Analiza czatu w Telegramie z czatem GPT

Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni

Mam podobny projekt z analityki czatów Telegram za pomocą GPT. Można zobaczyć przykład pracy w portfolio: https://freelancehunt.com/showcase/work/analizator-produktivnosti-pratsivnikiv-na-osnovi/1992126.html.

W tym rozwiązaniu bot analizuje wiadomości pracowników, wyciąga merytoryczne wnioski i formułuje raporty. Na tej samej zasadzie mogę dostosować system do twojego zadania — śledzenie zapytań o konkretne modele sprzętu i formułowanie analityki dotyczącej zainteresowania produktami i kategoriami.

Warto wziąć pod uwagę, że wykorzystanie GPT zwiększa zarówno koszt realizacji, jak i regularne wydatki na pracę modelu.

Jako alternatywę mogę zaproponować uproszczoną wersję bez GPT — analizę semantyki tekstu, słów kluczowych i fraz z wykrywaniem zadanych wzorców. To będzie znacznie bardziej oszczędnym rozwiązaniem i optymalnym w ramach ograniczonego budżetu.

Jestem gotów skonsultować się z tobą, po czym określimy najdogodniejsze podejście i uzgodnimy dalszą realizację.

Budżet: 4000 UAH Termin: 3 dni

Cześć!

Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Mam doświadczenie z OpenAI. Jestem gotów się tym zająć. Piszcie, omówimy.

Budżet: 2500 UAH Termin: 1 dzień

Moje podejście polega na stworzeniu nie pełnoprawnego bota, a analitycznego skryptu w Pythonie, który wykonuje tylko niezbędną funkcję: zbieranie, klasyfikację i prognozowanie popytu na sprzęt.

Budżet: 3000 UAH Termin: 5 dni

Najprostszy sposób to zbierać wszystkie nowe wiadomości do bazy, a następnie tworzyć wykresy na podstawie zebranych informacji. Do analizy można używać SI. Realizuję to za skromną cenę, ponieważ potrzebne są opinie na mój pusty profil.

Budżet: 850 UAH Termin: 1 dzień

Michał, dzień dobry.
Mam duże doświadczenie w pracy ze sztuczną inteligencją, więc bez problemu zrobię dla Ciebie taki program.

Termin: 1 dzień
Koszt: 850 hrywien

Pisz, omówimy szczegóły.

Budżet: 4000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry! Jestem gotów wykonać ten projekt. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych aplikacji.

Budżet: 2500 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Mogę to zrealizować. Napisz na prywatną wiadomość, aby omówić wszystkie szczegóły. Będę zadowolony z współpracy!

Budżet: 1500 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry, do obliczenia częstotliwości słów w czacie nie potrzeba SI, wystarczy matematyka. Jeśli prognoza popytu zależy od częstotliwości zapytań - to i to można liczyć.
Czat wasz?

Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni

Cześć!
Stworzę lekki i niezawodny serwis, który automatycznie analizuje Twój czat hurtowy w Telegramie: liczy zapytania według modeli, pokazuje topy i dynamikę 1/7/30, daje krótki prognozę na 7 dni. Bez zbędnych funkcji i bez dodatkowych serwisów — schludna stabilność i czyste raporty.

✅ zbieranie wiadomości (bot/konto użytkownika), normalizacja modeli/synonimów
✅ raporty w Telegramie/Google Sheets: top-10, delta, alerty o wzrostach
✅ prosty prognoza „rośnie/spada” + przedział ufności
✅ oszczędny tryb: lokalna baza danych/CSV, przejrzyste logi

Jestem gotów zacząć dzisiaj — pokażę pierwszy żywy raport z Twojego czatu w kanale testowym.

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry!
Mogę zrealizować dla Państwa proste i budżetowe rozwiązanie do analizy czatu Telegram z hurtownikami sprzętu.

Co zostanie zrobione
1. Parser czatu Telegram
• Połączenie z czatem przez Telegram API lub Telegram Export.
• Automatyczne zbieranie wszystkich nowych wiadomości.
2. Analiza sztuczną inteligencją
• Wykrywanie nazw modeli sprzętu w zapytaniach.
• Zliczanie, ile razy wspomniano każdy model.
• Określenie cykliczności: w które dni/godziny jest najwięcej zapytań.
• Budowa prognozy popytu (które modele będą aktualne w najbliższym czasie).
3. Prosta panel lub Google Sheet
• Dane automatycznie się aktualizują.
• Tabela: model – liczba zapytań – dynamika – prognoza popytu.
• Wykresy (popularność w tygodniu/miesiącu).
4. Absolutnie budżetowe rozwiązanie
• Google Sheets + bot Telegram + tani AI (bez drogich serwerów).
• Minimalne koszty utrzymania.

⸻

Koszt

1 500 – 2 000 zł za pełnoprawną wersję MVP (parser + analiza + tabela/dashbord).

⸻

Termin wykonania

1–2 dni (w pełni funkcjonalny prototyp).

⸻

Co potrzebne od Państwa
• Dostęp do czatu (przez bota lub zaproszenie).
• Lista modeli (nieobowiązkowo, ale przyspieszy naukę). Rozwiń

Budżet: 3500 UAH Termin: 2 dni

Witam. Zajmuję się tworzeniem botów i automatyzacją w Pythonie. Należy zrozumieć, że "prognozowanie z AI" jest skomplikowane i kosztowne, a "ograniczony budżet" wymaga prostego rozwiązania.

Proponuję 2 ścieżki:

1. Szybki MVP (pod budżet): Tworzymy prostego bota, który liczy zapytania do modeli według słów kluczowych (na przykład "szukam iPhone 15 Pro"). Od razu widzisz liczbę zapytań i cykliczność (na przykład w Google Arkuszach).
Wynik: tanio, szybko, daje 80% potrzebnej statystyki.

2. Pełna analiza (AI + Prognoza): To znacznie trudniejsze. Należy:
a) Podłączyć płatne AI (typ GPT) do "rozumienia" każdej wiadomości.
b) Zatrudnić analityka danych (Data Scientist) do "prognozowania", po tym jak zbierzemy dane przez kilka miesięcy (można to zrobić również za pomocą AI, ale objętość danych do takiej analizy musi być znacznie większa).
Wynik: długo, drogo, ale daje 100% głębokości.

Proponuję zacząć od opcji 1. Otrzymasz wartość natychmiast i zaczniesz zbierać dane potrzebne do przyszłych prognoz.

Podaję termin i cenę dla pierwszej opcji. Jestem gotów omówić szczegóły. Rozwiń

Budżet: 1700 UAH Termin: 3 dni

Dzień dobry, bardzo podobny projekt już istnieje! Zrobimy wszystko idealnie)

Mój bot analizuje kanały telegramowe pod kątem nowych postów (temat kanałów telegramowych - wiadomości), przepuszcza przez neuronową sieć i wydaje przeanalizowane wiadomości na następujące czynniki:

Ważność, na jakie obszary wpływa, itd. To znaczy, że specyfikacja jest dość podobna.

Już wiem, jak zrealizować wasz przypadek, muszę tylko zobaczyć, jak wygląda ten czat.

Zacznijmy współpracę)

Budżet: 1500 UAH Termin: 1 dzień

Witaj.
Można podłączyć OpenAI.
Botem (jeśli czat jest twój), lub botem użytkownika (jeśli czat nie jest twój) parsować wiadomości. Dla oszczędności można jeszcze dodatkowo po słowach kluczowych wybierać potrzebne nam wiadomości z zapytaniami, po czym razem z promptem ładować do sieci neuronowej modelu 3.5 lub wyżej.
Ogólnie tutaj główne wydatki będą właśnie na sieć neuronową.