Skill Shot 08｜Replit Agent 資料工程實戰：60 分鐘打造金融爬蟲與即時儀表板
✨ 本次 Skill Shot 亮點
這堂課的核心，是用 Replit Agent 帶你走完一次完整的 AI 資料工程實作：從一個公開金融網站，做出一個可以互動、可以部署上線的儀表板。
你將完成一條完整流程：
Replit Agent 負責分析網站來源、建立爬蟲、抓取價格與成交量等公開資料
逐步整理負責把散亂的網頁資料清洗成結構化欄位，處理缺漏值與格式問題
Dashboard 負責把結構化資料變成指標卡、趨勢圖與互動介面
AI Debug 與部署負責把 Demo 修正成真正能上線運作的產品
課後可應用在股價追蹤、產業資料整理、政府公開資料或新聞資訊等其他公開網站場景。
(免費版 Replit 就可以使用課程中所教到的全部功能囉！)
☝️ 你會學到
AI Web Scraping 實作：讓 Replit Agent 分析網站結構、建立爬蟲流程，取得價格、日期、成交量、漲跌幅等公開金融資料
資料結構化技巧：把原始網頁資料清洗、整理成 Dashboard 可用的結構化格式，處理欄位不一致與缺漏值
金融 Dashboard 建置：建立指標卡、趨勢圖與資料表，把結構化資料變成一眼看懂的互動視覺化介面
AI Debug 與部署流程：學會用 Agent 協助定位抓取錯誤、修正資料問題，並將完成品部署上線
可重複使用的 Prompt 範例：一套能套用在其他資料專案上的需求拆解與 Agent 溝通方法
學完後，你能獨立走完「資料取得 → 結構化 → 視覺化 → Debug → 部署」的完整流程，並把方法延伸到任何你想追蹤的公開資料來源。
👥 適合對象
AI Agent 初學者
用過 ChatGPT 或 Claude，但還沒實際操作過 Agent 完成資料工程專案的人
想追蹤金融資訊的人
想自己整理股票、市場指標等資訊，卻不知道怎麼從網站資料變成可用工具的人
獨立開發者／作品集需求者
想快速做出一個能展示、能部署上線的資料應用作品的人
資料工程／分析初學者
了解爬蟲與資料處理的概念，但缺乏一次從頭到尾動手完成的實作經驗的人
⏱️ 課程內容
開場與需求拆解
從「我想做一個金融 Dashboard」出發，示範如何把模糊需求拆解成資料來源、欄位與功能，讓 Agent 能正確理解任務。
AI Web Scraping 與資料整理
使用 Replit Agent 分析金融網站的資料來源、建立爬蟲取得資料，並將原始資料清洗、結構化成可分析格式。
Dashboard 建置實作
建立市場指標卡、趨勢圖、資料表與互動介面，把結構化資料轉換成可快速理解的視覺化資訊。
AI Debug 與上線部署
示範如何讓 Agent 協助定位抓取錯誤、修正資料與格式問題，最後將金融儀表板部署上線並實際操作。
🧑🏫 講師介紹：張維元
目前任職於新創公司，擔任全端工程師，主要負責影音串流技術開發與系統架構規劃。
畢業於國立清華大學資訊工程研究所，研究領域聚焦於巨量資料分析與實務應用；具備前後端網站開發、資料探勘及機器學習等技術背景。平時熱衷參與技術社群活動，並持續投入開源專案貢獻與技術交流。
經歷與獲獎
2016｜台灣區微軟 Imagine Cup 冠軍
2017｜資料科學年會（DSConf）講師
2017｜行動科技年會（MOPCON）講師
2018｜總統盃黑客松優勝團隊
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