己查只問真正該你決定的、一次只問一題不讓你腦當機、沒共識就不開工。附 18 個追問鏡頭——被否決的替代方案、機會成本、這是誰的渴望、Pre-mortem。
在各分項工程設檢驗停留點（限止點），引導廠商自主檢查後提出查驗申請、監造會同查驗簽認，產出各工項施工抽查標準表與紀錄表（測量放樣、鋼筋、模板、混凝土、結構鋼材、機電），並辦理不符合事項的缺失改善追蹤與統計。依《公共工程施工品質管理作業要點》第二級品管辦理。
漂亮的回測不等於真的有 edge。多數散戶「會賺」的策略其實是過擬合——那個 Sharpe 是掃了一堆參數挑出來最好的、是停損停利湊出來的假象、或只是運氣好的一段區間。 策略 Edge 驗證器用一整套統計檢定,幫你分辨「真訊號」還是「資料探勘出的雜訊」,全部只跑在你自己的報酬序列或權益曲線上: • 平穩 Bootstrap — 這條曲線跟零 edge 的雜訊分得出來嗎? • Deflated Sharpe — 扣掉「掃 N 組挑最佳」的選擇偏差後還站得住嗎? • PBO / CSCV — 回測期最強的參數,樣本外還是最強嗎? • Hansen SPA & Romano-Wolf StepM — 一籃子規則裡的贏家撐得過 data-snooping 嗎? • Bar-permutation MCPT — 利潤是訊號賺的,還是出場路徑湊的? • 樣本外分割 — 多少 edge 撐得過 holdout? 命令列 + JSON 輸出、自帶測試、標註學術出處。不需市場數據源、不需 API 金鑰、不需你的策略邏輯——你的數字全程不離開你的電腦。
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把JD和所有履歷一次貼進去，AI根據硬性條件逐一核查每位候選人，輸出有憑有據的Tier 1/2/3分級推薦和客製面試題。不靠感覺篩人，每個判斷都有原文為證。適合HR、招募專員、用人主管、新創創辦人。 Paste your JD and all candidate materials at once. The agent checks hard requirements line by line, evaluates each candidate with concrete evidence, and delivers Tier 1/2/3 interview-priority rankings with custom follow-up questions. No gut-feel judgments — every call is backed by what's actually in the materials. Built for HR teams, recruiters, and hiring managers.