Budżet: 2000 PLN Termin: 7 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotowy do współpracy
Cześć wszystkim. Szukam bota, który pomoże śledzić wydarzenia tenisowe i wysyłać sygnały do tг.
Załączam specyfikację. Technologia może być wasza. Czekam na wasze odpowiedzi i wycenę.
Budżet: 2000 PLN Termin: 7 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotowy do współpracy
Budżet: 100 PLN Termin: 1 dzień
Witam! Rozwiązywałem podobne zadanie, skanowałem stronę bukmacherską i wysyłałem wynik meczu na kanał TG.
Zadanie jest jasne, mogę to zrobić w 1 dzień. Chętnie omówię szczegóły.
Budżet: 120 PLN Termin: 1 dzień
Dzień dobry, rozwijamy boty na Telegramie o dowolnej złożoności na Pythonie, web development, tworzenie stron internetowych na PHP, frameworkach Laravel, HTML, CSS, w tym również na WordPressie. Tworzymy strony na PHP, frameworkach Laravel oraz aplikacje mobilne na iOS i Androida pod klucz.
Rozwijamy strony na PHP i aplikacje mobilne na iOS oraz Androida. Mamy doświadczenie w tworzeniu systemów CRM/ERP. Gotowi jesteśmy zrealizować Twoje zamówienie pod klucz. Tworzymy strony na WordPressie i aplikacje mobilne na iOS oraz Androida. Łączne doświadczenie w rozwoju wynosi 7 lat. Gotowi jesteśmy zrealizować Twoje zamówienie pod klucz.
1. Projekty
https://berkanaplus.com.ua/ - Ta strona była przenoszona i konfigurowana na serwerze.
2. https://leondesign.kyiv.ua/
Aktualizacja wersji PHP i pluginów.
3. https://peg.com.ua/
Rozwój nowego modułu dla strony do dynamicznej aktualizacji cen produktów.
https://uvali.com.ua/
Konfiguracja serwera VPS. 📈 Marketing internetowy i promocja:
Konfiguracja reklamy w Google Ads, Facebook, TikTok
SEO i copywriting
Promocja przez powiadomienia push i reklamy w aplikacjach
Analiza marketingowa, testy A/B, optymalizacja kampanii
📈 Marketing internetowy i promocja:
Konfiguracja reklamy w Google Ads, Facebook, TikTok
SEO i copywriting
🎨 Rozwiązania projektowe:
Własny dział projektowania
🎨 Rozwiązania projektowe:
UI/UX design, branding, kreacje reklamowe
Budżet: 200 PLN Termin: 3 dni
Witam!
Jestem gotowa wykonać Twoje zadanie. Mam już doświadczenie w opracowywaniu podobnego projektu. Będę czekać na Twoją wiadomość
Budżet: 200 PLN Termin: 3 dni
Cześć!
Jestem programistą Pythona, mam duże doświadczenie w pracy z botami, takimi jak ten, który Cię interesuje.
Napisz, omówimy Twój projekt!
Z poważaniem,
Andrzej
Budżet: 500 PLN Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Napiszę skrypt w Pythonie. Wszystkie niezbędne powiadomienia będą trafiały do bota Telegram. Jakie dokładnie powiadomienia mają być - trzeba omówić bardziej szczegółowo.
Już przejrzałem wszystkie strony związane z tenisem.
Budżet: 75 PLN Termin: 2 dni
Cześć, nazywam się Alihan, specjalizuję się w tworzeniu botów Telegram na Pythonie z użyciem biblioteki aiogram 3. Chętnie zrealizuję Twojego bota do śledzenia meczów tenisowych z powiadomieniami przy wyniku 6-0 lub 6-1 w pierwszym secie. Pracuję z API (Sofascore, LiveScoreAPI), implementuję logikę bez powtórzeń, wszystko jest łatwe i zrozumiałe do konfiguracji. Zawsze w kontakcie, robię szybko, starannie i na temat.
Budżet: 120 PLN Termin: 2 dni
Witam, jestem gotowy podjąć się projektu.
Stworzę bota do sygnałów na kanał Telegram. Mam pytanie odnośnie projektu, czy będziesz mógł zapewnić serwer, na którym będzie działał bot?
Używam wszystkich opisanych w specyfikacji technologii, bot będzie działał bez awarii.
Porozmawiajmy.
Budżet: 90 PLN Termin: 10 dni
Cześć! Zajmuję się tworzeniem botów Telegram na Pythonie (aiogram). Jestem gotowy stworzyć bota, który będzie:
– automatycznie śledzić wydarzenia tenisowe przez API ;
– obsługiwać określone warunki
– wysyłać sygnały/ powiadomienia w Telegramie w czasie rzeczywistym.
Możemy zaimplementować logikę według filtrów, przedziałów czasowych, push do kanału lub grupy, niestandardowe wiadomości.
Jestem gotowy omówić szczegóły i szybko rozpocząć.
Budżet: 450 PLN Termin: 4 dni
Witam.
Nazywam się Oleksij, mam ponad 3 lata doświadczenia w tworzeniu botów, automatyzacji, parserów, stron internetowych i wielu innych. Gotowy szybko i jakościowo wykonać Twoje zamówienie, w razie jakichkolwiek pytań chętnie odpowiem w prywatnych wiadomościach.
Będę się cieszył ze współpracy!
Budżet: 770 PLN Termin: 1 dzień
Mam doświadczenie w tworzeniu botów na Pythonie, szczególnie dla Telegrama i parsowania wydarzeń sportowych. Zapoznałem się z Twoim TŚ, mogę zrealizować bota, który będzie śledził mecze tenisowe z wybranych źródeł i wysyłał sygnały do kanału lub grupy na Telegramie.
mogę odpowiedzieć na wszystkie pytania, jestem gotowy do omówienia szczegółów.
Czekam na odpowiedź!
Budżet: 1500 PLN Termin: 7 dni
Cześć,
Rozumiem, że potrzebujesz Telegram-Bota, który będzie śledził na żywo mecze tenisowe i wysyłał powiadomienia, gdy pierwszy set zakończy się wynikiem 6-0 lub 6-1. Mogę stworzyć takiego bota na Pythonie, z niezawodną integracją z Sofascore lub LiveScoreAPI oraz harmonogramem sprawdzania za pomocą apscheduler.
Bot będzie wysyłał precyzyjne wiadomości do Twojego kanału Telegram i będzie przechowywał historię meczów, aby uniknąć powtórzeń. Ustawię to tak, aby konfiguracja była łatwa, a bot prosty w instalacji i możliwy do rozbudowy w przyszłości.
Proszę, powiedz, z jakiego źródła danych chcesz zacząć i czy masz już token bota oraz kanał, na który będzie wysyłał wiadomości?
Budżet: 110 PLN Termin: 2 dni
Dzień dobry, mogę zrobić dla Ciebie taki parser, będą nadchodzić wszystkie wiadomości, które Ci są potrzebne. Mam doświadczenie w pracy z API oraz w tworzeniu botów Telegram na aiogram.
Budżet: 320 PLN Termin: 5 dni
Dzień dobry!
Realizuję projekt na Pythonie.
Piszcie, omówimy szczegóły i zaczniemy!
Z poważaniem, Andriej!
Budżet: 200 PLN Termin: 1 dzień
Dzień dobry, mam doświadczenie w tworzeniu podobnych botów "śledzących". Piszę na Go, co pozwala na szybkie i małe projekty tego typu. Mam doświadczenie w pracy i instalacji oprogramowania na zdalnych serwerach, w przypadku gdy nie masz wynajętego serwera, mam sprawdzone i korzystne cenowo usługi, z którymi współpracuję od dawna, co pozwoli na szybkie i bezproblemowe zainstalowanie bota oraz pewność jego stabilności. Dziękuję za uwagę i miłego dnia!
Budżet: 200 PLN Termin: 3 dni
Witam! Mam ponad 5 lat doświadczenia w tworzeniu botów Telegram, mam pełne zrozumienie Twojego zadania, jestem gotów je wykonać szybko, wygodnie i jak najbardziej jakościowo. Bot zostanie zrealizowany na aiogram3, wprowadzę wszelkie Twoje poprawki, gwarantuję dożywotnią gwarancję!
Budżet: 200 PLN Termin: 3 dni
Witaj, Ivan.
Chętnie zajmę się napisaniem skryptu. Proponuję omówić szczegóły.
Budżet: 200 PLN Termin: 5 dni
Dzień dobry. Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram i pracy z API. Proszę się kontaktować.
Budżet: 99 PLN Termin: 3 dni
Dzień dobry, Ivan.
Opracuję skutecznego bota na Telegramie do monitorowania meczów tenisowych. Mam doświadczenie w pracy nad podobnymi botami. Szczegółowo opisałeś wymagania, więc zadanie jest jasne. Zrobię wszystko sprawnie.
Budżet: 200 PLN Termin: 1 dzień
Witam, mogę zaimplementować parser i wysyłać wiadomości do TGa (czat/kanał/grupę nie ma znaczenia), chętnie nawiążę współpracę
Budżet: 111 PLN Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Ivan.
Napisz, omówimy
........................................................
Budżet: 75 PLN Termin: 2 dni
Dzień dobry, robiłem coś podobnego z kursem kryptowalut. Mam duże doświadczenie w programowaniu w języku Python. Również zapewniam wsparcie techniczne przez kilka tygodni.
Budżet: 111 PLN Termin: 11 dni
Zajmuję się regularnym zbieraniem danych.
Parsery umieszczam na własnych serwerach z dalszym wsparciem ich działania.
W opisie podano kilka stron, od ilości źródeł zależy również cena.
Piszę w wiadomościach prywatnych, aby doprecyzować szczegóły projektu.
Budżet: 470 PLN Termin: 10 dni
Dzień dobry!
Projekt zainteresował.
Gotowy do pracy.
Czekam na Twoją wiadomość w wiadomości prywatnej 💻
Budżet: 500 PLN Termin: 2 dni
Nazywam się Artur, jestem współwłaścicielem SUBI Labs – zespołu profesjonalistów tworzącego niezawodne boty Telegram. Jesteśmy gotowi opracować bota do śledzenia wydarzeń tenisowych z wysyłaniem sygnałów do Telegrama, dokładnie zgodnie z Twoim TZW.
Nasze doświadczenie w tworzeniu botów Telegram do monitorowania wydarzeń, w tym sportowych, pozwala nam gwarantować wysoką jakość realizacji i stabilną pracę. Uwzględnimy wszystkie Twoje wymagania, zapewniając wygodę i funkcjonalność.
Prosimy o przesłanie TZW w wiadomości prywatnej, abyśmy mogli przygotować wycenę.
Budżet i terminy zależą od zakresu prac.
Czekam na odpowiedź!
Z poważaniem,
Zespół SUBI Labs
Budżet: 400 PLN Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Mam doświadczenie w pracy z botami Telegram. Pracuję od kilku lat.
Gotowa szybko i solidnie zrealizować!
Budżet: 75 PLN Termin: 2 dni
Witam,
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram i pracy z API. Jestem gotowy szybko i jakościowo wykonać Twoje zamówienie. Również jestem otwarty na wprowadzanie poprawek do projektu, jeśli będzie taka potrzeba.
Budżet: 75 PLN Termin: 5 dni
Gotowa na opracowanie niezawodnego bota Telegram na Pythonie do monitorowania meczów na żywo ATP/WTA/Challenger z integracją z API LiveScore lub Sofascore, który będzie automatycznie śledzić zakończenie pierwszego seta i przy wyniku 6:0 lub 6:1 wysyłać estetycznie sformatowany sygnał do kanału z danymi o turnieju, graczach i czasie — z uwzględnieniem ochrony przed duplikatami, przechowywania historii, stabilnej pracy 24/7 i możliwości skalowania, orientacyjny koszt od 10000
Krótko Potrzebny program w Pythonie, który uruchamia się na moim PC (Windows) i tworzy faceless-wideo w formacie „głos lektora + zmieniający się materiał wideo z zdjęć i klipów” — jak dokumenty historyczne na YouTube (przykład dołączę osobno). Wprowadzam temat → program pisze scenariusz, lekturuje, dobiera do każdego fragmentu tekstu wideo/zdjęcia z darmowych archiwów, montuje → wydaje gotowy MP4. Tylko dla mnie. Bez strony, bez użytkowników, bez sprzedaży. Jeden użytkownik — ja. Jak działa (krok po kroku) 1. Wprowadzenie. Otwiera się proste okno. Wprowadzam temat filmu i wybieram głos lektora z listy (**lista głosów pobierana automatycznie z ElevenLabs przez API** — dostępne na moim koncie). Klikam „Utwórz”. (Drugi tryb: wklejenie gotowego scenariusza zamiast generacji.) 2. Scenariusz. Program przez LLM API (OpenAI/Anthropic, klucz w ustawieniach) pisze scenariusz na zadany temat o określonej długości. 3. Podział na sceny. LLM dzieli scenariusz na sceny i dla każdej zwraca: tekst sceny; typ wizualizacji: wideo lub zdjęcie; zapytanie wyszukiwania (rozwinięta fraza, co powinno być w kadrze); oznaczenie „highlight” + ocenę ważności 1-10 (dla intro, patrz poniżej). 4. Lektura. Tekst wysyłany jest do ElevenLabs API wybranym głosem → audio. Pod długość audio każdej sceny przycinany jest materiał wideo. 5. Dobór wideo/zdjęć — z darmowych źródeł przez API (patrz lista poniżej). Dla każdego źródła zapytanie formułowane jest na swój sposób (dla dokładności). Jeśli w jednym nie znaleziono — próbuje następnego. 6. Weryfikacja (maksymalnie 3 kroki na scenę). Krok 1: program bierze pierwszy znaleziony wariant (wideo/zdjęcie) według zapytania. Krok 2: wysyła kadr do LLM — „czy pasuje do sceny?”. Pasuje → stop. Krok 3 (jeśli nie pasuje): program przełącza się na wyszukiwanie zdjęć (po dokładnym zapytaniu zdjęcia znaleźć łatwiej niż wideo, — tak gwarantujemy trafność w sensie) i bierze je z wzmocnionym ruchem (zoom + panorama). Nie robić więcej niż 3 kroki na jedną scenę — to oszczędza budżet LLM i gwarantuje, że kadr jest w temacie. 7. Montaż przez ffmpeg/moviepy: klipy i zdjęcia pod timing lektury, zdjęcia ożywiane zoomem (efekt Kena Burnsa), głos na wierzchu, proste przejścia. Wyjście: MP4 1920×1080. Reguły materiału wideo (ważne — za to odpowiada program) Pierwsze 60 sekund — intro-teaser: montaż najbardziej efektownych klipów z całego filmu (brane są sceny z najwyższą oceną ważności, gdzie jest wideo) pod osobny tekst-wprowadzenie od LLM („w tym filmie dowiesz się…”), kadry bez wyjaśnień, jak intryga. Potem przejście i główna część. Naprzemienność: wstawka wideo minimum co ~6 sekund, nie można mieć wielu zdjęć pod rząd. Udział wideo: nie mniej niż ~40% czasu — żywe klipy, reszta — zdjęcia z zoomem. Długość kadru: 4-6 sekund (i zdjęcia, i wideo). Nie migać, nie trzymać statyki długo. Dla czysto historycznych tematów, gdzie nie ma wideo — zdjęcia z wzmocnionym ruchem (zoom + panorama). Źródła (wszystkie darmowe, z API) Nowoczesne wideo+zdjęcia: Pexels, Pixabay. Historyczne / archiwalne (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Biblioteka Kongresu, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Każde źródło — oddzielny moduł, łatwo dodać nowe. Używać tylko public domain / wolnych licencji z prawem do komercyjnego wykorzystania. Żadnego parsowania cudzych YouTube/stron, fragmentów filmów, obrazków „z googla”.Unikalność doboru Aby wideo nie pokrywały się z cudzymi: brać losowy klip z top-wyników (nie pierwszy), prowadzić bazę już użytych (nie powtarzać), opcjonalnie — lekka obróbka klipu (crop/lustro/szybkość). Opcje (włącz/wyłącz w ustawieniach) Tylko zdjęcia — jeśli włączone, wideo zbierane jest CZYSTO z zdjęć, bez klipów wideo. Każde zdjęcie OBOWIĄZKOWO z ruchem (zoom i/lub panorama, efekt Kena Burnsa) — nawet w tym trybie nie powinno być statycznych „martwych” kadrów, minimalna dynamika zawsze. Jeśli wyłączone — standardowy tryb (zdjęcia + klipy wideo z naprzemiennością, jak w regułach materiału wideo). Bez lektury — jeśli włączone, wideo zbierane jest według tekstu BEZ generacji głosu: kod NIE zwraca się do ElevenLabs i nie nakłada lektury (materiał wideo dobierany jest według tekstu scen, timing kadrów — według reguł/parametrów, bez powiązania z audio). Jeśli wyłączone — automatycznie robi lektury według tekstu przez ElevenLabs, jak zwykle. Atmosferyczny overlay — jeśli włączone, na całym materiale wideo nakładany jest półprzezroczysty layer z unoszącymi się cząstkami / pyłem / świecącym bokeh / lekką mgłą (particle / dust / bokeh / fog overlay, tryb nakładania screen/add), aby kadry wyglądały na żywe i filmowe. Przy instalacji programu umieszczany jest zestaw z 5-8 popularnych overlayów (cząstki, pył,copybokeh, mgła, lekkie filmowe „ziarnko”) w lokalnym folderze — wybieram potrzebny z listy. Regulowana przezroczystość/jasność overlayu (suwak 0-100%), aby efekt nie był anicopyzbyt przyciemniony, ani zbyt wyraźny — sam dostosowuję siłę. Pożądane, aby overlay można było nakładać i na JUŻ gotowe wideo osobnocopy(postprodukcja: wziąć gotowy MP4 → wybrać overlay → ustawić przezroczystość → zapisać), a nie tylko przy montażu. Skąd wziąć overlaye do kompletu (wolna licencja): Pexels, Pixabay (zapytaniacopy„particle overlay”, „bokeh overlay”, „dust overlay”, „light leaks”, „film grain”), Mixkit, Videezy. Wykonawca dobiera 5-8 sztuk i umieszcza w folderze programu. Napisy (wbudowane lub osobnym .srt). Obróbka klipów dla unikalności. Rozdzielczość/format, długość wideo, udział wideo, głębokość wyszukiwania.Wymagania techniczne Python. Modułowa struktura (źródła i LLM — przez wymienne moduły, aby łatwo zamienić lub dodać). Wszystkie klucze API — w pliku ustawień, nie w kodzie. Proste okno (GUI do wyboru wykonawcy — Tkinter/PyQt), uruchamiane podwójnym kliknięciem. README z instrukcją, zrozumiałe logi, komentarze w kodzie.Co daję ja Klucze API (ElevenLabs, LLM, gdzie potrzebna rejestracja — załatwię). Płatne opłacam sam. Przykłady wideo-referencji (dołączę) i przykłady tematów do testów.Odbiór (gotowe, jeśli) Uruchamiam → okno → wprowadzam temat, wybieram głos → „Utwórz” → otrzymuję gotowy MP4. Materiał wideo zgodny z sensownym tekstem, naprzemienność wideo/zdjęć, intro-teaser 60 sek, lektura na wierzchu. Działa minimum z 6 darmowymi źródłami, z fallbackiem między nimi. Weryfikacja kadrów przez LLM: maks. 3 kroki na scenę (znaleziono → LLM sprawdził → jeśli nie, zdjęcie z ruchem jako pewniak). Unikalność: randomizacja + baza używanego. Tylko legalne źródła. Jest README, uruchamia się od zera.Przekazanie wyniku Cały kod źródłowy — w otwartej formie (wszystkie pliki), bez obfuskacji + zbudowana wersja robocza. Mogę sam uruchomić z źródeł według instrukcji (README: instalacja, klucze, uruchomienie). Kod musi być czysty, skomentowany i zrozumiały, aby **każdy inny programista mógł kontynuować pracę** nad nim, jeśli zajdzie taka potrzeba (bez powiązania z autorem). **Cała codzienna praca — przez interfejs (przyciski, pola, suwaki, rozwijane listy), BEZ potrzeby dotykania kodu.** Wszystkie ustawienia (temat, głos, opcje, overlay, foldery, długość, formaty) zmieniają się w oknie programu, a nie edytowaniem plików. Kod w rękach — tylko jako moja własność i zabezpieczenie, a nie jako sposób zarządzania programem. Wszystkie prawa do kodu po zapłacie — moje.Zarządzanie miejscem na dysku (ważne) Program nie powinien zapełniać dysku. Zrealizować: Po zmontowaniu wideo wszystkie pliki pośrednie (pobrane klipy, tymczasowe fragmenty, audio-clipy) automatycznie usuwane — na dysku pozostaje tylko gotowy MP4. Limit na cache (parametr w ustawieniach, np. 5 GB): przy przekroczeniu stare pobrane pliki usuwane są automatycznie (najpierw najstarsze). Folder dla gotowych wideo i dla plików tymczasowych ustalam w ustawieniach. Pokazywać, ile miejsca zajęte, i przycisk „wyczyść cache” ręcznie.Proszę wskazać w odpowiedzi Przykłady podobnych prac (ffmpeg/moviepy, praca ze stockowymi/archiwalnymi API, ElevenLabs/LLM). Propozycja dotycząca GUI. Czy rozwiązanie wykorzystuje bazę danych (jaką i po co) — czy wystarczą lokalne pliki. Termin i koszt.
Opracowujemy integrację w czasie rzeczywistym z zewnętrzną usługą Trener. Wysyłamy zorganizowane zrzuty stanu, otrzymujemy rekomendacje i pokazujemy je w wyskakującym oknie. Zadanie — stabilne i pełne przesyłanie danych dla prawidłowego działania Trenera. Szukamy programisty do łańcucha: przetwarzanie danych → komunikacja HTTP → nakładka. Potrzebni są ludzie z takimi umiejętnościami Python dobrze, Java podstawy, API HTTP/JSON-APIs Projekt gotowy w 90%, ale są pewne niezgodności
Wymagana jest разработка lokalnego skryptu Python do automatycznego wypełniania Google Arkuszy danymi z wewnętrznego serwisu firmy. Główna logika: 1. Połączyć się z Google Arkuszem. 2. Znaleźć wiersze, w których wypełniony jest ID, ale brakuje dwóch docelowych wartości. 3. Sformułować link według szablonu: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Uzyskać dwie wartości (przez API, jeśli istnieje, w przeciwnym razie przez Playwright). 5. Zapisz wartości z powrotem do Google Arkusza. 6. Oznaczyć wiersz jako przetworzony. 7. Kontynuować przetwarzanie kolejnych wierszy. Wymagania: • Python • Google Sheets API • Priorytetowe użycie oficjalnego API • W przypadku braku API — Playwright • Bez OCR, rozpoznawania ekranu i współrzędnych myszy • Poufne dane nie powinny trafiać do logów • Konfiguracja przez .env • Tryb testowy (bez zapisu do arkusza) • Nie przetwarzać już wypełnionych wierszy • Zbiorowe zapisywanie zmian w Google Sheets • Poprawne przetwarzanie błędów i ponownych prób Wymagane do dostarczenia: - kod źródłowy; - requirements.txt; - przykład .env.example; - instrukcja instalacji; - instrukcja uruchamiania; - krótki opis architektury. Przed rozpoczęciem realizacji proszę: 1. Zaproponować architekturę. 2. Wymienić niezbędne dostępności. 3. Zadać pytania wyjaśniające. 4. Podać koszt, terminy i orientacyjną liczbę godzin.
W ramach podnoszenia poziomu cyberbezpieczeństwa naszej infrastruktury musimy zrezygnować z praktyki przechowywania „wiecznych” i statycznych kluczy API, haseł oraz tokenów integracji w plikach konfiguracyjnych (.env, appsettings.json, config.yaml) naszych mikroserwisów. Cel biznesowy: Stworzyć jednolity, zabezpieczony punkt przechowywania danych poufnych (sekretów) z mechanizmem ich automatycznego aktualizowania (rotacji) w systemach zewnętrznych według harmonogramu. Inne nasze usługi będą żądać aktualnych tokenów „na żywo” przez API, co zminimalizuje szkody w przypadku kompromitacji któregokolwiek z komponentów systemu.Model bezpieczeństwa i szyfrowanie (Crypto Core) W bazie danych żaden sekret nie powinien być przechowywany w postaci jawnej. Podczas uruchamiania aplikacji do zmiennych środowiskowych przekazywany jest Klucz główny (Master Key). Jeśli klucz jest nieobecny lub ma nieprawidłową długość, usługa powinna zakończyć działanie na etapie inicjalizacji z zrozumiałym błędem w logach. Każdy sekret jest szyfrowany przed zapisaniem w bazie danych z użyciem tego Klucza głównego. Przy żądaniu — jest deszyfrowany w pamięci i zwracany w treści odpowiedzi.Audyt-logowanie (Audit Trail) Każda akcja z sekretami (tworzenie, odczyt przez usługę, udana lub nieudana rotacja) powinna być zapisywana w oddzielnym pliku logów audit.log (lub w oddzielnej tabeli w bazie danych). Ścisły zakaz: W audyt-logu kategorycznie zabrania się zapisywania samych wartości sekretów (ani w postaci jawnej, ani w postaci zaszyfrowanej).
Potrzebny specjalista do pisania parserów, który będzie w stanie obejść CLOUDFRAME. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Jest 10+ donorów o różnym stopniu trudności, z różnym poziomem ochrony. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Parsuje dane do gotowej bazy danych Mysql + zdjęcia na serwer. Należy napisać parser zgodnie z zadaniami opisanymi w specyfikacji technicznej i dostosować dane do istniejącej bazy danych, aby zapewnić pełną funkcjonalność na stronie. Specyfikacja techniczna oraz przykład donora na żądanie. Nie rozważamy parserów desktopowych ani C#.