Budżet: 1000 USD Termin: 5 dni
Dzień dobry, zainteresował mnie twój projekt. Będę zadowolona ze współpracy, proszę napisz w wiadomościach prywatnych freelancera, aby się skontaktować.
Czat-bot musi rozumieć trzy języki: hebrajski, rosyjski i angielski. Wcześniej opracowaliśmy czat-bota, ale w hebrajskim nie działał zbyt dobrze. Dlatego wszyscy uczestnicy tego projektu muszą umieć z nim pracować w hebrajskim. Bot będzie używany przez firmę logistyczną. Musi odpowiadać klientom i umieć przygotować ofertę cenową na podstawie obrazów, wideo i listy. Po przygotowaniu oferty cenowej musi przesłać wiadomość do call center, aby mogło kontynuować obsługę klienta.
Szukamy wykonawcy z doświadczeniem w pracy nad podobnym projektem. Koniecznie dołączaj przykłady projektów!
Zaloguj się lub zarejestruj się, żeby zobaczyć oryginałBudżet: 1000 USD Termin: 5 dni
Dzień dobry, zainteresował mnie twój projekt. Będę zadowolona ze współpracy, proszę napisz w wiadomościach prywatnych freelancera, aby się skontaktować.
Budżet: 1000 USD Termin: 1 dzień
Cześć, pracowałem nad chatbotem do logistyki, który obsługuje trzy języki, przetwarza obrazy i tekst. Obsłużyliśmy ponad dziesięć tysięcy zapytań miesięcznie ✅
W jaki sposób chcesz, aby chatbot analizował wideo do przygotowania oferty cenowej?
Proponuję się skontaktować, bezpłatnie doradzę Ci z technicznej strony i stworzymy plan rozwoju + opowiem o moim zespole! ✨
Budżet: 200 USD Termin: 10 dni
Cześć
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram, które automatycznie rozpoznają język użytkownika.
Jestem gotów się tym zająć.
Piszcie, omówimy.
Budżet: 2300 USD Termin: 20 dni
Cześć!
Mogę stworzyć chatbota, który będzie pewnie działał w języku hebrajskim, rosyjskim i angielskim, aby Twoi klienci mogli komunikować się w znanym im języku.
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram, które automatycznie rozpoznają język użytkownika. Oznacza to, że bot sam zrozumie, w jakim języku się do niego zwrócono, i od razu odpowie poprawnie, bez zbędnych ustawień ze strony klienta.
Bot będzie mógł przyjmować zdjęcia, filmy lub listy produktów. Na podstawie tych danych będzie formułował zrozumiałe wyceny. Jeśli jakichś informacji zabraknie, bot delikatnie doprecyzuje szczegóły u klienta w jego języku. Po tym gotowa wycena wraz z wiadomością klienta zostanie automatycznie przesłana do call center, aby Twoja drużyna mogła szybko kontynuować pracę.
Szczególną uwagę zwrócę na poprawne działanie w języku hebrajskim, ponieważ wcześniej było to problemem. System będzie prosty dla pracowników i przejrzysty: wszystkie wyceny będzie można łatwo sprawdzić.
Dziękuję!
Budżet: 50 USD Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Zajmuję się tworzeniem i konfiguracją botów Telegram. Mogę pomóc Ci w stworzeniu bota, ale aby określić ostateczne terminy i cenę, muszę zapoznać się bliżej z TŻ lub z samym kodem bota, jeśli modyfikujemy już istniejącego. Jeśli jesteś zainteresowany – pisz, z przyjemnością omówię szczegóły.
Budżet: 100 USD Termin: 3 dni
Cześć.
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów podjąć się tego. Napisz, omówimy.
Budżet: 250 USD Termin: 2 dni
Dzień dobry, a co konkretnie jest nie tak z hebrajskim? Jak rozpoznaje podstawie obrazów, wideo i listy? Co w ogóle to za bot, na czym polega i jak działa?
Budżet: 550 USD Termin: 7 dni
Dzień dobry!
Jestem w pełni gotów zająć się realizacją Państwa projektu. Biorąc pod uwagę wcześniejsze trudności z hebrajskim oraz potrzebę multimodalnego ustalania cen na podstawie zdjęć/wideo, będziemy korzystać z zaawansowanych modeli Vision AI (na przykład GPT-4o) oraz niezawodnej hybrydowej automatyzacji (Make/n8n + Python), aby zapewnić dokładność i stabilność. Aby natychmiast rozpocząć i precyzyjnie zaprojektować architekturę, muszę wyjaśnić jeden, ale krytycznie ważny aspekt techniczny: gdzie przechowywana jest Państwa pełna i aktualna matryca stawek dla oferty cenowej — czy to prosta formuła (którą wbudujemy), czy to wewnętrzny system (CRM/ERP), wymagający połączenia przez API?
Budżet: 25 USD Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Mam doświadczenie. Jestem gotów omówić szczegóły. Portfolio - mirvald.space
Как можно обещать сделать такое и без проблем....А ничего, что до сих пор нормального синтеза на иврите нет? Виспер распознает иврит плохо, гугл чуть чуть лучше, но тоже плохо. Особенно когда все это озвучивается короткими фразами.
Единственное что неплохо в этом направлении так это языковые модели, но тоже не все , и не все с ними хорошо.
А я вижу что тут обещают прям все и сразу. Я одно распознавание только делал два года - результат лучше чем у Гугла, но тоже не идеально... Синтез правда похожий получился быстрее за месяц получилось ..
удачи в проекте - просто повозмущался на такое...
Dzień dobry! Należy wykonać dwa zadania: 1. Opracować parser produktów z zewnętrznej strony (10–40 tys. pozycji, marketplace) z zachowaniem zorganizowanych danych w MySQL do późniejszego wyświetlenia w WordPressie. 2. Zainstalować i skonfigurować n8n na VPS, a także zorganizować przetwarzanie treści AI: konfiguracja promptów, przeredagowanie tekstów, przetwarzanie obrazów, optymalizacja SEO i sprawdzanie tekstów pod kątem detekcji AI. Można oszacować koszt realizacji zarówno całego projektu, jak i każdego zadania osobno. .
Zadanie: jeden dashboard ze wszystkimi wskaźnikami biznesowymi — reklama, lejek, płatności, praca menedżerów, planowanie przychodu. Dane są pobierane automatycznie przez API. Zakres: tylko kierunek YCL (zatrudnienie w Europie). W Kommo są też inne kierunki — do magazynu trafiają tylko transakcje z lejek YCL (filtr według lejka/tagu ustalimy).1. Źródła danych (integracje) Kommo CRM — leady, transakcje, etapy lejka, odpowiedzialni, źródła, daty przejść między etapami (koniecznie zachować historię), przyczyny odmowy, pola niestandardowe transakcji (patrz p. 2). Stripe — płatności, kwoty, statusy (sukces/odmowa/zwrot), powiązanie z transakcją. Meta Ads — wydatki, wyświetlenia, kliknięcia, CPL, leady według kampanii (działa teraz). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — planowane; architektura — rozszerzalne konektory bez przeróbek rdzenia. SEO/organika— Google Search Console + GA4. Przeszły związek: źródło ruchu → lead w Kommo → płatność w Stripe (UTM, ID transakcji w metadanych Stripe — mechanikę zaproponować). 2. Obowiązkowe przekroje (pola transakcji w Kommo) Każda metryka musi być filtrowana/grupowana według: Obywatelstwo klienta (Kenia, Nigeria, Indie itp.). Status pobytu: mieszka w swoim kraju / ekspat (już przebywa w Europie). To dwa różne segmenty z różnym cyklem, konwersją i wartością transakcji. Kraj umiejscowienia / usługa: Polska, Serbia, Słowacja, Niemcy (ZAV). Menedżer, zespół, kanał ruchu, okres. Jeśli jakichś pól w Kommo brakuje — wykonawca wskazuje, jakie pola należy dodać, zamawiający dodaje.3. Lejek i wskaźniki wyprzedzające Dane w przekroju lejka, dla każdego etapu — podsumowujące i wyprzedzające (leading) metryki: Ruch → lead: leady, CPL według kanałów + dynamika wydatków/kliknięć dzień do dnia. Lead → kwalifikacja: konwersja + czas pierwszej odpowiedzi, kontakty/telefony do menedżera dziennie, leady bez odpowiedzi. Kwalifikacja → umowa/faktura: konwersja + wysłane oferty, zawieszone transakcje (dni na etapie powyżej normy). Faktura → płatność: płatności, średnia wartość transakcji + niezapłacone faktury, nieudane płatności. Podsumowanie: przychód, ROMI według kanałów, run rate do planu miesiąca. 4. Cykl transakcji Średni i medianowy cykl lead → płatność (punkt odniesienia biznesu ~4 tygodnie), trend cyklu w czasie. Rozkład cyklu według etapów (ile dni transakcja spędza na każdym etapie) — aby zobaczyć, który etap się wydłuża. Lista transakcji, które utknęły na etapie dłużej niż norma. Przekrój cyklu według segmentów: obywatelstwo, status pobytu, kraj umiejscowienia, menedżer. 5. Wczesne ostrzeżenie o spadku (kluczowy blok) Ponieważ cykl ~4 tygodnie, dzisiejsze leady = płatności za miesiąc. System powinien: Porównywać leady/kwalifikacje bieżącego tygodnia z średnią ruchomą (4 tygodnie) i przy odchyleniu w dół wydawać alert: „leadów −X%, przy cyklu 4 tygodnie oczekuj spadku płatności w tygodniu [daty]”. Budować prognozę płatności na 4 tygodnie do przodu z bieżącego pipeline'u: transakcje na każdym etapie × historyczna konwersja etapu × pozostały cykl. Podświetlać na czerwono tygodnie, gdzie prognoza jest niższa od planu — z zapasem czasu na reakcję. 6. Dopłaty i planowanie sprzedaży W karcie transakcji Kommo przechowywane są data i kwota planowanej dopłaty. System powinien: Zbierać kalendarz przyszłych dopłat: całkowita liczba oczekiwanych, według tygodni/miesięcy. Podświetlać przeterminowane dopłaty (data minęła, brak płatności w Stripe) — osobna lista do dociśnięcia. Liczyć plan miesiąca jako: plan − już opłacone − dopłaty zgodnie z harmonogramem = ile nowych sprzedaży potrzebnych (w pieniądzach i w sztukach transakcji przy średniej wartości transakcji). Harmonogram według tygodni: dopłaty + prognoza nowych płatności w stosunku do tygodniowego planu. 7. Praca menedżerów Dzienny przekrój dla każdego menedżera: kontakty/telefony, rozmowy, wysłane oferty, płatności — dla każdego dnia osobno, z wykresem za okres. Postęp realizacji osobistego planu w porównaniu z tempem miesiąca (na przodzie / w tempie / w tyle). Benchmarking z kolegami. 8. Wizualizacja i role „Sygnalizatory” (zielony/żółty/czerwony) w kluczowych metrykach w odniesieniu do norm/planu; skale postępu; wykresy trendów; adaptacja do urządzeń mobilnych. Role: CEO — wszystko; ROP — cały lejek i menedżerowie; team lead — swój zespół; menedżer — swoje wskaźniki i pozycja w stosunku do kolegów. 9. Raporty i AI Automatyczne raporty według harmonogramu (codzienne podsumowanie, tygodniowy raport) w dashboardzie i/lub komunikatorze. Zapytania w dowolnej formie („jak zmienił się CPL z Meta w ciągu 2 tygodni?”) — LLM nad magazynem. Alerty w strefie czerwonej oraz według zasad z p. 5–6. 10. Oczekiwania techniczne i etapowość Magazyn (PostgreSQL/BigQuery lub analog) + ETL: webhooks Kommo + okresowa synchronizacja (15–60 min). Frontend: niestandardowy lub narzędzie BI — zaproponować z uzasadnieniem; wymagania dotyczące ról, sygnalizatorów, prognoz i zapytań AI muszą być wykonalne. Etapy: (1) audyt i mapa metryk → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, lejek, sygnalizatory, role → (3) cykl transakcji, wczesne ostrzeżenie, dopłaty i plan → (4) SEO, raporty AI, alerty → (5) nowe kanały reklamowe. Płatność etapowa, po każdym etapie — demo. W odpowiedzi proszę wskazać: podobne projekty (analiza przeszła), stack z uzasadnieniem, oszacowanie czasów i kosztów według etapów, miesięczny koszt posiadania (hosting, tokeny, licencje).
Zadanie: wdrożenie usługi LLM, która zna całą dokumentację firmy i odpowiada na pytania menedżerów działu sprzedaży. Co jest teraz: klient samodzielnie stworzył prototyp (oddzielny projekt z załadowanymi informacjami o firmie, umieszczony na serwerze), ale informacje z bazy nie są przekazywane do modelu — prawdopodobnie problem z API. Kod i dostęp udostępnimy. Pierwszy krok — audyt: naprawić istniejące lub uzasadnione zbudować od nowa. Wymagana funkcjonalność: Załadowanie całej dokumentacji firmy: opis każdej usługi, regulaminy, FAQ, cenniki (wszystkie materiały udostępnimy). Odpowiedzi ściśle na podstawie załadowanych dokumentów (RAG). Model nie wymyśla faktów; jeśli odpowiedzi w bazie nie ma — uczciwie o tym informuje. Dostęp dla menedżerów poprzez link (interfejs webowy), z autoryzacją. Scenariusze: menedżer zadaje dowolne pytanie dotyczące pracy firmy; wstawia pytanie klienta „jak jest” i otrzymuje gotową odpowiedź do wysłania; znajduje potrzebny regulamin/raport na żądanie. Aktualizacja bazy wiedzy bez programisty (ładowanie plików przez interfejs lub podłączony folder). Język angielski. Historia zapytania do kontroli jakości. Oczekiwania techniczne: LLM przez API (Claude/OpenAI — proszę zaproponować z wyliczeniem kosztów tokenów), pipeline RAG (baza wektorowa, embeddings), hosting na naszym serwerze lub w chmurze, HTTPS. Architektura ma pozwalać w przyszłości na podłączenie asystenta do analitycznego magazynu danych (równoległy projekt). W odpowiedzi proszę podać: przykłady podobnych projektów RAG, stack, czas, koszt pracy oraz orientacyjną miesięczną koszt posiadania (tokeny + hosting).
Kreatywny marketer / twórca kampanii reklamowych dla Merivy — platformy opartej na AI dla branży piękności i estetyki (z maskotką!) Kto jesteśmy Jesteśmy małym startupem budującym Merivy — oprogramowanie do rezerwacji i zarządzania klientami dla klinik estetycznych, salonów piękności, barberów i innych firm opartych na umówionych wizytach. W sercu produktu znajduje się Merv — nasz agent AI (i zielona maskotka w kształcie ręki ), który pomaga właścicielom prowadzić ich biznes: ustawia rezerwacje, zarządza usługami i harmonogramami, odpowiada na pytania, świętuje sukcesy i ogólnie czuje się jak członek zespołu, a nie chatbot. Czego szukamy Kreatywnej osoby, która potrafi zamienić to w kampanię, którą ludzie naprawdę zapamiętają. Naszym odniesieniem do energii i tonu jest obecność medialna viktora (meet viktor) — jesteśmy bardzo różnym produktem, ale uwielbiamy, jak rozmawiają ze swoją publicznością: odważnie, ludzko, zabawnie, zero korporacyjnego bla-bla. Nie chcemy kopii. Chcemy tego poziomu rzemiosła, z naszym własnym głosem. Przekaz, który musimy przekazać Merivy pomaga zarządzać klientami, utrzymywać ich zadowolenie — a co najważniejsze, sprawić, by wracali. Merv jest twarzą tej obietnicy: mały zielony kolega, który nigdy nie zapomina o kliencie, rezerwacji ani urodzinach. Co stworzysz Koncepcję kampanii opartą na Mervie jako postaci marki (jego głos, osobowość, powtarzające się żarty) Scenariusze / storyboardy do krótkich reklam wideo (IG Reels, TikTok) skierowanych do właścicieli salonów i klinik Statyczne kreacje reklamowe i hasła do płatnych mediów społecznościowych Przekaz, który możemy wykorzystać na stronie docelowej i w produkcie Jesteś idealnym kandydatem, jeśli Tworzyłeś kampanie lub treści dla odbiorców SaaS, branży piękności lub lokalnych biznesów Możesz pokazać nam jedną rzecz, którą stworzyłeś, a obca osoba wysłałaby ją przyjacielowi Myślisz w kategoriach postaci i historii, a nie tylko „cech i korzyści” Aby aplikować Wyślij 2–3 przykłady swojej pracy oraz jedno zdanie: jak Merv przedstawiłby się właścicielowi salonu w reklamie na Instagramie? To jedno zdanie ma większe znaczenie niż twoje CV.
Szukamy specjalisty, który będzie w stanie opracować i wdrożyć agentów AI do automatyzacji sprzedaży oraz zbudować pełnoprawny lejek pozyskiwania klientów.Zadania Opracować agenta AI na bazie ChatGPT (lub podobnych LLM). Skonfigurować bota Telegram z AI. Zintegrować bota z CRM. Zbudować automatyczny lejek sprzedażowy. Skonfigurować zbieranie leadów z Instagrama, Facebooka, TikToka i strony internetowej. Opracować scenariusze komunikacji z użytkownikami. Stworzyć quizy i testy do segmentacji odbiorców. Skonfigurować wydawanie spersonalizowanych rekomendacji. Zorganizować automatyczne zapisy na konsultacje przez kalendarz. Skonfigurować automatyczne ciągi emailowe i Telegramowe. Zintegrować systemy płatności (w razie potrzeby). Przygotować analitykę konwersji na każdym etapie lejka.Preferowane doświadczenie z ChatGPT API / OpenAI n8n Make (Integromat) Zapier Telegram Bot API CRM (HubSpot, GoHighLevel, Bitrix24, AmoCRM itd.) Meta API WhatsApp Business API Calendly StripeCzego oczekujemy Gotowego systemu, który: automatycznie komunikuje się z potencjalnymi klientami; określa ich zapytania i potrzeby; segmentuje według zainteresowań; proponuje odpowiedni produkt; zaprasza na konsultację lub sprzedaje produkt; przekazuje dane do CRM; wymaga minimalnego udziału człowieka. W odpowiedzi prosimy o przesłanie: przykładów zrealizowanych agentów AI; przykładów zautomatyzowanych lejków; listy używanych technologii; kosztu i terminów realizacji projektu.