研發範圍從整套系統聚焦到 AI 自動化檢測工具核心 Agent 引擎，其他模組由團隊成員分工負責

負責模型的量化與微調，以及平台的部署與 CI/CD

負責任務指派、進度追蹤與資源爭取，建立團隊的開發與程式審查流程，並負責人才招募與培訓

主導 AI 自動化檢測工具研發，設計多 Agent 架構、工具呼叫與上下文管理機制，並建立提示詞注入等安全防護

在地端 GPU 主機建置開源模型推論服務，依實測效能選定推論引擎與量化格式，並維持長時間運作的穩定性

建立依 Agent 角色分組的評測基準（benchmark），作為模型與版本選型的依據

以 MITRE ATT&CK 與威脅情資建立狩獵假設，分析網路流量找出攻擊跡象，必要時進行端點鑑識，並提供機關資安強化建議

執行市府指定網域的紅隊演練，於限定時程內完成情報蒐集、漏洞掃描等前期情蒐作業，並協助彙整發現的風險

執行市府所屬機關的資訊安全稽核，涵蓋政策文件審查、現場查核與訪談紀錄。稽核主題包括上網線路管控機制、委外廠商遠端存取控管、內部稽核實施情形等重點議題。撰寫稽核報告並提出具體改善建議，協助受稽機關強化資安防護

協助徵才測驗的靶機設計

本研究提出一套可嵌入既有威脅分析平台的映射輔助模組，結合語意檢索與關鍵字檢索的混合式 RAG 框架，並以本地部署的開源模型建構。在真實威脅報告與攻擊模擬指令自建的資料集評估上，其綜合表現顯著優於單一路徑的基準方法，並在完全本地部署的前提下展現接近商用大型模型的應用潛力