Budżet: 700 EUR Termin: 5 dni
Dzień dobry, są opinie na
Innej platformie. Napisz, omówimy wszystko bardziej szczegółowo, dziękuję)
LinkedIn Domain Checker przez Google + AdsPower
---
Cel:
Stworzyć narzędzie do sprawdzania, które:
1. Szuka firm na LinkedIn po domenach — przez Google (nie wbudowane wyszukiwanie LinkedIn)
2. Przechodzi na stronę firmy
3. Sprawdza:
- Dopasowanie domeny
- Obecność weryfikacji (Verified Page i data)
---
Język:
- Node.js (z puppeteer) lub Python (z playwright-async)
- Obowiązkowo: integracja WebSocket z AdsPower
- Praca w kilku wątkach przez profile AdsPower
---
Wejście:
- `domains.txt` — lista domen (po jednej na linię)
- `config.json`:
```json
{
"adspower_api": " http://local.adspower.net:50325",
"profiles": ["k109syyt", "k10abc", "k10xyz"],
"domains_per_profile": 400,
"delay_range_sec": [1.5, 3.5],
"output_csv": "results.csv",
}
```
---
Jak to działa:
1. Wczytujemy listę domen i rozdzielamy na profile AdsPower (do 400 na każdy).
2. Dla każdej domeny:
- Wykonujemy zapytanie Google:
```
site:linkedin.com/company "example.com"
```
lub
```
example.com linkedin
```
- Szukamy linku do profilu firmy (np. https://www.linkedin.com/company/…`)
- Jeśli znajdziemy — przechodzimy na stronę tej firmy na LinkedIn
- Następnie parsujemy:
---
Weryfikacja profilu:
1. Szukamy bloku Website, wyciągamy link
2. Porównujemy z oryginalną domeną (normalizujemy obie):
- usuwamy `http://`, `https://`, `www.`
- odcinamy wszystko po `/`
- ignorujemy wielkość liter
Dopasowanie uznaje się za poprawne, jeśli podstawowa domena jest taka sama
3. Sprawdzamy obecność bloku `Verified page` i daty, jeśli są
4. Zapisujemy wynik
---
Wynik:
- `domain`, `company_name`, `company_url`, `verified (yes/no)`, `website_match (yes/no)`, `verified_date`, `used_profile`
- CSV
---
Ważne:
- Można używać zwykłego wyszukiwania Google przez Selenium lub SERP API (opcjonalnie)
- Przy użyciu SERP API — dodaj klucz `serpapi_key` w `config.json`
- Jeśli klucz nie jest podany — używa się ręcznego wyszukiwania przez Selenium
- Praca przez AdsPower z DevTools WS
- Nie więcej niż 3–5 aktywnych wątków jednocześnie (1 profil = 1 wątek)
- Wprowadzać opóźnienia między działaniami (losowe spanie + przewijanie)
- W przypadku błędów — logować, nie przerywać
- Kontynuować mimo przerw i timeoutów
---
Zależności:
- Python: `playwright`, `websocket-client`, `requests`, `beautifulsoup4`
- Node.js: `puppeteer-core`, `ws`, `axios`, `cheerio` i inne
---
Przykładowe profile:
- API AdsPower: http://local.adspower.net:50325
- Profile: `k109syyt`, `k10abc`, `k10xyz`, ...
---
Załączone przykłady stron:
- Przykład zweryfikowanej strony (zielona ikona + data)
- Przykład dopasowania domeny w sekcji Website
- Przykład skutecznego wyszukiwania przez Google zamiast LinkedIn
---
config.json:
```json
{
"adspower_api": " http://local.adspower.net:50325",
"profiles": ["k109syyt", "k10abc", "k10xyz"],
"domains_per_profile": 400,
"delay_range_sec": [1.5, 3.5],
"output_csv": "results.csv",
"serpapi_key": "57eb0fe7747026db13b412c3718f37793c63706b9f816efdfcb7ff7c0d00d151" // <--- opcjonalnie
}
```
Jeśli pole `serpapi_key` nie istnieje lub jest puste — używa się wyszukiwania ręcznego przez Google.
!!Zadanie zostało napisane za pomocą chatbota, mogą wystąpić nieścisłości, ale wszystko sprawdziłem, powinno być poprawnie. W razie pytań — pytaj.
Budżet: 700 EUR Termin: 5 dni
Dzień dobry, są opinie na
Innej platformie. Napisz, omówimy wszystko bardziej szczegółowo, dziękuję)
Budżet: 125 EUR Termin: 1 dzień
Здравствуйте!
Я внимательно ознакомился с вашим техническим заданием и уже реализовал рабочее, надёжное и протестированное решение под ваш сценарий. Мой скрипт полностью автоматизирует проверку компаний на LinkedIn по доменам через Google, с распределением по AdsPower-профилям и опциональной поддержкой CAPTCHA-обхода.
---
🛠️ Что уже реализовано:
✅ Поиск компаний на LinkedIn через Google или SerpAPI (по выбору)
✅ Парсинг профиля: название, домен, верификация, дата
✅ Распределение по AdsPower-профилям (через WebSocket API)
✅ Многопоточность: каждый профиль работает в отдельном потоке
✅ Задержки, случайная прокрутка, обработка таймаутов
✅ Устойчивость: повторные попытки при сетевых сбоях
✅ Опционально: обход reCAPTCHA через AntiCaptcha API
✅ Вывод в results.csv + логирование в checker.log
✅ Гибкая конфигурация через config.json
---
📦 Что входит в поставку:
Готовый скрипт на Python (playwright-async)
Документация по установке и запуску
Примеры входных файлов (domains.txt, config.json)
Поддержка запуска через AdsPower GUI или Headless API
Инструкция по получению ключей (SERP, AntiCaptcha)
---
📈 Преимущества моего подхода:
Надёжность (устойчив к сбоям и капче)
Расширяемость (добавление Telegram-уведомлений, Docker, Proxy и т.д.)
Гибкость (возможна адаптация под другие сайты и сети)
---
⏱️ Сроки:
Скрипт готов — могу передать сразу после подтверждения
Установка и настройка под вашу инфраструктуру — в течение 1 дня
Готов адаптировать под ваши дополнительные требования
---
📩 Буду рад обсудить детали, показать демонстрацию или пример отчёта.
Благодарю за внимание!
С уважением,
[Ваше имя или псевдоним]
🔧 Парсинг, OSINT-автоматизация, обход LinkedIn/Google
🌐 Telegram/Discord/SSH по запросу
Budżet: 700 EUR Termin: 19 dni
Witaj! Jesteśmy firmą SolidWay i jesteśmy gotowi pomóc w projekcie sprawdzania domen LinkedIn. Mamy duże doświadczenie w implementacji podobnych systemów, skupiając się na automatyzacji i web scrapingu. Nasz zespół jest biegły w używaniu Node.js z Puppeteer oraz Pythona z Playwright, zapewniając solidną integrację z AdsPower i funkcjonalnością WebSocket.
Rozumiemy wymagania dotyczące efektywnego sprawdzania domen za pomocą wyszukiwań Google, parsowania informacji o firmach na LinkedIn oraz zarządzania wieloma profilami z odpowiednimi opóźnieniami. Zapewnimy również logowanie błędów i kontynuację działania bez przerw, co jest zgodne z Twoimi potrzebami projektowymi.
Szczegółowe wymagania, które podałeś, są jasne, a po omówieniu zadania możemy doprecyzować harmonogram i budżet. Czekamy na możliwość współpracy nad tym projektem!
Należy dopracować stanowisko kasjera w konfiguracji 1C:PrzedsiębiorstwoPo wprowadzeniu numeru telefonu klienta oraz jego identyfikacji w RKM należy automatycznie wyświetlać na głównym formularzu: Imię i nazwisko lub imię klienta; ogólną liczbę punktów bonusowych; liczbę aktywnych punktów dostępnych do wykorzystania; maksymalną liczbę bonusów, które można wykorzystać w bieżącym paragonie.Informacja powinna być stale widoczna dla kasjera bez otwierania dodatkowych okien. Optymalne umiejscowienie: nad tabelą towarów lub w prawej części formularza RKM.Bilans ma automatycznie aktualizować się po: wprowadzeniu lub zmianie numeru telefonu; wyborze innego klienta; dodanieniu lub usunięciu towaru; zmianie kwoty paragonu; obliczeniu rabatów; wydaniu bonusów; zwrocie towaru.Jeśli klient nie bierze udziału w programie bonusowym, należy wyświetlić komunikat:„Karta bonusowa nie została wydana”Wymagania techniczne zrealizować przez rozszerzenie konfiguracji; nie zmieniać standardowej logiki naliczania i wydawania bonusów; sprawdzić poprawne działanie po ponownym uruchomieniu RKM; przekazać krótką instrukcję instalacji i weryfikacji rozszerzenia.Przed rozpoczęciem pracy proszę ocenić: czy można to zrealizować bez zmiany głównej konfiguracji; przybliżony czas realizacji; stałą cenę; jakie dostępności i kopie zapasowe są potrzebne.Oczekiwany rezultatPo wprowadzeniu numeru telefonu kasjer od razu widzi, na przykład:Klient: Iwanenko Olena Bilans: 1 250 bonusów Dostępne do wydania: 600 bonusów
Opis zadania Potrzebny specjalista, który pomoże zrealizować możliwość jednoczesnej pracy z kilkoma kontami Viber na jednym pulpicie Windows. Co jest potrzebne: ustawić uruchamianie i działanie kilku niezależnych kont Viber; zaproponować stabilne rozwiązanie bez konfliktów między kontami; jeśli to możliwe, zapewnić automatyczne uruchamianie po ponownym uruchomieniu systemu; krótko wyjaśnić zasadę działania i, w razie potrzeby, pomóc w konfiguracji. Ważne: praca wykonywana jest na zdalnych pulpitach (RDP); rozwiązanie powinno być maksymalnie lekkie i nie obciążać znacząco procesora oraz pamięci operacyjnej; ciężkie emulatory, pełnoprawne maszyny wirtualne i inne zasobożerne rozwiązania nie są odpowiednie; gotowy rozważyć zarówno rozwiązania programowe, jak i niestandardowe sposoby realizacji, jeśli działają stabilnie. W odpowiedzi, proszę krótko opisać: jaki sposób proponujesz; czy masz doświadczenie w podobnych konfiguracjach; orientacyjny czas realizacji oraz koszt.
Trzeba zrobić lekką aplikację na telefon, dosłownie jedną stronę. Projekt dam. Wszystkie szczegóły w wiadomości prywatnej
Opis projektu 1. Streszczenie wykonawcze Hrafi to cyfrowy rynek na żądanie, zaprojektowany w celu zlikwidowania luki między marokańskimi konsumentami a lokalnymi profesjonalistami usługowymi (Hrafiyin). Inspirowany amerykańskimi platformami takimi jak Thumbtack, Hrafi zmienia sposób, w jaki w Maroku rezerwowane są usługi związane z utrzymaniem domu i umiejętnościami — zastępując niepewne polecenia przejrzystą, zaufaną i efektywną platformą mobilną. 2. Problem Dla klientów: Znalezienie wiarygodnych, wykwalifikowanych fachowców (hydraulików, elektryków, malarzy) w marokańskich miastach jest czasochłonne. Przejrzystość cenowa nie istnieje, jakość jest nieprzewidywalna, a bezpieczeństwo/zaufanie pozostaje głównym problemem. Dla profesjonalistów usługowych: Wykwalifikowani rzemieślnicy w dużej mierze polegają na nieformalnych sieciach lub fizycznych punktach zbiorczych (mawqif). Brakuje im nowoczesnych narzędzi do budowania stabilnej bazy klientów, śledzenia dochodów lub prezentowania swojego portfolio prac.
Rozwój MVP platformy online-tutoringowej (analog Preply) dla rynku LitwyOpis projektu:Szukamy zespołu programistów lub pojedynczych specjalistów (Full-stack / Backend / Frontend / UI-UX) do stworzenia dwustronnego rynku online-uczenia dla litewskiego rynku.Celem projektu jest uruchomienie platformy internetowej, która połączy uczniów z freelancerami-nauczycielami do prowadzenia indywidualnych lekcji w czasie rzeczywistym.Podstawowa funkcjonalność MVP: Panel nauczyciela: Profil z wideo-wizytówką, przesyłanie dyplomów, ustawienie harmonogramu (kalendarz) i cen za godzinę. Panel ucznia: Wyszukiwanie według filtrów (przedmiot, cena, język, ocena), zakup lekcji, osobisty kalendarz zajęć. Wyszukiwanie i filtrowanie: Inteligentne dopasowanie nauczycieli z systemem recenzji i ocen. Wirtualna klasa: Integracja wideo połączenia (WebRTC, Zoom lub analogi), wbudowany czat i wymiana plików. System płatności: Bezpieczna transakcja (Escrow). Zamrożenie pieniędzy i wypłata freelancerowi po potwierdzeniu lekcji. Potrzebna integracja Stripe / Paysera.