Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Cześć..Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów na Telegramie.Jestem gotów do współpracy
Potrzebna identyczna kopia bota telegramowego @TrueMafiaBot.
Zwróć uwagę na grę w czatach, wielojęzyczność (zarówno podczas gry, jak i dla korzystania z bota) oraz zakup dodatkowych zasobów (waluta będzie dolar amerykański, należy podłączyć jeden z europejskich systemów płatności, na przykład e-kartę przez Revolut).
Podaj stos technologii, które proponujesz do rozwoju projektu, w tym bazę danych (biorąc pod uwagę, że projekt będzie dość obciążony zapytaniami od użytkowników). Podaj cenę, za którą jesteś gotów wykonać projekt oraz terminy. W ogłoszeniu podana jest warunkowa cena.
Składaj ofertę tylko jeśli jesteś pewien, że zrealizujesz ten projekt i nie napotkasz trudności.
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Cześć..Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów na Telegramie.Jestem gotów do współpracy
Budżet: 15000 UAH Termin: 15 dni
Witaj.
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.
Budżet: 27000 UAH Termin: 21 dni
Cześć! 🌟
Nazywam się Semen, jestem programistą webowym z doświadczeniem w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotów opracować kopię bota z grą w czatach, wielojęzycznością i zakupem zasobów (przez Revolut, w dolarach amerykańskich), optymalizując pod kątem obciążenia! 🚀
📋 Plan realizacji:
Gra w czatach: Zrealizuję "Mafię": podział ról, fazy dnia/nocy, głosowanie, komendy (/startgame, /join).
Wielojęzyczność: Wsparcie UA/EN/RU przez wybór języka (/language), tłumaczenia w JSON.
Zakup zasobów: Sklep z podpowiedziami/rolami, integracja z API Revolut, saldo w bazie.
Optymalizacja: Asynchroniczne przetwarzanie, cache dla szybkości.
📋 Stos technologii:
Python + aiogram (asynchroniczność).
PostgreSQL (baza danych).
Redis (cache).
Revolut API (płatności).
VPS + Docker (hosting).
💡 Doświadczenie: Opracowywałem boty do gier (500+ użytkowników), integrowałem płatności, pracowałem z PostgreSQL/Redis.
💰 Koszt i terminy:
Gra, wielojęzyczność: 500 USD.
Sklep, Revolut: 200 USD.
Optymalizacja: 150 USD.
Razem: 850 USD.
Terminy: 2–3 tygodnie
Wsparcie: 50 USD/miesiąc.
❓ Następne kroki:
Proszę o dostęp do API Revolut.
Proszę o szczegóły dotyczące zasobów do zakupu.
Zacznę po uzgodnieniu!
Z poważaniem, Semen 😊
Budżet: 15500 UAH Termin: 14 dni
Witaj! Mam doświadczenie w pisaniu botów telegramowych na aiogram i posiadam znajomość baz danych sql. Zapoznałem się z twoim projektem i jestem gotów się nim zająć. Pisz na priv, omówimy to.
Budżet: 20000 UAH Termin: 15 dni
Dzień dobry!
Zajmuję się tworzeniem botów telegramowych w Pythonie.
Z przyjemnością zrealizuję również Twój projekt.
Jeśli chodzi o stos technologii, jestem pewny, że do rozwoju wystarczą następujące:
PostgreSQL - do przechowywania danych użytkownika
Aiogram 3 - do tworzenia bota telegramowego
Redis - do cachowania sesji gier
Również na Twoje życzenie można będzie dodać płatność w TGStars, to proste i wygodne rozwiązanie, które nie wymaga posiadania FOP ani organizacji z osobistym kontem.
Budżet: 25000 UAH Termin: 30 dni
Dzień dobry!
Bot będzie realizowany w Pythonie + aiogram 3.x — do asynchronicznego przetwarzania zapytań Telegram.
Logika serwera i API — na FastAPI, aby oddzielić bota, panel administracyjny i płatności.
Baza danych — PostgreSQL, do przechowywania użytkowników, gier i płatności.
Redis — do cache'u, timerów i sesji gier w czasie rzeczywistym.
Revolut API lub Stripe/Fondy — do przyjmowania płatności w dolarach.
Docker — do budowy i wdrażania projektu.
NGINX + Uvicorn — jako serwerowa obudowa.
React lub Vue — panel administracyjny do zarządzania i analityki.
CI/CD (GitHub Actions) — do automatycznego wdrażania.
Sentry + Grafana — do logów i monitorowania.
I w sprawie płatności
Akceptacja płatności przez Revolut nie jest najlepszym pomysłem z powodu skomplikowanej integracji, !!!słabej dokumentacji!!! i ograniczonego środowiska testowego. Revolut bardziej nadaje się do B2B, a nie do masowych płatności online. Lepiej użyć Stripe lub Fondy lub podobnych, są wygodniejsze do integracji i skalowania.
Czekam na odpowiedź)
Budżet: 25000 UAH Termin: 15 dni
Cześć!
Będę zadowolony, aby zrealizować Twoje zamówienie. Mam duże doświadczenie w tworzeniu architektonicznie złożonych botów telegramowych.
Stos technologiczny, który proponuję:
Python, Aiogram, Postgrsql(baza danych), Stripe/Revolute/Crypto bot(jako płatność za różne rzeczy)
Mam ponad 6-letnie doświadczenie w Pythonie, a także 4+ lata pracy z API telegramu. W razie potrzeby mogę pokazać Ci przykłady moich prac.
Skontaktuj się, chętnie omówię z Tobą szczegóły
Budżet: 27000 UAH Termin: 15 dni
Ja i mój zespół oferujemy pełny cykl rozwoju, pod klucz. W zespole są doświadczeni programiści, projektanci i specjaliści od UX/UI, co pozwala nam stworzyć wygodny i funkcjonalny produkt, który spełnia wszystkie Twoje wymagania. Terminy i cenę omówimy już w wiadomościach prywatnych, gdy będziemy mieli pełne wyobrażenie o zakresie pracy. Oczekuję od Ciebie feedbacku. Przykłady prac mogę wysłać w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 15000 UAH Termin: 14 dni
Dzień dobry !
Profesjonalnie tworzę boty telegramowe w Pythonie
Aiogram3 + PostgreSQL + Redis
Napisz w prywatnej wiadomości, aby wyjaśnić szczegóły
Potrzebne jest opracowanie bota (najlepiej w Pythonie), który automatycznie będzie sprawdzał stronę internetową pod kątem pojawiania się nowych ofert pracy. Wymagania: Monitorowanie oficjalnej strony, szczegóły zostaną dodane Sprawdzanie co 1–2 minuty. Śledzenie tylko określonych lokalizacji i miast Jeśli pojawi się nowa oferta pracy, bot powinien natychmiast wysłać wiadomość na Telegram Wiadomość powinna zawierać: nazwę oferty pracy; lokalizację; link do oferty pracy; czas wykrycia. Bot nie powinien wysyłać powtórnych wiadomości o tej samej ofercie pracy. Potrzebna jest instrukcja dotycząca konfiguracji i uruchomienia bota po zakończeniu pracy. Preferowane: Możliwość łatwego dodawania lub usuwania lokalizacji. Możliwość śledzenia tylko ofert pracy określonego typu Stabilna praca 24/7. Budżet: od 3000 do 6000 tysięcy hrywien Proszę podać termin realizacji, ostateczny koszt oraz przykłady podobnych projektów (jeśli są).
Konieczne jest opracowanie aplikacji lub skryptu, który automatycznie konwertuje pliki z formatów YML lub JSON na format XLS, z późniejszym generowaniem linku do wyjściowego pliku XLS do promocji Wymagania: Dane wejściowe: Plik w formacie YML (linki będą dostarczone) lub Plik w formacie JSON (linki będą dostarczone, JSON nie zawiera drzewa kategorii, ale każdy produkt znajduje się w osobnej tablicy). Dane wyjściowe: Plik w formacie XLS z dostępem przez bezpośredni link. Plik powinien być automatycznie aktualizowany według harmonogramu, na przykład codziennie. Wymagania funkcjonalne: Możliwość określenia liczby dni dla Dostępności Na zamówienie dla każdego wejściowego linku. Aplikacja powinna stabilnie działać w warunkach ograniczonego hostingu zasobów. Preferowany intuicyjny interfejs webowy do zarządzania ustawieniami.
Potrzebna jest niewielka poprawka w programie, który formuje zamówienia do druku. Zadanie: Dodaliśmy do asortymentu miękkie szkło z nadrukiem. W zamówieniach nazwa nadruku będzie wyróżniona symbolami #...# dla poprawnego rozpoznawania. Przykład: Miękkie szkło, #Abstrakcja biała# 2.0mm, Kształt: Prostokąt... Wymagane: jeśli w tekście zamówienia znajduje się fragment między symbolami #...#, program powinien rozpoznać go jako zamówienie z nadrukiem; przy formowaniu PDF lub arkusza do druku takie zamówienie należy wyróżnić innym kolorem (jakimkolwiek widocznym, uzgodnimy podczas realizacji); reszta logiki działania programu ma pozostać bez zmian. Przykład zamówienia dodaję poniżej do testowania.
O projekcie: Uruchamiamy usługę B2B do analityki i zarządzania kampaniami reklamowymi dla specjalistów ds. targetowania i mediów. Produkt będzie działał z oficjalnym Meta API. Główna techniczna trudność i fokus projektu to wirtuozowska praca z limitami Facebooka, routowanie ruchu między pulą naszych aplikacji oraz rygorystyczny system ochrony infrastruktury przed blokadami szarych kont reklamowych. Posiadamy już szczegółowe zadanie techniczne, opisującą architekturę baz danych, logikę balansu i wymagania dotyczące interfejsów. Szukamy wykonawcy, który zrealizuje to w trybie "pod klucz" (backend + frontend pulpitów). Co należy zrobić (Kluczowe zadania): Integracja z Meta API: Skonfigurować autoryzację użytkowników i regularne asynchroniczne parsowanie statystyk kont reklamowych. Zapytania muszą być wysyłane wyłącznie w paczkach, aby oszczędzać limity. System automatycznego odłączania kont: Napisać moduł, który nieprzerwanie monitoruje statusy kont reklamowych. Jeśli konto zostanie zablokowane, system powinien automatycznie cofnąć token dostępu w ciągu 60 sekund, aby chronić naszą aplikację przed sankcjami Meta. Infrastruktura proxy: Zrealizować tunelowanie wszystkich zapytań do API przez pulę SOCKS5. Obowiązkowe jest sztywne powiązanie konkretnego tokena użytkownika z statycznym adresem IP. Inteligentne routowanie: Stworzyć algorytm, który będzie rozdzielał przypisane konta reklamowe między kilka naszych aplikacji Facebook w określonych proporcjach, aby zmniejszyć ryzyko. Rozwój interfejsów: Stworzyć pulpit klienta z tabelą podsumowującą statystyki oraz zaawansowany panel administracyjny do ręcznego zarządzania limitami użytkowników, przypisaniami do aplikacji i pulą proxy. Oczekiwany stos technologii: Backend: Python, FastAPI. Zadania asynchroniczne: Celery, Redis. Bazy danych: PostgreSQL (lub ClickHouse do statystyk, według uznania). Frontend: Vue.js lub React (można używać gotowych bibliotek UI i szablonów pulpitów, nacisk na funkcjonalność, a nie skomplikowany design). Wymagania dla wykonawcy: Pewne doświadczenie w pracy z Meta Graph API i Marketing API. Musisz rozumieć, jak działają limity, jak czytać nagłówki obciążenia i jak pracować z tokenami. Zrozumienie specyfiki arbitrażu ruchu. Słowa „billing”, „ban konta reklamowego”, „menedżer biznesowy” i „farm” nie powinny budzić wątpliwości. Doświadczenie w budowaniu asynchronicznych parserów i pracy z serwerami proxy na poziomie zapytań sieciowych. Gotowość do pracy według jasnego zadania technicznego i dostarczania projektu etapami. Warunki: Format współpracy: Praca projektowa Budżet: Do uzgodnienia indywidualnie na podstawie twojej oceny zadania technicznego. Płatność: Etapowa, związana z punktami kontrolnymi. Jak odpowiedzieć: W liście motywacyjnym koniecznie podaj swoje doświadczenie w pracy z Meta API, dołącz linki do podobnych projektów (lub opisz ich funkcjonalność, jeśli są objęte NDA) i napisz orientacyjną widełkę cenową oraz terminy na opracowanie podobnego systemu od podstaw. Odpowiedzi bez opisu odpowiedniego doświadczenia w pracy z Facebook API nie będą rozpatrywane.
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.