Budżet: 26000 UAH Termin: 25 dni
Cześć! Połączenie parsowania leadów, personalizacji AI i generacji wideo w zautomatyzowane procesy (przez n8n) to zadanie, które wymaga solidnej pracy z różnymi API oraz głębokiej logiki filtrowania.
W pierwszym Tz (Leadgen-agent): mam silne doświadczenie eksperckie w rozwoju systemów monitorowania i selekcji danych. Na przykład, stworzyłem tracker dla Web3 z zaawansowanym systemem filtrowania "śmieci" oraz niestandardowym scoringiem. To doświadczenie idealnie przekłada się na poszukiwanie leadów B2B — będziemy mogli odrzucać nietrafione kontakty zanim wydamy na nie tokeny OpenAI. Całą logikę (od zbierania w Airtable/Sheets do wysyłania przez SMTP z randomizacją opóźnień) zapakuję w zrozumiały workflow.
W drugim Tz (Wideo-agent): stabilna interakcja z ElevenLabs i sieciami neuronowymi wideo (Kling/Runway) wymaga nieprzerwanej architektury zapytań. Tworzyłem skomplikowane boty, które automatycznie przetwarzają sygnały i pracują z API z dużą prędkością (reakcja < 1 sek). Zrealizuję automatyczny pipeline: od podziału tekstu na sceny do zapisywania gotowych plików multimedialnych.
Czy planujecie używać gotowych narzędzi (jak Apify) do parsowania LinkedIn/Maps, czy trzeba pisać niestandardowe scraper'y? Chętnie omówię szczegóły.