Send the order status response (bot on Python) in JSON format

Техническое задание (описан полный функционал) Проект AI Sales Agent для автоматического поиска потенциальных клиентов, персонализированной email-рассылки и обработки лидов. Первоначальный бизнес под который собирается ИИ Агент предназначен для проекта «платформа для строителей и строй техники в Германии и ЕС. Сайт :https://prostobau.de/ Цель — создать полностью автономную систему, которая сможет работать практически без моего участия и при необходимости легко переключаться на любую другую нишу бизнеса. Общая архитектура Система должна быть модульной. Каждый модуль должен работать независимо. Например: поиск компаний; анализ сайта; поиск email; генерация письма; отправка; обработка ответов; отчёты. Если потребуется заменить Apify или OpenAI на другой сервис, это должно происходить без переписывания всей системы. Источники поиска компаний На первом этапе использовать: Google Maps через Apify. В будущем должна быть возможность легко подключить: LinkedIn; Facebook; Gelbe Seiten; Yelp; любые другие источники. Поиск компаний Каждый день система автоматически получает около100 новых компанийпо заданному поисковому запросу. Например: Baumaschinenvermietung Bayern Bauunternehmen Nürnberg Trockenbau München Поиск должен полностью настраиваться. Я должен иметь возможность менять: нишу; страну; регион; язык; поисковые запросы; количество компаний. Без помощи программиста. Проверка дублей Перед обработкой компания проверяется по: домену; email; телефону; Google Maps URL; названию. Одна компания никогда не должна получить первое письмо дважды. Анализ сайта Если найден сайт, агент должен: изучить чем занимается компания; какие услуги оказывает; какие товары продаёт; регион работы; контактные данные; возможное имя владельца; email. После анализа создать краткое описание компании. Поиск Email Приоритет: личные рабочие адреса → sales → vertrieb → kontakt → info. Если email нет — компанию пропустить. Генерация письма Через OpenAI. Каждое письмо должно быть индивидуальным. Не использовать шаблонную замену пары слов. Письмо должно учитывать содержимое сайта. Стиль: коротко дружелюбно профессионально без давления без выдуманных фактов максимум 120 слов. Проверка письма Перед отправкой письмо должно автоматически проверяться. Если обнаружены: ошибки; выдуманная информация; слишком длинный текст; плохая персонализация, письмо должно быть создано заново. Отправка писем Не использовать корпоративную почту проекта. Создать отдельный новый домен для outbound email. Например отдельный похожий домен. Создать новые почтовые ящики. Настроить: SPF DKIM DMARC Обязательно организовать правильный прогрев почты. После прогрева выйти примерно на100 новых писем в день. Письма должны отправляться постепенно в течение рабочего дня. Не все одновременно. Follow-up Через5 днейпосле первого письма. Только если: нет ответа; нет bounce; компания не попросила больше не писать. Follow-up только один. После второго письма цепочка завершается. Обработка ответов Система должна автоматически: читать входящие письма. Определять: заинтересован; не заинтересован; просьба больше не писать; автоматический ответ; отпуск; нужен ручной ответ. После ответа автоматически прекращать любые дальнейшие письма. База данных Хранить: компании; сайты; email; историю писем; ответы; статусы; поисковые запросы; ошибки; дату обработки; follow-up. Dashboard Нужен удобный веб-интерфейс (desktop), а не только n8n. Я хочу видеть: Главная работает ли агент; текущий статус; сколько компаний найдено; сколько обработано; сколько отправлено; сколько ответов; сколько ошибок; сколько follow-up; сколько заинтересованных. Компании Таблица. Фильтры. Поиск. История. Поисковые запросы Добавить Удалить Изменить Приоритет Регион Страну Количество компаний. Настройки Без программиста должна меняться: OpenAI модель; почтовый аккаунт; домен; количество писем; лимиты; язык; шаблон; время отправки; количество компаний; срок follow-up; ниша бизнеса. Логи Все ошибки. Все действия. История работы. Экстренная остановка Большая кнопка STOP После нажатия: моментально прекращаются поиск; генерация; отправка; follow-up. Перезапуск Одной кнопкой. Режимы работы Тестовый Все выполняется кроме отправки. Можно проверить письма. Автоматический Полностью автономная работа. Масштабирование В будущем должна быть возможность: добавить несколько почтовых аккаунтов; несколько доменов; несколько проектов; несколько ниш; несколько стран; несколько языков. Без полной переработки системы. Ежедневный отчёт (организовать удобным способом, либо по почте владельцу, либо в телеграм через бота) В конце дня автоматически получать: найдено компаний; новых; дублей; найдено email; отправлено писем; follow-up; ответы; заинтересованные; ошибки. Безопасность Все API-ключи хранить безопасно. Никаких ключей внутри workflow. Документация После завершения проекта предоставить: инструкцию запуска; инструкцию изменения настроек; описание архитектуры; экспорт всех workflow; доступ ко всем сервисам. Важно Проект должен строитьсяне только под ProstoBau. Я хочу получить универсальную платформу для поиска клиентов, которую в будущем можно использовать практически для любого бизнеса, просто изменив: нишу; поисковые запросы; шаблоны писем; почту; домен; страну. Без привлечения программиста.

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.