AI agent do zbierania i strukturyzacji informacji
Potrzebny specjalista, który ma doświadczenie w tworzeniu zautomatyzowanych systemów monitorowania stron internetowych, wiadomości, stron konkurencji oraz źródeł branżowych.
Trzeba zebrać prosty scenariusz MVP, który będzie:
- regularnie sprawdzać określoną listę stron;
- znajdować nowe publikacje, zmiany na stronach, nowe dokumenty lub aktualizacje;
- krótko analizować treść za pomocą AI;
- klasyfikować znaleziska według typów: wiadomość, produkt, partnerstwo, oferta pracy, przetarg, raport, ważny sygnał;
- zapisywać wyniki w Google Sheets / Airtable / Notion;
- wysyłać krótki przegląd w Telegramie lub e-mail.
Możliwe narzędzia:
n8n, Make, Zapier, Browse.ai, Apify, Perplexity API, OpenAI API, Google Sheets, Airtable, Telegram Bot.
Ważne:
Potrzebna nie tylko integracja "zaparser → zapisał", ale logika wyboru użytecznych sygnałów: co jest ważne, co to szum, co wymaga działania.
Oczekiwany wynik:
- Działające MVP na 10+ źródłach.
- Tablica z wynikami monitorowania.
- AI-krótkie podsumowanie każdego znalezionego sygnału.
- Kategoryzacja sygnałów.
- Automatyczne powiadomienie w Telegramie/e-mail.
- Instrukcja, jak dodawać nowe strony.
W odpowiedzi proszę napisać:
- czy robiłeś podobne systemy wcześniej;
- przykład podobnego przypadku bez szczegółów NDA;
- jak byś zaproponował zrealizować MVP;
- orientacyjny budżet i termin.
Rozpocząć trzeba od prostego MVP. Jeśli wynik będzie jakościowy — możliwe długoterminowe dopracowanie.
-
Dzień dobry! Robiłem właśnie takie systemy monitoringu — automatyczne zbieranie z stron i wiadomości, analiza AI i podsumowanie w Telegramie. Obecnie mam kilka podobnych pipeline'ów: według harmonogramu przeszukują listę źródeł, łapią nowe publikacje, przetwarzają treść przez LLM na "sygnał czy szum" i wysyłają krótkie, zorganizowane podsumowanie.
Przykład bez szczegółów: monitoring około dziesięciu źródeł — skrypt regularnie sprawdza strony, rejestruje co się pojawiło nowego, przez AI robi krótkie streszczenie, klasyfikuje i zapisuje w tabeli + podsumowanie w Telegramie.
Jak widzę wasze MVP:
1. Lista źródeł + harmonogram (sprawdzanie według rozkładu).
2. Wykrywanie nowości/zmian, bez duplikatów starych.
3. Warstwa AI: krótkie streszczenie + klasyfikacja (wiadomość / produkt / partnerstwo / oferta pracy / przetarg / raport / ważny sygnał) + oznaczenie "wymaga działania".
4. Zapis w Google Sheets (lub Airtable/Notion, jak wam wygodniej).
… 5. Podsumowanie w Telegramie/email + prosta instrukcja jak dodawać nowe strony.
Budżet 4000 UAH na startowe MVP, termin 3-4 dni. Teraz zbieram pierwsze opinie tutaj, dlatego robię to jakościowo i korzystnie. Jestem gotów przesłać na żywo demo podobnego bota bezpośrednio na czacie, abyście zobaczyli przepływ do rozwiązania.
Jedno wyjaśnienie: źródła — to głównie otwarte strony i strony informacyjne, czy wśród nich są takie, które ukrywają treść za logowaniem lub mają silną ochronę przed parsowaniem? Od tego zależy, jaki instrument zbierania wybrać.
-
461 3 1 1 Dzień dobry. Jestem gotowy do realizacji.
Już robiłem podobne zadania:
- https://gloap.net/news/ - wszystkie wiadomości i zdjęcia do nich są tworzone i publikowane automatycznie na podstawie danych z innych stron
- https://o-keto.com/news/ - wszystkie TOP-5 badań i zdjęcia do nich są formowane i publikowane automatycznie na podstawie danych z dwóch innych stron
- https://o-keto.com/ - AI-nutritionista z bazy RAG na podstawie Google Docs
- https://gloap.net/ - AI-wyszukiwarka ofert pracy i AI-selekcja CV z bazy RAG
- https://gloap.net/ - AI-rekruter: wyszukiwanie marynarzy na zewnętrznych stronach i komunikacja w komunikatorach
- vraki.net - ponad 100 różnych parserów, 95% treści strony jest parsowane
- obuvnov.ru - system z ponad 100 mln produktów, które są codziennie aktualizowane przez feedy
…
Mogę zebrać MVP pod klucz: przeszukiwanie źródeł, wyszukiwanie zmian, strukturyzacja danych, podsumowanie i wygodne przedstawienie wyników. Jeśli jest szczegółowa lista źródeł i scenariusz wyników, będę mógł dokładniej ocenić terminy i koszty.
-
346 Dzień dobry. Robiłem podobne scenariusze za pomocą n8n: zbieranie danych ze źródeł, analiza treści przez AI, selekcja użytecznych sygnałów i tworzenie digestów w Telegramie oraz tabelach.
Dla tego MVP zaproponowałbym zbudowanie przepływu: monitorowanie zmian → filtracja szumów przez AI → kategoryzacja → zapis wyników → automatyczne powiadomienia.
Mogę szybko się podłączyć i rozpocząć realizację już dzisiaj.
-
654 2 0 Cześć!
Opisane przez Ciebie zadanie to dokładnie mój profil. Mam około 3-letnie doświadczenie w rozwijaniu systemów automatyzacji i monitorowania AI, więc doskonale rozumiem, jak ustawić logikę selekcji, aby sieć neuronowa odrzucała 90% szumów informacyjnych i wyłapywała tylko rzeczywiste sygnały.
Niedawno zrealizowałem podobny przypadek: system AI do skanowania stron internetowych i kanałów RSS, który analizował treści według wyzwalaczy, kategoryzował je i wysyłał gotowe powiadomienia.
Jak proponuję to zrobić:
Zbudujemy MVP na bazie n8n oraz OpenAI/Claude API lub innych opcji w ramach budżetu. Połączymy monitorowanie potrzebnych stron, analizę AI z wyraźnym podziałem na kategorie, automatyczne zapisy do Google Sheets oraz natychmiastowe, zorganizowane powiadomienia do Twojego bota Telegram. Po uruchomieniu przygotuję prostą instrukcję, abyś mógł samodzielnie łatwo dodawać nowe strony.
… Warunki:
Terminy: 3–5 dni na uruchomienie działającego MVP pod klucz.
Budżet: Jestem gotów dostosować się do Twoich możliwości, omówmy ostateczną cenę w wiadomościach prywatnych w zależności od Twojego budżetu i listy stron.
Bezpieczeństwo i wynik: możemy zrealizować projekt przez escrow.
Prześlij listę źródeł w wiadomościach prywatnych — omówimy szczegóły i od razu zaczniemy!
-
232 Dzień dobry, Pawle! Tego rodzaju monitoring już zbierałem — system codziennie przeszukiwał listę stron i kanałów informacyjnych, wychwytywał nowe publikacje i zmiany na stronach, przetwarzał tekst przez OpenAI na krótkie streszczenie i tag (wiadomość, przetarg, oferta pracy, partnerstwo itp.) i zbierał wszystko w Google Sheets z porannym podsumowaniem w Telegramie. Najważniejsze tutaj, jak piszesz, to nie sam parsing, a odfiltrowanie sygnału/hałasu — to robię przez ocenę AI zgodnie z twoimi kryteriami plus deduplikację, aby w podsumowaniu trafiało tylko to, co zasługuje na uwagę, a nie każda drobnostka. Na MVP wziąłbym n8n jako szkielet (tak najłatwiej dodawać nowe źródła) plus OpenAI do analizy — 10 źródeł, tabela z wynikami, bot Telegram i krótka instrukcja, jak podłączać kolejne strony. Orientacyjnie w ciągu 5 dni w ramach twojego budżetu, a potem w razie potrzeby spokojnie rozwijamy do stałego dopracowania. Powiedz tylko — źródła to głównie zwykłe strony i kanały informacyjne, czy jest wśród nich coś zamkniętego z logowaniem?
-
18970 461 0 7 Dzień dobry Pawle, zainteresował mnie Twój projekt, chętnie nawiążę współpracę. Mam wszechstronne doświadczenie w pracy z parsowaniem/skrapingiem treści. Pracowałem zarówno z zasobami informacyjnymi, jak i zamkniętymi.
1. Tworzyłem podobne systemy na bazie N8N. Pełny zestaw narzędzi będzie zależał od stopnia ochrony strony oraz ilości potrzebnych informacji.
2. Miałem doświadczenie w zbieraniu danych z rss, html, elementów wizualnych, z wyszukiwaniem docelowych url na zamkniętych stronach, emulacją użytkowników, używaniem proxy.
3. Wszystkie procesy wewnątrz N8N. Narzędzie do parsowania w zależności od typu potrzebnych danych - jeśli nic zamkniętego, wystarczy perplexity z wyraźnymi ograniczeniami. Jeśli coś bardziej poważnego i zabezpieczonego - ScrapingBee i podobne. Scenariusz dla agenta, który będzie parsował informacje - docelowe tematy, strony. Do analizy uzyskanych danych - gpt4.1-5.4 mini, w zależności od typu i objętości. Przechowywanie przetworzonych danych - Google Sheets do testów, skalowanie na Notion, z tworzeniem bazy danych i kategoryzacją. Bot Telegram - przez N8N.
4. Budżet i terminy zależą od typu danych i poziomu ochrony. Orientacyjny koszt od 5000 UAH.
…
Jestem gotów omówić szczegóły projektu. Życzę udanego dnia!)
-
2937 73 4 2 Dzień dobry!! Mam doświadczenie w integracji narzędzi AI w systemy robocze, mam zrealizowane projekty, które można zobaczyć w moim profilu!! Proszę o kontakt!!!
-
196 mamy już prawie gotowe podobne rozwiązanie do monitorowania źródeł, które można szybko dostosować i uruchomić dla Twojego MVP, możemy omówić szczegóły tutaj na giełdzie, jestem w kontakcie (:
orientacyjnie MVP na 10 źródeł oceniłbym na 18 000 UAH i 7 dni roboczych.
MY już robiliśmy podobne systemy, gdzie trzeba nie tylko zebrać strony, ale oddzielić użyteczny sygnał od szumu, krótko wyjaśnić istotę i przekazać wynik w tabeli lub wiadomości.
w realizacji widzę prosty pierwszy etap - n8n lub Make do harmonogramu i integracji, Apify lub prosty parser do bardziej skomplikowanych stron, OpenAI API do krótkiego podsumowania, typu sygnału i priorytetu, dalej Google Sheets lub Airtable oraz powiadomienia w Telegramie lub e-mailu.
zobacz, tu jest niuans - dla jakości trzeba będzie uzgodnić 5-7 przykładów tego, co dla Ciebie jest ważnym sygnałem, a co szumem.
…
wyjaśnię 2 punkty.
- źródła będą głównie stronami informacyjnymi, strony konkurentów czy dokumenty PDF również trzeba śledzić.
- potrzebna jest tylko tabela i podsumowanie, czy jeszcze statusy takie jak wymaga działania, zweryfikowane, nieaktualne.
podobne przykłady Ingello.
- https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja i logika AI dla procesów biznesowych, bliskie Twojemu zadaniu z wyborem użytecznych sygnałów.
- https://business.ingello.com/fractal - procesy agenta i praca z powtarzalnymi scenariuszami, podobne podejście do klasyfikacji AI.
główna strona po systemach - https://systems-fl.ingello.com/ua
-
250 Dzień dobry! Takie systemy właśnie budowałem — są realizowane. MVP zrobię na n8n + Apify + OpenAI API. Logika jest taka: regularne sprawdzanie źródeł, analiza AI każdego sygnału z klasyfikacją na typy, filtrowanie szumów i tylko ważne informacje trafiają do Telegramu i są zapisywane w Google Sheets z krótkim podsumowaniem. 10 źródeł na start — to normalna objętość dla MVP. Po oddaniu projektu otrzymacie instrukcję, jak samodzielnie dodawać nowe strony bez programisty. Jeśli wynik będzie satysfakcjonujący — jestem gotów na długoterminowe poprawki. Proszę o sprecyzowanie, które dokładnie strony należy monitorować i gdzie wygodniej otrzymywać podsumowanie — Telegram czy email? Jestem gotów omówić szczegóły.
-
1510 10 0 Dzień dobry! Mamy doświadczenie w opracowywaniu systemów monitorowania opartych na LLM oraz narzędzi do parsowania. Realizujemy to za pomocą agentów Pythona, wykorzystując LangChain do strukturyzacji danych oraz integracji z API w celu automatyzacji zbierania wiadomości. Zbudujemy solidne MVP, które zapewni dokładne monitorowanie Twoich źródeł. Jesteśmy gotowi omówić szczegóły stosu technologicznego dla Twojego projektu.
-
2506 20 0 Dzień dobry, jestem gotów wykonać twoje zadanie szybko i jakościowo. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych botów. Napisz w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły. Chętnie pomogę)
-
Zadaj swoje pytanie zleceniodawcy