Budżet: 27000 UAH Termin: 15 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotowy do współpracy.
Potrzebny jest programista do stworzenia Telegram-bota, który automatycznie będzie monitorować towary ze zniżkami na 8 popularnych sklepach internetowych (Puma USA, Reebok, US Polo, Columbia, Foot Locker, Nike, Michael Kors, GAP). sklepy są ciągle różne
Jeśli masz doświadczenie w tworzeniu parserów i botów Telegram, proszę o przesłanie przykładów swoich prac oraz orientacyjnej ceny za wykonanie.
Budżet: 27000 UAH Termin: 15 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotowy do współpracy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 15 dni
Witam!
Tworzę boty na Telegrama w NodeJS. Jestem gotowy podjąć się tego. Piszcie, omówimy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni
🔹 **Cześć!**
Zainteresował mnie Twój projekt — mam pewną wiedzę w Pythonie, tworzeniu botów Telegram oraz parsowaniu stron internetowych (używając bibliotek `requests`, `BeautifulSoup`, `Selenium`, `aiogram`, `telebot`, `schedule` itp.).
🔹 **Dlaczego właśnie ja?**
Dobrze rozumiem, jak realizować monitoring produktów ze zniżkami, przetwarzać strukturę HTML nawet skomplikowanych stron e-commerce, unikać banów i tworzyć wygodne wiadomości z zdjęciami i cenami dla Telegrama.
🔹 **Odnośnie przykładów**
Wcześniej realizowałem podobne projekty, ale z powodu NDA (lub faktu, że prace były na zamówienie) nie mogę ich przesłać w otwartym formacie. Jednak jestem gotów wykonać część testową (np. zrobić parsowanie jednej strony), abyś mógł się przekonać o mojej kompetencji.
🔹 **Technicznie zrealizuję wszystko, co opisałeś:**
* Elastyczny bot Telegram
* Regularne parsowanie (2-3 razy dziennie)
* Filtrowanie produktów po zniżkach
* Zdjęcia, ceny, linki, rozmiary
* Automatyczne uruchomienie według harmonogramu (przez `cron` lub `apscheduler`)
* Instrukcja do uruchomienia bota lokalnie lub na VPS
🔹 **Przybliżona cena**
Podstawowa realizacja (5-8 stron + filtracja + bot Telegram): **od 350–400 USD**, w zależności od złożoności stron i wymagań dotyczących elastyczności systemu.
🔹 Gotowy zacząć nawet dziś!
Dziękuję za uwagę — chętnie nawiążę współpracę.
Budżet: 15000 UAH Termin: 6 dni
Witam. Bardzo zainteresował mnie Twój projekt. Chętnie popracuję.
Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry. Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram i parserów na Pythonie, w tym z regularnym monitorowaniem cen, zniżek, stanów magazynowych rozmiarów itp. Stworzę dla Ciebie bota, który automatycznie będzie sprawdzał wybrane strony kilka razy dziennie, filtrował produkty według kryteriów (zniżka, cena) i wysyłał informacyjne wiadomości do Telegrama.
Będę chętny do współpracy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 30 dni
Dzień dobry, jestem gotowy podjąć się, niedawno miałem podobny projekt dla produktów promocyjnych
Budżet: 15000 UAH Termin: 6 dni
Witam. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotowy do współpracy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry!
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram i parserów, w portfolio mam podobnego bota.
Zrealizuję wszystkie niezbędne funkcje od parsowania do automatycznego uruchamiania.
Zrobię tak, aby łatwo można było dodawać nowe strony do monitorowania bez przepisywania kodu.
Kod będzie w Pythonie, dołączę instrukcję uruchomienia i konfiguracji.
Gotowy na dalsze poprawki w razie potrzeby.
Budżet: 15000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry.
Nazywam się Oleksij. Mam ponad 3 lata doświadczenia w tworzeniu botów, scraperów, stron internetowych i wielu innych rzeczy. Wcześniej realizowałem podobne projekty. Jeden z nich to bot Telegram, który parsuje wskazane sklepy internetowe i wyszukuje najbardziej opłacalne produkty do zakupu lub odsprzedaży. Na końcu parsowania bot dostarcza tabelę danych i wiadomość opisującą najlepsze produkty do odsprzedaży. Poniżej dołączam tag bota, abyś mógł samodzielnie go przetestować, jeśli będzie to dla Ciebie interesujące.
Zatem doskonale rozumiem Twoje zadanie i jestem gotów się za nie zabrać. Po zakończeniu prac pomogę Ci wybrać hosting, zainstalować tam bota i uruchomić go. Również dostarczę instrukcje dotyczące uruchomienia, aby w przyszłości mógł samodzielnie restartować bota w razie potrzeby.
Wyślij mi prywatną wiadomość, aby omówić wszystkie szczegóły Twojego projektu.
Będę zadowolony z współpracy!
Telegram Bot: @Sell_Scan_Bot
Budżet: 15000 UAH Termin: 4 dni
Witam,
Piszę boty na Nodejs i Python. Proszę napisać wiadomość prywatną, aby ustalić bieżące zadania. Jestem gotów zacząć od razu.
Budżet: 27000 UAH 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 i Androida. Mamy doświadczenie w tworzeniu systemów CRM/ERP. Gotowi jesteśmy wykonać Twoje zamówienie pod klucz. Tworzymy strony na WordPressie i aplikacje mobilne na iOS i Androida. Łączne doświadczenie w rozwoju wynosi 7 lat. Gotowi jesteśmy wykonać 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 aktualizacja wtyczek.
3. https://peg.com.ua/
Rozwój nowego modułu do dynamicznej aktualizacji cen produktów na stronie.
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 aplikacji
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: 15000 UAH Termin: 15 dni
Dzień dobry!
Zainteresowany realizacją Państwa projektu dotyczącego tworzenia bota Telegram do monitorowania produktów ze zniżkami. Mam doświadczenie w tworzeniu podobnych rozwiązań — w szczególności opracowywałem parsery dla ukraińskich sklepów internetowych z automatycznym wyszukiwaniem produktów według słów kluczowych, zniżek i cen. Przykłady takich prac można znaleźć w moich opinii.
Co proponuję:
Bota na Pythonie z użyciem aiogram lub python-telegram-bot
Elastyczny parser z możliwością łatwego dodawania nowych sklepów (użycie BeautifulSoup, Selenium lub Playwright — w zależności od strony)
Regularne aktualizacje (konfiguracja przez cron lub APScheduler)
Filtrowanie produktów według określonych kryteriów (zniżka od 30%, cena do $60)
Zbieranie danych: nazwa, stara/nowa cena, link, obraz, dostępne rozmiary
Automatyczne wiadomości w Telegramie z ładnym formatowaniem i zdjęciami
Chętnie omówię szczegóły, pokażę przykłady kodu, a także zrealizuję testową część dla jednego ze sklepów, aby ocenić jakość.
Dziękuję za uwagę, z przyjemnością nawiążę współpracę!
Budżet: 15000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry!
Nazywam się Dmytro, jestem programistą botów Telegram i współzałożycielem KingKongWeb.
Gotowy podjąć się realizacji Twojego projektu — bota Telegram, który będzie automatycznie monitorować zniżki na popularnych sklepach internetowych.
🔹 Co mogę zrealizować:
• regularne parsowanie wskazanych stron (2–3 razy dziennie);
• filtrowanie produktów według zniżki, ceny, rozmiarów itp.;
• zbieranie wszystkich niezbędnych informacji (nazwa, stara/nowa cena, zdjęcie, rozmiary, link);
• automatyczne publikowanie w Telegramie z ładnym formatowaniem;
• elastyczne dodawanie nowych stron w przyszłości;
• automatyczne uruchamianie według harmonogramu (przez cron lub polecenie Telegram);
• projektowanie w Pythonie;
• instrukcja do uruchomienia (hosting lub lokalnie).
💼 Mam doświadczenie w tworzeniu botów z parsowaniem dla stron eCommerce (Amazon, Walmart, Shein, Shopify, Etsy, Zara itp.). Przykłady mogę przesłać na priv.
Gotowy do omówienia szczegółów i rozpoczęcia pracy w najbliższym czasie.
Budżet: 15000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry.
Zajmuję się parsowaniem, mogę napisać parsery i owijać je w bota Telegram.
Piszę na prywatne wiadomości, aby omówić wszystkie szczegóły projektu.
Budżet: 15000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Chętnie wykonam Państwa pracę i będę współpracować w przyszłości
Mam doświadczenie w rozwoju
Proszę pisać, będę zadowolony ze współpracy
Budżet: 14500 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry, mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram z AI i parsowaniem. Dopiero zaczynam swoją karierę freelancera tutaj, ale już zrobiłem 3 boty na zamówienie, a także uczęszczałem na kursy IT, na których rozwijałem boty Telegram. Tam możesz obejrzeć moje projekty: https://sites.google.com/view/kirillchikalenko/%D0%BC%D0%BE%D1%97-%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B8.
Szukam projektu i chciałbym się zaangażować!
Budżet: 15000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry, są opinie na innej platformie, napiszemy omówimy wszystko. Pracuję razem z zespołem
"...магазини постійно різні..."
Що саме мається на увазі під цими словами? Необіхдність парсингу з усіх восьми вказаних магазинів? Чи подальша зміна списку магазинів?
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#.