Парсинг номеров телефонов из каналов и чатов Телеграм

Wymagana jest разработка простego programu lub bota Telegram do parsowania uczestników czatów i dyskusji kanałów w Telegramie. Funkcjonalność: Użytkownik wprowadza link do kanału lub czatu. Jeśli podany jest link do kanału, program powinien automatycznie przejść do sekcji „Dyskusje” i wykonać parsowanie uczestników dyskusji. W rezultacie należy wyeksportować tylko unikalne linki do profili użytkowników bez powtórzeń. Dodatkowe wymagania dotyczące selekcji: Wybór powinien obejmować tylko użytkowników, którzy w swoim profilu mają podany własny publiczny kanał. Kanał użytkownika musi mieć co najmniej 200 subskrybentów. Użytkownicy z kanałami mniejszymi nie są odpowiedni. Potrzebne jest maksymalnie proste i wygodne narzędzie: wystarczy wkleić link i uruchomić zbieranie danych według podanych kryteriów. Nie jestem programistą, dlatego będę wdzięczny za ocenę wykonalności takiego rozwiązania i wasze propozycje dotyczące optymalnego sposobu rozwoju. Standardowe parsery nas nie interesują — wymagana jest realizacja dokładnie opisanej powyżej logiki selekcji. Odpowiedź na wasze propozycje może być w ciągu dnia.

Dobry wieczór, jest zadanie: trzeba 1-2 razy dziennie sprawdzać dostępność i aktualność cen towarów, które zostały dodane na stronę (strona na platformie prom.ua) z strony dostawcy. Możecie obliczyć cenę i jak to będzie wyglądać.

Skonfigurować automatyczne aktualizacje raz dziennie dostępności towarów na naszej stronie na prom.ua. Mamy dostawcę, który codziennie wysyła cennik towarów w formacie Excel na nasz adres e-mail. Artykuły na naszej stronie i w cenniku dostawcy są identyczne. Wartości w kolumnie "zapasy" to albo brak dostępności, albo liczba, albo więcej niż jedna skrzynka - należy aktualizować na stronie do stanu Gotowe do wysyłki lub Brak w magazynie. Artykuły, które nie znajdują się w cenniku dostawcy - pozostawić bez zmian. Proszę zaproponować rozwiązanie, termin i budżet. Dziękuję za wcześniejszą odpowiedź, czekam na specjalistę do współpracy.

Potrzebne jest zrealizowanie projektu zbierania i strukturyzacji dużej ilości obrazów z otwartych źródeł internetowych (na pierwszym etapie 2000 obrazów). Zadanie obejmuje: - zautomatyzowane zbieranie obrazów; - pobieranie plików w maksymalnie dostępnej jakości; - klasyfikację obrazów według kategorii. Oczekiwany rezultat: - strukturalna baza obrazów; - zrozumiały system katalogowania; - przekazanie wyniku przez Google Drive lub inny uzgodniony sposób;

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. .