Decompilation of an exe file that was compiled through PyInstaller.

О проекте: Мы запускаем B2B-сервис сквозной аналитики и управления рекламными кампаниями для таргетологов и медиабаеров. Продукт будет работать с официальным Meta API. Главная техническая сложность и фокус проекта — виртуозная работа с лимитами Facebook, маршрутизация трафика между пулом наших приложений и жесткая система защиты инфраструктуры от блокировок серых рекламных аккаунтов. У нас уже есть подробное техническое задание, описана архитектура баз данных, логика балансировщика и требования к интерфейсам. Ищем исполнителя, который возьмет это в реализацию под ключ (бэкенд + фронтенд дашбордов). Что предстоит сделать (Ключевые задачи): Интеграция с Meta API: Настроить авторизацию пользователей и регулярный асинхронный парсинг статистики рекламных кабинетов. Запросы должны отправляться исключительно пакетами для экономии лимитов. Система авто-отвязки кабинетов: Написать модуль, который непрерывно мониторит статусы рекламных аккаунтов. Если кабинет улетает в бан, система должна автоматически отозвать токен доступа в течение 60 секунд, чтобы защитить наше приложение от санкций Meta. Инфраструктура прокси: Реализовать туннелирование всех запросов к API через пул SOCKS5. Обязательна жесткая привязка конкретного токена пользователя к статичному IP-адресу. Умная маршрутизация: Создать алгоритм, который будет распределять привязываемые рекламные кабинеты между несколькими нашими приложениями Facebook в заданных пропорциях для снижения рисков. Разработка интерфейсов: Создать клиентский дашборд со сводной таблицей статистики и продвинутую админ-панель для ручного управления лимитами пользователей, привязками к приложениям и пулом прокси. Ожидаемый стек технологий: Бэкенд: Python, FastAPI. Асинхронные задачи: Celery, Redis. Базы данных: PostgreSQL (или ClickHouse для статистики, на ваше усмотрение). Фронтенд: Vue.js или React (можно использовать готовые UI-библиотеки и шаблоны дашбордов, упор на функциональность, а не сложный дизайн). Требования к исполнителю: Уверенный опыт работы с Meta Graph API и Marketing API. Вы должны понимать, как работают скользящие лимиты, как читать заголовки загруженности и как работать с токенами. Понимание специфики арбитража трафика. Слова «биллинг», «бан рекламного кабинета», «бизнес-менеджер» и «фарм» не должны вызывать у вас вопросов. Опыт построения асинхронных парсеров и работы с прокси-серверами на уровне сетевых запросов. Готовность работать по четкому техническому заданию и сдавать проект поэтапно. Условия: Формат сотрудничества: Проектная работа (с возможностью перехода на долгосрочную поддержку и доработку новых модулей). Бюджет: Обсуждается индивидуально на основе вашей оценки технического задания. Оплата: Поэтапная, привязанная к контрольным точкам. Как откликнуться: В сопроводительном письме обязательно укажите ваш опыт работы с Meta API, прикрепите ссылки на похожие проекты (или опишите их функционал, если они под NDA) и напишите ориентировочную вилку цен и сроков на разработку подобной системы с нуля. Отклики без описания релевантного опыта работы с Facebook API рассматриваться не будут.

A local Python script needs to be developed to automatically fill a Google Sheet with data from the company's internal service. Main logic: 1. Connect to the Google Sheet. 2. Find rows where the ID is filled but two target values are missing. 3. Form a link based on the template: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Retrieve the two values (via API, if it exists, otherwise via Playwright). 5. Write the values back to the Google Sheet. 6. Mark the row as processed. 7. Continue processing the next rows. Requirements: • Python • Google Sheets API • Priority to use the official API • If no API — Playwright • No OCR, screen recognition, or mouse coordinates • Confidential data must not be logged • Configuration via .env • Test mode (without writing to the sheet) • Do not process already filled rows • Batch write changes to Google Sheets • Proper error handling and retries It is necessary to provide: - source code; - requirements.txt; - example .env.example; - installation instructions; - running instructions; - brief architecture description. Before starting implementation, please: 1. Suggest an architecture. 2. List the necessary accesses. 3. Ask clarifying questions. 4. Indicate the cost, deadlines, and estimated number of hours.

As part of enhancing the cybersecurity level of our infrastructure, we need to abandon the practice of storing "eternal" and static API keys, passwords, and integration tokens in the configuration files (.env, appsettings.json, config.yaml) of our microservices. Business Goal: Create a single secure storage point for confidential data (secrets) with a mechanism for their automatic updating (rotation) in external systems on a schedule. Our other services will request current tokens "on the fly" via API, which will minimize damage in case of compromise of any system component.Security Model and Encryption (Crypto Core) No secret should be stored in plaintext in the database. Upon application startup, a Master Key is passed to the environment variables. If the key is missing or has an invalid length, the service should fail at the initialization stage with a clear error in the logs. Each secret is encrypted before being written to the database using this Master Key. Upon request, it is decrypted in memory and returned in the response body.Audit Logging (Audit Trail) Any action with secrets (creation, reading by the service, successful or unsuccessful rotation) must be recorded in a separate log file audit.log (or a separate table in the database). Strict Taboo: It is strictly prohibited to record the actual values of secrets in the audit log (neither in plaintext nor in encrypted form).

Need a specialist for writing parsers who can bypass CLOUDFRAME. Parsing of products occurs from sites with authorization. There are 10+ donors of varying complexity, with different levels of protection. Parsing of products occurs from sites with authorization. Parses data into a ready-made Mysql database + photographs on the server. It is necessary to write a parser according to the tasks described in the technical assignment and adapt the data to the existing database for full functionality on the site. Technical assignment and example donor upon request. Desktop parsers and C# are not considered.

Bot for mirroring positions on Binance Futures (Python) A bot is needed that reads my positions on Hyperliquid (public API) and Bitget Futures (my read-only key) and proportionally replicates them on my Binance USDT-M Futures via API. Logic: opening, increasing, partial closing, full closing — everything is mirrored with a customizable size ratio. Polling every 5–10 seconds. Correct handling of partial closures and averaging is mandatory. Requirements: notifications in Telegram about trades and errors; config (pairs, ratio, limits); deployment on my VPS + instructions; source code is transferred to me. I will enter the keys myself. Stages: 1) Hyperliquid→Binance, test with small amounts; 2) Bitget→Binance. Payment through safe in stages. In your response, indicate your experience with exchange APIs and how you will handle a partial closure of 30% of the position by the leader.