RPA
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在 RPA 自動化流程中，處理非結構化數據是常見挑戰。本文將深入探討正規表達式（Regex）的語法，包括字元、量詞、定位和群組邏輯，提供實際範例，幫助您更有效地提取和清洗數據，大幅提升 RPA 專案的效率與精準度。
本文探討程式開發中常見的錯誤處理方式，從傳統的「遇錯即停」到更靈活的「可控失敗」。以Power Automate為例，介紹了其內建的錯誤處理機制，如重試原則、所有錯誤設定，例如將無法轉換的文字視為0並移至下一個動作。重點強調錯誤處理的目標不是忽略錯誤，而是讓流程跑完後集中處理「可控失敗」
繼上一篇介紹API文章承諾要有一篇實際操作API的實戰篇讓大家可以更了解怎麼樣在實際流程中加上API
本文教學如何運用RPA（Power Automate）結合Gemini API，建立一個簡易版的AI Agent，利用臺銀匯率資料，比較今日與昨日數值進行初階分析，產出漲幅超過1%的分析報告。
API是什麼？
本文將從 RPA 使用者熟悉的情境出發，介紹 API 是什麼、為什麼在自動化流程中需要 API，以及 API 與 UI 操作在流程設計上的差異。透過實際例子說明 Request、Response、JSON 與認證的基本概念，幫助 RPA 使用者理解 API 概念。
RPA自動化流程中，資料格式轉換是不可或缺的前置步驟。本文將探討為何需要轉換資料格式、常見資料格式有哪些，並透過實際場景說明轉換的必要性，輔以兩種轉換思維模式與常用工具，協助使用者優化RPA流程，確保數據一致性與處理準確性。
許多人在使用 Power Automate 或 UiPath 時，往往跳過核心邏輯，直接拖曳元件，導致流程卡關卻不知原因。本文強調，理解程式語言中的「條件」與「迴圈」概念。文章深入淺出地說明瞭條件判斷（if, else if, else）的應用情境，For 迴圈和 While 迴圈的區別與使用時機。
本系列文章將深入淺出介紹RPA程式思維中的核心概念，涵蓋變數、條件、迴圈、資料轉換、API串接、正規表達式、除錯、模組化思維等十篇重點內容，旨在幫助沒有程式背景或初學者快速掌握程式設計邏輯，獨立建構自動化流程甚至小型產品，提升效率並解決實際問題。
闡述 iPAS AI 應用規劃師的重點知識，包括 RAG 技術如何從外部知識庫提升 AI 回答的準確性，以及 RPA 如何透過模擬人類操作提高工作效率，並指出 RPA 與 AI 結合的潛力。
上個月因功拿到公司最佳員工，想想若不是接觸RPA工具在先，可能也沒有辦法快速的處理危機，因此想把它記錄下來。
這次的經驗讓我體會到，當壓力突然襲來時，冷靜面對才有機會找到解方；其次，作為財會人員，不僅僅是數字，更要在系統出現失誤、甚至可能影響公司營運的時候，具備即時應變的能力，讓商業流程能持續運轉
今天的流程使用Power Automate Desktop + Cloud 做到下載台銀匯率csv檔案到自動寄信給相關人員的流程。
流程分成下面兩段:
1.Power Automate Desktop - 爬蟲抓下台銀當日匯率成CSV檔→存到OneDrive
2.Power Automate
