Opracowanie bota AI do przyjmowania i przetwarzania zamówień od restauracji w Telegramie z integracją w 1C

Budżet: 21000 UAH Termin: 5 dni

Witam. Realizuję bota na Pythonie (Aiogram + FastAPI) z pełnym cyklem przetwarzania zamówień.

Do rozpoznawania wykorzystam Whisper (głosowe) oraz OpenAI Vision / EasyOCR (zdjęcia rękopisów). Logikę mapowania slangu („kartofel” -> „Ziemniak”) oraz wyciągania encji zbuduję przez OpenAI API (Structured Outputs/JSON mode) z rygorystyczną walidacją schematów pydantic. Do komunikacji z 1C skonfiguruję integrację REST API (usługi HTTP 1C) z obsługą statusów i błędów.

Budżet: 20000 UAH Termin: 4 dni

Dzień dobry. Jestem gotów zrealizować zamówienie.
Mam doświadczenie w tworzeniu botów na Aiogram + Whisper.

Budżet: 20000 UAH Termin: 5 dni

Cześć!

Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Piszcie, omówimy.

Budżet: 20000 UAH Termin: 7 dni

Witam, niedawno robiłem podobnego bota Telegram do przyjmowania zamówień: przetwarzanie wolnego tekstu i głosu przez Whisper, rozpoznawanie pozycji i ilości, dopasowywanie slangu klientów do oficjalnego katalogu produktów. Uściślające pytania w czacie i końcowe potwierdzenie przed wysłaniem zamówienia również były częścią tego projektu.

Jeśli macie wielu stałych restauratorów, warto dodać pamięć dopasowań dla każdego klienta, wtedy bot zgaduje "ziemniaki" za pierwszym razem i nie pyta ponownie, co eliminuje do 30% uściśleń.

Ile pozycji znajduje się w waszej ofercie i jak obecnie dostępna jest 1C: czy są gotowe usługi REST, czy trzeba je uruchomić? A skąd bot bierze katalog produktów, czy to jest eksport, czy bezpośrednie zapytanie.

Proponuję się skontaktować, przy okazji naszkicuję schemat przetwarzania zgłoszenia od głosu do dokumentu "Zamówienie klienta" w 1C pod waszą ofertę.

Budżet: 19000 UAH Termin: 25 dni

Interesujący projekt, a najtrudniejsza część tutaj na pewno nie to whisper i nie OCR, a zestawienie nomenklatury. „Ziemniak”, „cebula”, „bakłażany”, to nieskończony żywy slang, i jeśli mapowanie jest zrobione jako statyczna tabela, szybko się zestarzeje. Dlatego od razu pytanie: czy macie już jakiś podręcznik nomenklatury z 1C, który można wyeksportować? Od jego struktury mocno zależy podejście do wyszukiwania embeddingowego według podobieństwa, a nie tylko fuzzy match.

Jeśli chodzi o 1C, wszystko jest możliwe przez REST/HTTP-usługi, ale ważne jest, aby zrozumieć, która wersja konfiguracji i czy API jest otwarte na zewnątrz. Były sytuacje, kiedy tam była własna konfiguracja i standardowe punkty końcowe nie pasowały.

Ogólnie widzę to jako pracę na około 25 dni, uwzględniając wszystkie trzy etapy i normalne pokrycie skrajnych przypadków. Powiedzcie, czy już działa bot, czy zaczynamy od zera, i jaka wersja 1C jest u was w użyciu?

Budżet: 20000 UAH Termin: 16 dni

Dzień dobry. Zrozumiałem specyfikację: bot Telegram zamiast operatora — przyjmuje tekst/zdjęcie/głos, mapuje na waszą nomenklaturę i tworzy „Zamówienie klienta” w 1С. Zamknę kluczowe ryzyka:
- niestrukturalny input (slang, pismo ręczne, głos) → strukturalny JSON (pozycja, ilość, jednostka miary);
- wątpliwe linie — pytanie wyjaśniające w czacie, bez „cichego” błędu w 1С;
- potwierdzenie przez klienta przed wysyłką;
- powtórna obróbka w przypadku awarii API bez ponownego uruchamiania całego scenariusza.
Zrobię to w Pythonie (Aiogram + FastAPI): etap 1 — parsowanie do JSON; etap 2 — słownik/mapowanie nomenklatury; etap 3 — HTTP/REST w 1С.

Doświadczenie: w retail już robiłem boty Telegram do zamówień z eksportem do 1С (XML/API), panel administracyjny nomenklatury/punktów; osobno — produkcja AI (OpenAI + wywoływanie funkcji) i OCR/wizja w dokumentach do pól strukturalnych. Znam operację od wewnątrz (przyjęcie, wycena, raporty) — dlatego buduję pod rzeczywisty przepływ zgłoszeń.
Wyjaśnienia przed wyceną:
1) Ile pozycji w słowniku i czy istnieje już „slang → SKU” przynajmniej częściowo?
2) 1С: jaka konfiguracja i czy istnieje już usługa HTTP pod „Zamówienie klienta”, czy ją też trzeba opisać?
3) Język zgłoszeń: tylko ukraiński czy także rosyjski/mieszany?
4) MVP: tylko tekst na początku, czy od razu zdjęcie + głos?
Po odpowiedziach podam termin i cenę w etapach. Gotowy do rozpoczęcia po uzgodnieniu.

Nie mogę podać linku do identycznego bota, ponieważ to informacja poufna.
https://gooru-lab.github.io/portfolio/ Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Cześć, Pawle.

W tym projekcie krytycznym miejscem nie jest samo OCR czy Whisper, ale ochrona przed błędnym zamówieniem w 1C. Dlatego zbuduję przetwarzanie jako kontrolowany proces: tekst, głos lub zdjęcie → uporządkowane pozycje → porównanie z nomenklaturą → wyjaśnienie niejednoznaczności → potwierdzenie przez klienta → przekazanie do 1C.

Realizacja: Python, aiogram, FastAPI, OpenAI Vision/Whisper, walidacja Pydantic oraz hybrydowe mapowanie przez słownik, fuzzy matching i embeddings. Dla każdej niepewnej pozycji bot nie będzie „zgadywał”, ale poprosi o potwierdzenie. Dodam dziennik przetwarzania, ponowne próby integracji oraz idempotencję, aby jedno zamówienie nie zostało utworzone w 1C dwa razy.

Aby poprawnie rozpocząć, potrzebne są przykłady nomenklatury, 15–20 zanonimizowanych rzeczywistych zgłoszeń oraz informacje o 1C: wersja i czy już istnieje usługa HTTP/REST do tworzenia „Zamówienia klienta”. Jeśli endpoint jest gotowy — podłączę go do głównej pętli; jeśli trzeba go jeszcze opracować w konfiguracji 1C, po przeglądzie struktury zarejestrujemy ten blok osobno.

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry.
Jestem starszym inżynierem z ponad 10-letnim doświadczeniem.
Zadanie jest całkowicie zrozumiałe.

Mam doświadczenie w rozpoznawaniu tekstu, transkrypcji i wizji - doskonale rozumiem, jaki model wybrać i dlaczego (zarówno z darmowych modeli open-source, jak i płatnych przez API, takich jak Claude Opus czy gpt).
Z botami tg pracuję dość długo w Pythonie/NodeJS/Go.
Z 1C mam doświadczenie na poziomie integracji w hipermarkecie.

Biorę trochę więcej, niż tutaj jest proponowane, ale pracując ze mną, możecie być pewni dotrzymania terminów i jakości uzyskanego wyniku. Po zakończeniu przygotuję dla Was całą niezbędną dokumentację i przekażę całą pracę tak, jak to trzeba. A przez pierwszy czas po uruchomieniu zapewnię wsparcie techniczne.

Budżet: 20000 UAH Termin: 21 dni

Dzień dobry!

Dla takiego zadania sensownie jest budować nie “jednego bota z AI”, a połączenie z trzech części: bot Telegram do dialogu, backend na FastAPI do przetwarzania i przechowywania stanów oraz oddzielny moduł integracyjny dla 1C. Wtedy na etapie MVP można stabilnie przyjmować tekst, głos i zdjęcia, sprowadzać je do jednolitej reprezentacji JSON, a następnie uruchamiać mapowanie na waszą nomenklaturę i wysyłkę do 1C.

Z technicznego punktu widzenia najlepiej od razu wprowadzić pośrednią warstwę normalizacji: rozpoznawanie mowy/obrazów nie powinno bezpośrednio tworzyć dokumentu w 1C. Po wyciągnięciu pozycji, ilości i jednostek miary system powinien sprawdzać nieokreślone fragmenty, zadawać pytania wyjaśniające w czacie i dopiero po potwierdzeniu formować zamówienie. To znacznie zmniejsza błędy, szczególnie w slangu, skrótach i ręcznie pisanych listach.

Są dwa krytyczne ryzyka. Pierwsze — jakość OCR/ASR na rzeczywistych zdjęciach i głosach od klientów: bez przykładów trudno zagwarantować dokładność, szczególnie dla tekstu ręcznie pisanego. Drugie — integracja z 1C: zależy od tego, czy istnieje gotowy serwis HTTP/REST, jakie pola są potrzebne do dokumentu “Zamówienie klienta” oraz jak dokładnie są przetwarzane duplikaty i błędy synchronizacji. Dla takich integracji ważne jest wprowadzenie logowania każdego kroku oraz idempotencji, aby nie tworzyć powtórnych zamówień.

W ramach waszego budżetu 20 000 UAH realistycznie można uruchomić etap MVP: bot, podstawowe przetwarzanie AI, struktura JSON, wyjaśnienie niejasnych pozycji i przygotowanie do przekazania do 1C. Jeśli API 1C jest już gotowe i są przykłady rzeczywistych zamówień, wtedy można dokładniej określić zakres i terminy; jeśli nie — lepiej podzielić zakres na etapy, aby nie ryzykować jakością.

Potrzebujemy 3 rzeczy do dokładnej oceny: czy macie przykłady rzeczywistych zgłoszeń w tekście, głosie i zdjęciach; czy gotowy jest API/HTTP-serwis w 1C z opisem tworzenia dokumentu; oraz czy istnieje aktualny słownik nomenklatury z synonimami, skrótami i wariantami nazw od klientów. Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 12 dni

Witam. Opisany zakres warto podzielić na osobne etapy z własnymi kryteriami akceptacji.

Za budżet 20 000 UAH proponuję zrealizować pierwszy MVP: bot Telegram przyjmuje tekst, głos i zdjęcia, rozpoznaje pozycje, ilość oraz jednostki miary, zadaje pytania doprecyzowujące i formuje potwierdzony, ustrukturyzowany JSON. Wynik jest weryfikowany na uzgodnionym zestawie rzeczywistych, zanonimizowanych zgłoszeń.

Zestawienie z pełną nomenklaturą oraz integracja z 1C powinny być oceniane osobno po otrzymaniu wersji i konfiguracji 1C, dokumentacji usługi HTTP oraz przykładu katalogu produktów. Jeśli 20 000 UAH to budżet całego rozwiązania pod klucz, jakościowo zrealizować zadany zakres w jego ramach jest niemożliwe.

Mam 19-letnie doświadczenie w automatyzacji przemysłowej, integracji systemów oraz pracy z Python/API. Jestem gotów rozpocząć od krótkiego uzgodnienia schematu JSON i kryteriów akceptacji pierwszego etapu.

Budżet: 19000 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry, Pawle!
Na Freelancehunt mój profil jest nowy, dlatego pierwszy projekt mogę wykonać po obniżonej cenie. Mam praktyczne doświadczenie w integracji 1C z własnymi aplikacjami, botami Telegram i zewnętrznymi usługami przez API.
Mogę zacząć Twoje zadanie od razu. Już w ciągu pierwszych 24 godzin pokażę działający proces:
wiadomość, głos lub zdjęcie → rozpoznawanie → złożenie zamówienia → dopasowanie do asortymentu → potwierdzenie przez klienta.
Bot nie będzie samodzielnie zgadywał wątpliwej pozycji. W przypadku niejednoznaczności zada pytanie wyjaśniające, a przed przekazaniem do 1C pokaże klientowi ostateczne zamówienie. To zmniejszy ryzyko błędnego towaru, ilości lub jednostki miary.
W kolejnych etapach podłączę:
— rozpoznawanie wiadomości głosowych i obrazów;
— dopasowanie slangu i skrótów do asortymentu;
— zapisywanie potwierdzonych dopasowań dla stałych klientów;
— tworzenie zamówienia klienta w 1C;
— logowanie i obsługę błędów;
— testowanie pełnego scenariusza na Twoich przykładach.
Koszt — 16 000 UAH. Termin — do 5 dni. Pierwszy działający prototyp — w ciągu 24 godzin.
Termin jest ważny, jeśli w 1C już przygotowano usługę HTTP lub API do tworzenia zamówienia. Jeśli nie, najpierw w ciągu tych samych 24 godzin pokażę gotową część rozpoznawania i formowania zamówienia, po przeglądzie bazy określę zakres prac nad wymianą z 1C.
Przed rozpoczęciem muszę tylko wyjaśnić jedno: czy w 1C już istnieje API/usługa HTTP do tworzenia dokumentu „Zamówienie klienta”, czy też trzeba ją również opracować? Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry!

Zapoznałem się z zadaniem. Kluczowym zadaniem jest nie tylko rozpoznanie tekstu, głosu czy zdjęcia, ale uzyskanie poprawnego zamówienia, które można bez ręcznej interwencji przekazać do 1C.

Proponuję realizować projekt etapami.

Na pierwszym etapie bot będzie przyjmował wiadomości tekstowe, głosowe i zdjęcia, przekształcał je w zorganizowane zamówienie i, w razie potrzeby, wyjaśniał niejasne pozycje lub ilości.

Następnie dodany zostanie moduł porównywania nazw z waszym katalogiem produktów, po czym zostanie podłączona integracja z 1C przez API.

Takie podejście pozwala przetestować każdy etap osobno i uniknąć sytuacji, w której cały system zależy od jednego dużego wydania.

Chciałbym wyjaśnić kilka kwestii:

czy istnieje gotowe REST API lub usługi HTTP dla 1C;
ile pozycji zawiera katalog nomenklatury;
czy są przykłady rzeczywistych zamówień restauracji (tekst, głos, zdjęcie), aby od razu sprawdzić jakość rozpoznawania. Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Bot do automatyzacji zgłoszeń z restauracji: przetwarzanie tekstu, głosu, zdjęć, dopasowywanie do asortymentu, wysyłanie do 1C. Zrobię na Pythonie + Aiogram: Whisper/SpeechKit do głosu, Vision OCR do zdjęć, FastAPI do integracji z 1C przez REST. Dodam mechanizm doprecyzowania, jeśli dane są niejednoznaczne.

Jaki format integracji z 1C używacie: REST API czy usługi HTTP?

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Witam. Opracowuję boty Telegram na Pythonie (Aiogram, FastAPI) z integracją OpenAI API (GPT-4o / Claude), Whisper do głosowych oraz modeli Vision do rozpoznawania obrazów. Mam doświadczenie w realizacji algorytmów dopasowywania niestrukturalnego tekstu do katalogów oraz integracji botów z zewnętrznymi systemami księgowymi przez REST API.

Aby jakościowo uruchomić w ramach budżetu 20 000 UAH, proponuję realizację projektu etapami:

- MVP (Etap 1): logika bota Telegram, przetwarzanie tekstu i głosu (Whisper), rozpoznawanie jakościowych zdjęć list (Vision), wydobywanie encji (towar/ilość) oraz algorytm dopasowywania ze slangiem (Fuzzy matching / Embeddings) z wyświetleniem potwierdzenia klientowi i formowaniem strukturalnego JSON.
- Etap 2: Podłączenie przesyłania danych do 1C oraz drobne dostosowanie rozpoznawania skomplikowanego tekstu ręcznego (po przetestowaniu pierwszego etapu).

Pytania dotyczące projektu:

- Czy z Państwa strony jest specjalista 1C, który dostarczy gotowe REST API / usługę HTTP do tworzenia dokumentu „Zamówienie klienta”?
- Ile aktywnych pozycji znajduje się w Państwa katalogu?
- Klucze API usług rozpoznawania (OpenAI / Yandex / Anthropic) są dostarczane z Państwa strony?

Jestem gotów omówić szczegóły realizacji i wyjaśnić techniczne kwestie w wiadomościach prywatnych, proszę pisać. Rozwiń

Budżet: 19000 UAH Termin: 7 dni

Witaj, Pawle! Z wielkim zainteresowaniem zapoznałem się z Twoim ZT. Specjalnie proponuję minimalną cenę (dumpinguję), ponieważ niedawno zarejestrowałem się na Freelancehunt i jest dla mnie krytycznie ważne, aby uzyskać pierwszą pozytywną opinię w profilu oraz zebrać portfolio. Gwarantuję jakość pracy na 100%.

Tworzę asynchroniczne boty w Pythonie 3.12 (aiogram 3.x), stale integruję OpenAI/Claude API i potrafię pracować z zapytaniami REST.

Zrealizuję system zgodnie z niezawodnymi zasadami inżynieryjnymi, eliminując ryzyko techniczne:
1. Multimodalny pipeline (Whisper + Vision OCR): Wiadomości głosowe są konwertowane na tekst za pomocą Whisper. Zdjęcia ręcznie pisanych listów są przetwarzane przez Vision OCR. Aby uniknąć błędów spowodowanych złym pismem restauratorów, skonfiguruję rygorystyczne inżynierowanie promptów z LLM do wydobywania surowych encji (pozycja, ilość, jednostka miary) w ustrukturyzowanym JSON.
2. Hybrydowe mapowanie nomenklatury: Slang („kartofel”, „czereśnia”) będzie porównywany z Twoim oficjalnym katalogiem produktów przez bazę SQLite. Dodatkowo wprowadzimy pamięć dopasowań dla każdej restauracji (jeśli klient raz potwierdził, że „kartofel” to „Ziemniak sortowy”, bot zapamięta to i nie będzie tego powtarzał).
3. Ekran weryfikacji (Ochrona przed błędami 1C): Kto obiecuje 100% dokładności OCR ręcznie pisanego tekstu – kłamie. Działające rozwiązanie: bot najpierw wyświetla rozpoznane zamówienie klientowi za pomocą przycisków inline („Czy wszystko się zgadza?”). Błąd jest wychwytywany przez klienta w czacie, a nie w magazynie.
4. Integracja z 1C: Po potwierdzeniu bot natychmiast wysyła czysty JSON przez usługę HTTP do utworzenia dokumentu „Zamówienie klienta”.

Bezpłatnie uruchomię bota na serwerze Railway za pomocą bezpiecznej konfiguracji .env kluczy. Jestem gotów rozpocząć od Etapu 1 (prototyp rozpoznawania Twoich rzeczywistych zdjęć/głosu w JSON) w ciągu 2-3 dni.

Proszę, daj znać, czy z Twojej strony 1C są już gotowe usługi HTTP do przyjmowania zamówień, czy trzeba je będzie opracować wspólnie z Twoim specjalistą 1C? Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 9 dni

Dzień dobry
Mam duże doświadczenie we wszystkich technologiach, które są potrzebne do realizacji tego zadania
Napisz do mnie

Budżet: 20000 UAH Termin: 4 dni

Dzień dobry! Jestem gotowa opracować taki system na bazie Google Sheets! Mam doświadczenie w tworzeniu podobnych systemów! Są w opiniach!!

Budżet: 20001 UAH Termin: 13 dni

ciekawa zadanie, gotowy do wykonania. za kilka tygodni już będzie całkowicie działający bot. z API OpenAI i chmurą pracowałem, głosowe nie są problemem. mogą być tylko niuanse z ręcznie pisanym tekstem.

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry! Zespół SDEV ma duże doświadczenie w tworzeniu skomplikowanych botów Telegram oraz ich integracji z systemami biznesowymi, w tym 1C. Realizujemy przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych za pomocą AI, co pozwoli zautomatyzować przyjmowanie zamówień i wyeliminować czynnik ludzki. Gwarantujemy stabilność i szybkość działania Twojego rozwiązania. Jesteśmy gotowi omówić szczegóły i rozpocząć pracę w najbliższym czasie.

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Witam. Całkowicie rozumiem zadanie stworzenia bota Telegram do automatyzacji przyjmowania i przetwarzania niestrukturalnych zgłoszeń na dostawę warzyw i owoców z dalszą integracją w 1C. W celu realizacji tego projektu opracuję modułową architekturę w Pythonie, która połączy zaawansowane moduły AI do multimodalnego rozpoznawania (tekst, głos, obraz) z wykorzystaniem LLM i OCR, z efektywnym mechanizmem normalizacji nomenklatury. Zapewni to dokładne dopasowanie danych oraz informację zwrotną z klientem w przypadku niejasności. Dzięki mojemu doświadczeniu w podobnych projektach, w tym głębokiej integracji z systemami korporacyjnymi, mogę szybko wdrożyć niezawodny bramkę API do bezpiecznego przesyłania uporządkowanych zamówień bezpośrednio do 1C. Wszystkie szczegóły realizacji, końcowy budżet i terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 20000 UAH Termin: 3 dni

Interesujący projekt, właśnie takie zadania z rozpoznawaniem i porównywaniem nomenklatury lubię najbardziej.

Widzę zadanie tak: przyjmuję tekst, głos przez Whisper i zdjęcia ręcznie pisanych listów przez Vision OCR, wyciągam pozycje, ilość i jednostki miary w JSON, następnie porównuję slangowe nazwy typu „kartofel” czy „cebula rzepka” z podręcznikiem, a jeśli coś jest niejasne, bot pyta w czacie przed przekazaniem do 1C.

Jestem gotowa zacząć od Etapu 1 i pokazać prototyp rozpoznawania w ciągu 3 dni, następnie mapowanie i integrację z 1C.

Budżet: 20000 UAH Termin: 13 dni

Dzień dobry, Pawle.

Od razu główne pytanie: w jaki sposób dostępna jest wasza 1C — HTTP-serwis, OData czy wymiana plików? Od tego zależy, czy integracja zajmie trzy dni, czy to będzie osobna praca razem z waszym specjalistą 1C. Uczciwy termin bez tej odpowiedzi jest niemożliwy do podania.

Drugie. Rozpoznawanie — to trzy różne zadania. Tekst i głos (Whisper) dają wysoką dokładność. Zdjęcie ręcznie napisanej listy — nie, a kto obieca wam tutaj 95%, ten wprowadza w błąd. Robocze rozwiązanie: bot pokazuje rozpoznane i prosi o potwierdzenie jednym naciśnięciem, i dopiero po tym zamówienie idzie do 1C. Błąd jest wychwytywany przed magazynem, a nie po.

Trzecie — zestawienie slangu klientów z waszą nomenklaturą. To moja główna mocna strona: hybrydowe wyszukiwanie (słowa kluczowe plus semantyka) pisałem ręcznie, bez gotowych bibliotek.

Proponuję podzielić: pierwszy etap — bot, rozpoznawanie, zestawienie, potwierdzenie, na wyjściu usystematyzowane zamówienie. Pokazuję na waszych rzeczywistych zgłoszeniach. Integrację w 1C ocenimy po waszej odpowiedzi na pierwsze pytanie.

github.com/kamedashe Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 5 dni

Tutaj głównym problemem nie jest sam bot na Aiogram, a zintegrowanie w jedną logikę trzech źródeł wejścia: głosu przez Whisper, zdjęć ręcznie pisanych listów przez Vision OCR oraz wolnego tekstu, z dalszym parsowaniem encji do ustrukturyzowanego JSON.

Zrobiłbym to tak: osobny moduł rozpoznawania, potem warstwa mapowania slangu („kartofel”, „czereśnia”) z podręcznikiem nomenklatury przez embeddingi plus słownik synonimów, a następnie potwierdzenie i wysyłka do 1C przez usługi HTTP. Na MVP w pierwszym etapie zrobię rozpoznawanie i wyjście JSON, aby od razu sprawdzić jakość wydobywania pozycji i ilości.

Orientacyjnie 5 dni na pierwszy etap. Pytanie: 1C już ma gotowe usługi HTTP do tworzenia dokumentu zamówienia, czy trzeba je jeszcze zrealizować ze strony 1C?

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Cześć 👋
Zapoznałem się z zadaniem 👀 Teraz pracuję nad botem Telegram dla 180+ pracowników.
Napisz, omówimy szczegóły Twojego projektu! Już za 1-2 godziny ⏳ przygotuję jasny plan działania!

Przykłady stron:
https://sushi-drive.mk.ua
https://ealcoach.com
https://ms.mk.ua

----------------------------------
Tworzenie stron Wordpress / OpenCart oraz automatyzacja AI. Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 30 dni

Witam. Proponuję zrealizować system etapami: najpierw bot Telegram do przyjmowania tekstowych zgłoszeń, dopasowywania do nomenklatury, wyjaśniania nieokreślonych pozycji i przekazywania potwierdzonego zamówienia do 1C. Po stabilizacji głównego scenariusza można podłączyć wiadomości głosowe i rozpoznawanie zdjęć. Aby dokładnie ocenić, należy przejrzeć format nomenklatury i dokumentację API 1C. Orientacyjny czas realizacji MVP to 20–25 dni roboczych. Budżet to 20 000 UAH za uzgodniony zakres pierwszej wersji.

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Witaj!
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram, integracji API, pracy z bazami danych (SQLite/PostgreSQL), usługami AI (Whisper, OCR), a także automatyzacji procesów biznesowych.

Twój projekt jest całkowicie zrozumiały. Mogę zrealizować:

przyjmowanie zgłoszeń tekstowych, głosowych i zdjęciowych;
rozpoznawanie za pomocą Whisper i OCR;
dopasowanie produktów do twojej nomenklatury (mapping);
dodatkowe pytania w przypadku niejasności;
formowanie zamówienia;
integrację z 1C przez API;
logowanie i stabilną pracę bota.

Piszę czysty kod, utrzymuję kontakt podczas rozwoju i regularnie demonstruję postępy.

Będę zadowolony, aby omówić szczegóły projektu i zaproponować optymalne rozwiązanie. (mogę wysłać na prywatną wiadomość dotycząca ostatniego bota tg). Ponieważ zaczynam, cena będzie nieco niższa niż podana. Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Cześć! Praca z rozpoznawaniem zdjęć listów często powoduje błędy z powodu pisma ręcznego, dlatego krytyczne jest zbudowanie elastycznego inżynierii promptów dla LLM, aby uniknąć chaosu w 1C. Wcześniej opracowywałem podobne rozwiązania do parsowania zamówień i zestawiania slangu klientów z asortymentem.

Czy macie gotowe API od 1C do testowania integracji?

Proponuję omówić architekturę MVP.

Budżet: 19200 UAH Termin: 14 dni

Pawle, zadanie zrozumiane: bot ma przyjmować zgłoszenia w dowolnej formie (tekst, głos, zdjęcia ręcznie pisanych list), rozpoznawać pozycje i ilości, mapować na waszą nomenklaturę i po potwierdzeniu tworzyć dokument zamówienia w 1C przez REST.

Zwykle pracuję na Node.js/TypeScript (NestJS), a nie na Pythonie, dlatego proponuję właśnie taki stos: aiogram zastąpi telegraf/grammy, rozpoznawanie tekstu i strukturyzację zrobię przez OpenAI API, głos przez Whisper, zdjęcia ręcznie pisanych list przez Vision. Oddzielnym modułem zrobię mapping slangu klientów na słownik towarów z logiką pytań uzupełniających, gdy pozycja lub ilość są niejednoznaczne. Ostatni krok: podsumowanie dla klienta do potwierdzenia i wysłanie strukturalnego JSON do 1C przez HTTP-serwis.

W ciągu 14 dni realistycznie zamknąć wszystkie trzy etapy z opisu: logika bota i rozpoznawanie, zestawienie nomenklatury, integracja z 1C.

Bliski z istoty przypadek: robiłem bota Telegram do rezerwacji barbershopu z integracją w CRM Altegio, tam też była logika rozpoznawania zapytania klienta i przekazywanie strukturalnych danych do zewnętrznego systemu przez API.

Proszę powiedzieć, czy w 1C REST API jest już skonfigurowane i czy jest dokumentacja do tworzenia dokumentu zamówienia, czy to też część pracy?

Budżet: 25000 UAH Termin: 20 dni

Cześć! Gotowy do realizacji bota Telegram do przyjmowania zamówień z rozpoznawaniem tekstu, zdjęć i głosu za pomocą sieci neuronowych oraz integracją z 1C.

Miałem doświadczenie w tworzeniu botów na Aiogram z przetwarzaniem danych nieustrukturyzowanych oraz synchronizacją z zewnętrznymi systemami przez HTTP API.

Czy jest dostęp do testowego API 1C w celu wyjaśnienia formatu tworzenia dokumentu Zamówienia klienta?

Przykład przypadku z wykorzystaniem Google API: https://freelancehunt.com/showcase/work/telegram-bot-integrovanim-gemini/2007676.html

Budżet: 20000 UAH Termin: 4 dni

Rozpiszę przetwarzanie zgłoszeń jako pipeline: Whisper dla głosowych, Vision OCR dla zdjęć ręcznie pisanych list, parsowanie tekstu w strukturalne pozycje (towar, ilość, jednostka).

Dopasowanie zrobię przez słownik nomenklatury z fuzzy-search dla slangu typu „kartofel”, „czereśnia”. Jeśli pozycja jest niejednoznaczna, bot pyta klienta, po potwierdzeniu wysyłam zamówienie do 1C przez REST API jako dokument „Zamówienie klienta”.

Etap 1 (tekst/głos/zdjęcie w JSON) gotowy orientacyjnie za 4 dni.

Budżet: 20000 UAH Termin: 20 dni

Pawle, rozumiem zadanie: musisz zminimalizować błędy przy ręcznej obróbce zamówień, automatyzując przekształcanie „żywych” zapytań restauracji w ustrukturyzowane dane dla 1С. Głównym wyzwaniem tutaj jest praca z niejednoznaczną nomenklaturą oraz rozpoznawanie różnych typów danych wejściowych.

Aby to zrealizować, skonfiguruję pipeline, który będzie przetwarzać wiadomości głosowe i zdjęcia przez API rozpoznawania, z dalszym mapowaniem przez niejednoznaczne wyszukiwanie według twojego katalogu produktów. Każdy etap rozpoznawania będzie miał blok weryfikacji, gdzie bot zapyta klienta, jeśli pewność w rozpoznawaniu produktu jest niższa od ustalonego progu.

Czy masz już gotowy interfejs API lub moduł wymiany do komunikacji z 1С, czy trzeba uwzględnić rozwój pośredniego API po twojej stronie?