Python program do oceny odniesienia / dobry odniesienie lub zły?

Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.

Wskaźnik do użytku w handlu powinien określać określone zakresy z historią i analizować je z bieżącym

Szukam programisty do stworzenia asystenta AI opartego na OpenAI GPT-5.5 z integracją Tourvisor API (Wyszukiwanie wycieczek).Co należy zrealizowaćBackend Preferowane: Python (FastAPI) lub Node.js Backend powinien mieć REST API do integracji z zewnętrznymi usługami.Integracja z OpenAI Należy użyć OpenAI API (GPT-5.5). AI powinien: prowadzić dialog z klientem; zapamiętywać historię korespondencji; automatycznie określać język (rosyjski/kazachski); odpowiadać jak menedżer biura podróży; korzystać z systemowego promptu i bazy wiedzy.Integracja z Tourvisor Na pierwszym etapie będzie używane tylko: API "Wyszukiwanie wycieczek" Po otrzymaniu danych od klienta backend powinien zwracać się do Tourvisor API i uzyskiwać rzeczywiste oferty. Architektura powinna przewidywać możliwość późniejszego podłączenia: API "Oferty last minute"; API "Opisy hoteli"; bez istotnej przeróbki projektu.Logika działania AI powinien samodzielnie prowadzić dialog. Na przykład: Klient: Chcę do Turcji AI pyta: miasto wylotu; daty; liczba dorosłych; liczba dzieci; wiek dzieci; budżet; życzenia. Po uzyskaniu niezbędnych danych backend wykonuje zapytanie do Tourvisor API. Otrzymane wyniki są przekazywane do GPT w celu sformułowania ładnej odpowiedzi dla klienta.Ważne wymagania AI nie powinien: wymyślać cen; wymyślać dostępności miejsc; wymyślać wycieczek. Używać tylko informacji uzyskanych z Tourvisor API.Preferowane użycie Function Calling (Narzędzia) Należy zrealizować oddzielne funkcje: searchTours() W przyszłości zostaną dodane: searchHotTours() getHotelInfo()Panel administracyjny Potrzebny jest prosty panel webowy, w którym można: zmienić systemowy prompt; załadować/zmienić bazę wiedzy; przeglądać historię dialogów; przeglądać logi i błędy.Technologie Python FastAPI (preferowane) Docker PostgreSQL Swagger/OpenAPICo powinno być przekazane po zakończeniu kod źródłowy projektu; instrukcja instalacji; konfiguracja Docker; dokumentacja API; pomoc przy pierwszym uruchomieniu.Będzie to atutem doświadczenie w pracy z OpenAI API; doświadczenie w integracji z Tourvisor API; doświadczenie w tworzeniu asystentów AI dla WhatsApp, Telegram lub innych komunikatorów.Dodatkowe życzenie Projekt powinien być napisany modułowo, aby w przyszłości można było bez przeróbek podłączyć: WhatsApp (Talk Me lub inna usługa); Telegram; Instagram Direct; stronę firmy. Ważne: przewidzieć możliwość podłączenia API "Oferty last minute" i "Opisy hoteli" w przyszłości bez zmiany głównej logiki aplikacji.

Potrzebny doświadczony programista Python do stworzenia programu automatyzacji pracy z witryną. Co ma robić bot: Autoryzować się na moim koncie na stronie. Nieprzerwanie (24/7) monitorować pojawienie się nowych zamówień roboczych. Po pojawieniu się nowego zamówienia otwierać jego kartę. Analizować informacje o zamówieniu (typ prac, miasto, odległość, opis). Automatycznie akceptować zamówienia, które spełniają określone warunki. Jeśli zamówienie nie spełnia warunków, pomijać je. Wysyłać powiadomienia na Telegram o zaakceptowanych i pominiętych zamówieniach. Wymagania: Python. Playwright (mile widziane) lub Selenium. Praca przez zwykłą przeglądarkę. Przekazanie pełnego kodu źródłowego po zakończeniu projektu. Zapewnienie instrukcji instalacji i uruchamiania. Obowiązkowe doświadczenie w tworzeniu podobnych systemów automatyzacji. Proszę o przesłanie przykładów podobnych projektów podczas odpowiedzi.

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;