D2C 品牌永續包裝供應商精選名單

請處理 "VAT" 資料夾中的所有收據與發票，包括照片、掃描 PDF 與數位發票。最終輸出應只包含兩個檔案：(1) vat_return.xlsx — 這個 Excel 檔應每筆收據或發票占一列，列出所有擷取的欄位，顯示每筆項目是否符合 VAT 退稅資格，顯示每筆符合資格項目的可回收 VAT 金額，包含不可回收項目的排除原因，清楚標示需要人工審核的項目，並包含一個顯示可回收 VAT 總額的摘要工作表。(2) vat_return.html — 建立一個可直接開啟並分享給會計團隊的獨立 HTML 檔。HTML 檔應顯示所有 VAT 回收項目、每筆項目的可回收 VAT 金額、被排除的項目及其排除原因、需要人工審核的項目，以及可回收 VAT 總額。不要猜測任何不確定的資訊。

對 AI 基礎設施生態系中的 26 家公司進行深度研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子領域（各自選出具代表性的公司，從大型領導者到較小玩家皆納入）：AI 資料中心（運算基礎設施／建置）；GPU／AI 晶片（訓練與推論矽晶片、ASIC、IP）；伺服器、網路與光模組（交換器、NIC、光互連）；電力、液冷與儲能（電源供應、散熱、能源管理）；AI 雲端／算力平台（超大型雲端業者、GPU 雲、算力租賃平台）；支援生態系（HBM／先進封裝、晶圓代工、連接器與其他關鍵零組件）。針對每家公司，研究：公司名稱、子領域、總部／國家；核心產品及其在 AI 供應鏈中的具體角色；上市或未上市（若上市，提供代號＋交易所；若未上市，註明最新估值／融資輪次）；市值或估值規模（用於排序）；在生態系中的定位與護城河（1–2 句）；主要客戶／競爭對手。排序方式：在每個子領域內，依規模由大到小排名（依市值／估值）。整體結構採由上而下：從完整硬體生態系全景一路展開到每一家公司的細節。輸出要求：首先產生結構化資料檔 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司與上述欄位、6 個子領域分類、上市／未上市旗標，以及跨公司比較矩陣（子領域 × 關鍵維度）。接著根據該 JSON 產生一份精緻的 HTML 報告：包含生態系全景／分層圖、產業區塊、公司卡片、清楚的上市／未上市視覺標示（標籤或色彩編碼）、市值排名圖表，以及可排序／可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性（上市狀態、代號、估值——使用最新數據並引用來源），再產生報告。以單代理模式執行此任務。

使用 HTML、CSS 和 JS（不使用任何函式庫）打造 10 款獨立且完整的遊戲，主題圍繞 2026 年中國新年（馬年）。遊戲必須有趣、原創、精緻、適合行動裝置。請包含計分、難度遞增、重新開始按鈕與流暢視覺效果。涵蓋：街機、益智、無盡跑酷、反應、策略、記憶、2 人本機、放置、復古像素，以及 1 款實驗性遊戲。