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title: 🎓 Prof.404 - 開箱教授去哪兒？
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🎓 Prof.404 - 開箱教授去哪兒？ (Professor Insight Scout)

👉 歡迎 Star ⭐ GitHub 👆 👆 HuggingFace ⭐ 覺得不錯 👈

學術研究啟程的導航系統，拒絕當科研路上的無頭蒼蠅 (全新升級：支援雲端同步！HuggingFace Space 重啟資料不遺失 🔄)

立即體驗 (Hugging Face) | Deep Learning 101

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🤔 為什麼你需要這個酷東西？

在這個 AI 論文比薩滿還要多的時代，要在茫茫學海中找到「對的人」談何容易？ 不管你是想做研究、找產學合作，還是單純想知道台灣誰在搞最新的算法，你是否常覺得自己像隻無頭蒼蠅，撞得一頭血卻找不到方向？

Prof.404 是一個基於 Google Gemini 模型的 學術雷達。它不只是搜人，更是你的科研情報官：

• 🚀 科研人員/開發者：想知道台灣誰在做最新的「後量子密碼」或「具身智能」？別再一篇篇翻系所網頁了，AI 直接幫你盤點戰力。
• 🤝 產業界/企業主：想找教授做產學合作、技術顧問？這裡能幫你分析教授的實戰經驗與過往產學績效。
• 🎓 準研究生：選指導教授就像選對象，適不適合很重要。這裡提供客觀的研究方向與畢業生出路分析，作為你的選組參考。

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🧠 補腦專區：Deep Learning 101

在使用工具飛向宇宙之前，先把裝備穿好。這裡有我們整理的最新乾貨滿滿 AI 技術地圖與實戰心法：

🔥 技術傳送門 (Tech Stack)

• 🤖 大語言模型 (LLM): 拆解 LLM 的黑盒子
• 📝 自然語言處理 (NLP): 讓機器聽懂人話
• 👁️ 電腦視覺 (CV): 像素眼中的世界
• 🎤 語音處理 (Speech): 聲音的 AI 魔法

📚 必讀心法 (Must Read)

• 策略篇 👉 AI 新賽局：企業的入門策略指南
• 評測篇 👉 臺灣 LLM 性能評測與在地化分析
• 實戰篇 👉 從零到一：打造高精準度 RAG 系統
• 避坑篇 👉 避開 AI Agent 開發陷阱與解決方案

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🚀 快速佈署：只需 3 分鐘，打造你的專屬雷達

我們提供兩種方案，不管你是 Google Sheet 的信徒，還是 Python 的狂熱者，都能輕鬆上手。

方案 A：Google Apps Script (GAS) 版

特色：免費、免伺服器、結合 Google Sheet 自動存檔（最簡單！）

1. 建立一個新的 Google Apps Script 專案。
2. 複製程式碼：
   • Code.gs: 複製本 Repo 中 prof-404/code.gs 的內容。
   • Index.html: 建立一個 HTML 檔案並複製 prof-404/Index.html 的內容。
3. 設定環境變數 (專案設定 -> 指令碼屬性)：
   • GEMINI_API_KEY: 你的 Google Gemini API Key。
   • SPREADSHEET_ID: 建立一個 Google Sheet，把網址 d/ 後面的 ID 貼過來（AI 幫你搜集的資料會自動存進去！）。
   • GEMINI_MODEL_ID: (選填) 例如 gemini-2.0-flash。
4. 執行權限驗證：在編輯器手動執行一次 getSheet 函式，同意權限。
5. 發布：點擊「部署」->「新增部署」->「網頁應用程式」->「建立新版本」-> 完成！

方案 B：Hugging Face Space (Python/Gradio) 版

特色：介面美觀、一鍵 Fork、支援雲端同步 (資料不遺失)

1. 準備雲端資料庫 (若不需雲端存檔可跳過)：
   • 到 HF 建立一個新的 Dataset (建議設為 Private)，記下 ID (如 YourName/prof-data)。
2. Fork 專案：直接到我們的 Space 點擊右上角的 Duplicate this Space。
   • 👉 DeepLearning101/Prof.404
3. 設定 Secret (Settings -> Variables and secrets -> Secrets)：
   • GEMINI_API_KEY: (必填) Gemini API 金鑰。
   • HF_TOKEN: (選填) 你的 HF Access Token (需有 Write 權限)，用於同步資料。
   • DATASET_REPO_ID: (選填) 步驟 1 建立的 Dataset ID (例如 DeepLearning101/prof-data)。
   • GEMINI_MODEL_ID: (選填) 預設 gemini-2.0-flash。
4. 搞定：Space 會自動 Build。設定好 HF_TOKEN 後，即使 Space 重啟，你的追蹤清單也會自動從 Dataset 還原！

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🛠️ 本地開發 (Local Development)

如果你想在自己電腦上魔改這個專案，甚至實現「本地跑程式、雲端存資料」：

# 1. Clone 專案
git clone [https://github.com/Deep-Learning-101/prof-404.git](https://github.com/Deep-Learning-101/prof-404.git)
cd prof-404

# 2. 安裝依賴
pip install -r requirements.txt

# 3. 設定 .env
# 建立 .env 檔案並填入 (HF_TOKEN 設了就能跟你的 Space 同步資料！)：
# GEMINI_API_KEY=你的Key
# HF_TOKEN=你的HF_Write_Token (選填，填了就能同步雲端！)
# DATASET_REPO_ID=你的Dataset_ID (選填)

# 4. 啟動 Gradio
python app.py