AI agent do zbierania i strukturyzacji informacji

Budżet: 25000 UAH Termin: 7 dni

Jeśli chodzi o budżet - realistycznie można zrobić MVP od 25000 UAH, termin 7 dni roboczych. Za 4000 UAH, według odczuć, wyjdzie tylko mini-weryfikacja na 1-2 źródłach lub schemat, nie działający system na 10+ źródłach =/

Robiliśmy podobne systemy - monitorowanie źródeł, selekcja sygnałów, klasyfikacja AI, podsumowania, tabele dla zespołu operacyjnego. Zbudowałbym MVP przez n8n lub Make dla scenariusza, oddzielna lista źródeł, regularne uruchamianie, sprawdzanie nowych stron i dokumentów, deduplikacja, ocena ważności, krótkie podsumowanie AI, zapis do Google Sheets lub Airtable, powiadomienia w Telegramie lub na e-mail.

W architekturze zacząłbym nie od parsowania wszystkiego, co popadnie, ale od zasad użyteczności - typ sygnału, siła sygnału, powód, dlaczego to ważne, zalecana akcja. Wtedy tabela będzie narzędziem roboczym, a nie śmietnikiem.

Od Ciebie potrzebuję listy 10 źródeł, przykłady użytecznych i nieużytecznych sygnałów, pożądaną częstotliwość sprawdzania, gdzie zapisywać wyniki i kto ma otrzymywać podsumowanie.

> https://business.ingello.com/fractal - podobne pod względem logiki procesów agencji i automatyzacji
> https://business.ingello.com/vorfahr - bliskie pod względem przetwarzania danych AI i logiki produktowej
> https://systems-fl.ingello.com/ua - nasz kierunek rozwoju systemów dla tego typu zadań

Doprecyzowanie - źródła są otwarte czy część z nich wymaga autoryzacji. I drugie - potrzebne jest proste wyszukiwanie nowych publikacji, czy także śledzenie zmian na już istniejących stronach, bo to różny zakres. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 6 dni

Dzień dobry!

Tak, takie systemy budowałem. Jeden z przykładów — zautomatyzowany monitoring 30+ zewnętrznych źródeł z codziennym podsumowaniem w Telegramie: każde źródło jest sprawdzane według harmonogramu, nowe wpisy są deduplikowane, AI krótko opisuje istotę i przypisuje tag (wiadomość / ostrzeżenie / wymagana akcja). Wynik jest zapisywany w tabeli, w Telegramie trafia tylko to, co naprawdę nowe.

Jak widzę MVP dla was:
Rekomenduję n8n — łatwo dodawać nowe strony bez kodu, są gotowe węzły dla Google Sheets, Telegram, HTTP.
• Wyzwalacz Cron → sprawdzanie każdej strony (HTTP / RSS / Apify dla skomplikowanych stron)
• Porównanie z poprzednim stanem → dalej idą tylko nowe zmiany
• AI (OpenAI): krótka konkluzja + kategoria (wiadomość / produkt / partnerstwo / oferta pracy / przetarg / raport / sygnał / szum)
• Zapis w Google Sheets / Airtable
• Podsumowanie w Telegramie raz dziennie lub natychmiast przy „ważnym sygnale”

Trzy doprecyzowania, które wpływają na podejście:
1. Jakie typy stron są na liście — są RSS/Atom, czy głównie zwykłe strony HTML bez API?
2. Gdzie uruchomić n8n — w chmurze (n8n.cloud) czy self-hosted na waszym serwerze?
3. Klucz API OpenAI jest, czy jego koszt również należy uwzględnić?

MVP (10 źródeł, klasyfikacja AI, Google Sheets + Telegram, instrukcja dodawania nowych stron) — 4 000 UAH, termin 5–6 dni roboczych. Pracuję przez Bezpieczną umowę.

Jeśli wynik będzie odpowiedni — chętnie kontynuuję: więcej źródeł, bardziej skomplikowana logika priorytetyzacji, dodatkowe kanały powiadomień. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 4 dni

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. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

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?

Budżet: 4000 UAH Termin: 6 dni

Dzień dobry, Pawle! Zbuduję konwejer n8n: planowe sprawdzenia listy z 10 źródeł, wykrywanie nowych publikacji i zmian, przetwarzanie tekstu przez AI (OpenAI/Gemini) w celu eliminacji szumów i klasyfikacji według typów (wiadomość, produkt, oferta pracy, przetarg itp.), zapisanie uporządkowanych wyników w Google Sheets lub Airtable oraz newsletter w Telegramie. Dodam prostą instrukcję, jak samodzielnie dodawać nowe źródła. Proszę o potwierdzenie, czy wśród stron są zabezpieczenia typu Cloudflare - wpłynie to na podejście do zbierania danych. Jestem gotów zacząć w najbliższym czasie.

Budżet: 4000 UAH Termin: 7 dni

Cześć!
Nazywam się Nikita. Od ponad 2 lat zajmuję się wdrażaniem rozwiązań AI w płatną reklamę oraz automatyzacją procesów marketingowych, pracuję z Google Ads, Meta Ads i TikTok Ads.
✅ Co otrzymujesz, pracując ze mną:
— strategię reklamową wspieraną przez AI zamiast chaotycznych uruchomień
— automatyzację analityki i kontrolę ekonomiki projektu
— systemowe skalowanie oparte na danych i narzędziach AI
📈 Pracuję z projektami różnej skali i wykorzystuję AI do szybszej analizy wyników, znajdowania punktów wzrostu oraz optymalizacji procesów reklamowych bez zbędnych wydatków.
Jestem gotów omówić Twoje zadania i zaproponować praktyczny plan wdrożenia AI w reklamę Twojego projektu.

Budżet: 4000 UAH Termin: 7 dni

Cześć! System, który sam przeszukuje dziesiątki źródeł, wychwytuje nowości i dostarcza tylko to, co naprawdę zasługuje na uwagę, z krótką adnotacją dlaczego — to właśnie to, nad czym pracowałem.

Tutaj najważniejsze nie jest parsowanie (to potrafi każdy), ale logika selekcji: co jest sygnałem, co szumem, co wymaga działania. Mam to już zrealizowane w żywym projekcie ai-radar — to bot na RAG z hybrydowym wyszukiwaniem, który zbiera źródła, usuwa duplikaty i nieistotne informacje oraz dostarcza zwięzłe wyniki z podsumowaniem. Można to zobaczyć tutaj: auth_ai_radar_bot(telegram)

Jak widzę wasze MVP:

-planista, który regularnie przeszukuje wasze 10+ źródeł;
-detekcja nowości i zmian na stronach, bez powtórzeń tego, co już widzieliśmy;
-warstwa AI: krótkie podsumowanie plus kategoria (wiadomość, produkt, partnerstwo, oferta pracy, przetarg, raport, ważny sygnał) i znacznik, gdy coś wymaga działania;
-zapisywanie w Google Sheets, Airtable lub Notion — jak wam wygodniej;
-krótkie podsumowanie w Telegramie lub na e-mail;
-instrukcja, jak samodzielnie dodawać nowe źródła.
Stos: Python z LLM API (Claude lub GPT) jako rdzeń selekcji, n8n podłączę tam, gdzie to naprawdę uprości.

GitHub: DmytroVrd · Rozwiń

Budżet: 9000 UAH Termin: 6 dni

Tworzenie systemów automatycznego parsowania i inteligentnej filtracji treści to sprawdzone rozwiązanie do eliminacji szumów informacyjnych i wydobywania krytycznych sygnałów biznesowych. Posiadam znaczące doświadczenie w opracowywaniu niestandardowych systemów integracji oraz architektury wymiany danych, w tym w konfigurowaniu złożonych, wieloetapowych scenariuszy automatyzacji na platformach n8n i Make. Dla Twojego MVP zbuduję stabilną logikę zbierania danych, gdzie kluczowym etapem będzie algorytmiczne punktowanie oraz ścisła klasyfikacja każdego znaleziska przed zapisaniem w bazie. Proszę, wskaż, które dokładnie 10 źródeł jest priorytetowych na pierwszym etapie, i czy niektóre z nich mają złożoną dynamiczną treść lub ochronę przed automatycznym odczytem? Wszystkie przefiltrowane sygnały będą jasno uporządkowane w Google Sheets według typów (przetargi, oferty pracy, produkty), a zwięzły podsumowujący biuletyn natychmiast trafi na Twój email. Realizacja działającego MVP wraz z przygotowaniem instrukcji zajmie 4 dni robocze, a koszt pracy wyniesie 9 000 UAH. Porozmawiajmy o technicznych szczegółach pierwszych źródeł, aby uruchomić monitoring w najbliższym czasie.

Budżet: 7000 UAH Termin: 14 dni

Stworzę inteligentne MVP do monitorowania oparte na n8n, które aktywnie filtruje "szum", dostarczając tylko wysoko cenione, skategoryzowane sygnały od konkurencji bezpośrednio do Twojego Telegramu.

Zamiast tonąć w surowych danych, Twoja drużyna otrzyma gotowe do działania spostrzeżenia z krótkimi podsumowaniami AI (przetargi, aktualizacje produktów, partnerstwa). To eliminuje godziny ręcznych sprawdzeń i gwarantuje, że nigdy nie przegapisz strategicznego kroku w swojej branży.

Jak zrealizuję MVP:
Aby uniknąć standardowej pułapki "zeskrobałem → zapisałem", zbuduję wysoko logiczny pipeline, używając n8n jako centralnego orkiestratora:

Celowe zbieranie danych: Ustawię harmonogramy sprawdzania dla 10+ źródeł. W zależności od złożoności, będę używać natywnych zapytań HTTP w n8n lub specjalistycznych narzędzi, aby wykrywać rzeczywiste zmiany w treści.

Filtracja sygnałów AI i klasyfikacja: To jest podstawa. Wykryty tekst będzie przetwarzany przez OpenAI/Gemini z rygorystycznymi instrukcjami systemowymi. AI przeanalizuje kontekst, odrzuci "szum" (np. drobne zmiany interfejsu, ogólne PR), zrobi zwięzłe podsumowanie rzeczywistej wartości i skategoryzuje je według potrzebnych kategorii (wiadomość, produkt, oferta pracy itp.).

Przechowywanie i powiadomienia: Ustrukturyzowane dane będą przechowywane w czystej bazie Airtable. Na koniec bot Telegrama wyśle sformatowany, przyjazny dla oka przegląd.

Odpowiedzi na Twoje konkretne pytania:
Czy tworzyłem podobne systemy? Tak. Jako certyfikowany ekspert ds. automatyzacji n8n, tworzenie niestandardowych pipeline'ów AI do ekstrakcji i wzbogacania danych jest moim głównym celem.

Przykład przypadku: Niedawno opracowałem zautomatyzowany pipeline do skrobania i zapisywania w bazie danych RAG, który wyciąga nieustrukturyzowane dane z tekstu stron internetowych, używa LLM do ich normalizacji i odrzucania nieistotnych informacji, a następnie zapisuje ustrukturyzowany wynik w bazie danych.

Proponowana realizacja: Jak szczegółowo opisano powyżej (n8n + prompty klasyfikacji AI + Airtable + Telegram). Dostarczę również jasne instrukcje, jak samodzielnie dodawać nowe URL-e do procesu n8n.

Orientacyjny budżet i terminy: Dla jakościowego, w pełni działającego MVP, które obejmuje 10 źródeł, szacuję pracę na około 100-300$ w zależności od zabezpieczeń stron i 10-14 dni rozwoju.

Czy któreś z początkowych 10 źródeł ma surowe zabezpieczenia przed botami (np. Cloudflare)? Porozmawiajmy krótko, aby ustalić dokładne kryteria tego, co uważasz za "przydatny sygnał", abyśmy mogli prawidłowo uruchomić MVP.

Z poważaniem,
Iwan Rozwiń

Budżet: 13000 UAH Termin: 4 dni

Cześć! Mogę zrealizować Twoje zamówienie, ponieważ mam praktyczne doświadczenie w tworzeniu autonomicznych agentów AI, systemów monitorowania danych (Scraping/Parsing) oraz budowaniu zautomatyzowanych lejków na bazie n8n i OpenAI. Wcześniej realizowałem podobny system dla projektu e-commerce (asystent AI na n8n + OpenAI), gdzie konfigurowałem regularną synchronizację, filtrowanie i przetwarzanie dużych ilości danych tekstowych. Zasada eliminacji szumów informacyjnych za pomocą LLM jest mi całkowicie znana.

Logika działania skryptu:

Zbieranie danych (Parsing bez kodu): Dla stron z kanałami RSS używamy natywnego węzła n8n (to jest darmowe i natychmiastowe). Dla skomplikowanych stron bez RSS lub stron konkurencji podłączamy Apify lub lekki niestandardowy żądanie HTTP w n8n (wyciągamy tekst HTML przez HTML-to-Text).

Inteligentna filtracja AI (Anty-szum): Zamiast przesyłać wszystko bez ładu, przekazujemy tekst do GPT-4o mini z rygorystycznym systemowym promptem i zorganizowanym wyjściem (Structured Outputs / JSON). Model w jednym zapytaniu:

Ocena ważności (0 — spam/szum marketingowy, 1 — ważny sygnał). Jeśli 0 — proces się zatrzymuje.

Klasyfikacja według Twoich tagów (oferta pracy, przetarg, wiadomość itp.).

Tworzenie krótkiego podsumowania (TL;DR) w 2-3 zdaniach.

Zapis i Powiadomienia: Przefiltrowane użyteczne sygnały są zapisywane w Google Sheets (lub Airtable), a na kanał Telegram wysyłane jest ładne powiadomienie z tagami i linkiem.

Budżet i terminy podam w odpowiedzi, mój Git: https://github.com/onyx144 Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

Dzień dobry.

Możemy zrealizować taki MVP. To zadanie jest dla nas bliskie: nie tylko zebrać informacje z witryn, ale także odfiltrować szum, zestrukturyzować sygnały i przekazać tylko to, co naprawdę zasługuje na uwagę.

Mamy odpowiedni wewnętrzny przypadek: obecnie opracowujemy własne narzędzie Telegram do monitorowania nowych projektów freelancerskich. Przyjmuje nowe wpisy, usuwa duplikaty, klasyfikuje je według relewantności, umożliwia wyszukiwanie według kategorii, przechowuje statusy, notatki, teksty ofert i przygotowuje powiadomienia Telegram o ważnych sygnałach. Logika jest bardzo podobna: źródła → nowe dane → AI/zasady → sygnał lub szum → tabela/bot/działanie.

Jak widzę MVP dla waszego zadania:

1. Źródła
Podłączamy 10+ witryn lub stron. Dla prostych źródeł można używać RSS/HTTP/n8n, dla bardziej skomplikowanych — Apify/Browse.ai lub prosty parser.

2. Wykrywanie nowości
System sprawdza strony według harmonogramu, rejestruje nowe publikacje, dokumenty lub zmiany i nie duplikuje już znalezionych wpisów.

3. Analiza AI
OpenAI/Claude analizuje znaleziony materiał, robi krótkie podsumowanie, określa kategorię: wiadomość, produkt, partnerstwo, oferta pracy, przetarg, raport, ważny sygnał lub szum.

4. Zorganizowana baza
Wynik jest zapisywany w Google Sheets / Airtable / Notion: źródło, data, link, kategoria, krótkie podsumowanie, ważność, czy wymaga działania.

5. Podsumowanie Telegram/email
W Telegramie lub emailu wysyłane jest krótkie podsumowanie tylko o nowych i użytecznych sygnałach, a nie o każdej drobnej zmianie.

Dla pierwszej wersji zrobiłbym prostą i łatwą do utrzymania architekturę: n8n lub skrypt Python jako orkiestrator, Google Sheets jako baza, OpenAI do analizy, Bot Telegram do powiadomień. Po MVP można będzie rozszerzyć logikę filtrowania, dodać więcej źródeł, oddzielne kategorie, priorytety i codzienne podsumowania.

Orientacyjnie jesteśmy gotowi zrobić MVP na 10 źródeł za 4000 UAH / 5 dni, jeśli źródła nie mają skomplikowanej autoryzacji i agresywnej ochrony przed botami.

Aby rozpocząć, należy wyjaśnić:

- które dokładnie 10 źródeł bierzemy w MVP;
- jak często je sprawdzać;
- gdzie wygodniej zapisywać wyniki: Google Sheets, Airtable czy Notion;
- podsumowanie potrzebne w Telegramie czy email;
- jakie przykłady dla was są "ważnym sygnałem", a co uważane jest za szum. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

Cześć! Ten projekt to dokładnie to, w czym się specjalizuję. Budowanie inteligentnych zautomatyzowanych połączeń z wykorzystaniem AI to mój główny profil.

1. Czy robiłem podobne systemy i przykład przypadku:
Tak, mam duże doświadczenie w pracy z Make.com, API różnych sieci neuronowych (OpenAI, Claude itp.), a także Google Sheets i Telegram. Z ostatnich istotnych: opracowałem złożonego zautomatyzowanego asystenta dla biznesu (branża usługowa). System miał rozbudowaną logikę routingu, przetwarzał dane wejściowe przez API, współpracował z bazami danych w Google Sheets i automatycznie wysyłał powiadomienia w Telegramie.

2. Jak proponuję zrealizować Twój MVP:

Orkiestrator: Make.com. To niezawodna platforma do budowy złożonych scenariuszy.

Zbieranie danych (10 źródeł): W zależności od struktury stron, użyjemy wbudowanych modułów Make (HTTP/RSS) lub podłączymy lekkie skrypty do skanowania, takie jak Apify, jeśli strony są dynamiczne.

Analiza i filtracja (Rdzeń systemu): Dane są przesyłane przez API do OpenAI. Napiszę szczegółowy systemowy prompt, który sprawi, że AI będzie działać jak analityk: odfiltrowywać szum informacyjny (np. aktualizacje stopki czy polityki prywatności) i wydobywać tylko docelowe sygnały.

Kategoryzacja i Streszczenie: Ten sam prompt sprawi, że AI określi typ (przetarg, oferta pracy, wiadomość) i wygeneruje zwięzłe streszczenie w 1-2 zdaniach.

Baza i Powiadomienia: Przefiltrowany wynik jest zapisywany w Google Sheets dla historii, a najważniejsze sygnały są natychmiast (lub raz dziennie) wysyłane przez bota Telegram w formie wygodnego podsumowania.

Po zakończeniu MVP przygotuję jasną instrukcję wideo lub tekstowy przewodnik, jak samodzielnie dodawać nowe strony do monitorowania w Make.com.

3. Terminy i budżet:
Aby zbudować i przetestować MVP na 10 źródłach, potrzebuję około 3-5 dni roboczych. Dokładny budżet i ostateczny wybór narzędzia do parsowania będę mógł podać po zapoznaniu się z listą tych 10 stron (aby ocenić ich techniczną złożoność w zbieraniu danych).

Jestem gotów omówić szczegóły i rozpocząć pracę. Napisz do mnie, a pokażę, jak dokładnie skonfigurujemy logikę selekcji "sygnałów". Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

Agencja AI do zbierania i strukturyzacji informacji to zadanie, w którym 80% sukcesu zależy od odpowiedniej architektury pipeline'u, a nie od wybranego narzędzia. Browse.ai dobrze wyciąga dane, ale bez jasnej logiki ich "przycinania" otrzymasz mnóstwo surowego szumu zamiast działającej bazy.

Co zrobię:
- Skonfiguruję regularne zbieranie danych przez Browse.ai z potrzebnych źródeł
- Podłączę n8n jako orkiestrator — będzie on przyjmował dane, filtrował, wzbogacał przez LLM (wyciąganie encji, kategoryzacja)
- Strukturalny wynik zapisze w Airtable lub Google Sheets — abyś miał czytelną bazę, a nie chaos
- Skonfiguruję uruchamianie według harmonogramu + prostą obsługę błędów, aby pipeline nie padał przy zmianie struktury strony źródłowej

⚙️ Stos: Browse.ai → n8n → węzeł LLM (Claude/GPT) → Airtable/Google Sheets.

Mogę dodać podsumowanie w Telegramie lub emailu, jeśli trzeba szybko otrzymywać sygnał o nowym ważnym wejściu.

Widzę, że tagi wskazują na Zapier jako alternatywę — ale dla agenta z przetwarzaniem AI n8n nadaje się lepiej: jest bardziej elastyczny i tańszy przy stałych uruchomieniach. Mogę zaproponować opcję przez Zapier, jeśli tak będzie Wam wygodniej.

Napiszcie ze listą źródeł i strukturą pól — prześlę krok po kroku plan realizacji pierwszego etapu. Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 12 dni

Większość automatyzacji w tej dziedzinie nie udaje się z powodu braku minimalnego systemu selekcji sygnałów. Dla MVP należy połączyć trzy komponenty: rozpoznawanie zmian (Apify/Playwright), analizę AI (OpenAI/Perplexity do klasyfikacji) oraz logiczny etap filtrowania szumów.

Realizacja: Apify skonfigurujemy jako skrypt monitorujący, wyniki przez n8n trafią do Google Sheets z wsparciem Airtable/Notion. Bot Telegrama będzie sortować wyniki według kategorii przed dostarczeniem. Kluczową częścią jest konfiguracja modelu AI, aby odróżniać wiadomości od przetargów.

Problemy na etapie MVP: liczba źródeł ogranicza limity API, potrzebny jest proxy pool, a także ręczna konfiguracja dla stron z dynamiczną treścią. W poprzednich projektach zajmowało to 60–80 godzin.

Jakie źródła są już regularnie monitorowane? Trzeba wiedzieć, czy jest dostęp do nich przez API, czy trzeba zbierać przez headless browser.

Budżet: 12000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry, już pracowałem z podobnymi systemami automatycznego monitorowania i selekcji sygnałów: zbieranie danych z witryn, sprawdzanie aktualizacji, filtrowanie szumów, klasyfikacja zdarzeń i wysyłanie wyników w tabelach oraz komunikatorach. Moje główne umiejętności to Python, integracje API, automatyzacja, analiza AI oraz budowanie działających MVP do regularnego monitorowania źródeł.

Przykład podobnego przypadku bez NDA: tworzyłem systemy, w których trzeba było regularnie pobierać dane z zewnętrznych źródeł, śledzić nowe byty lub zmiany, normalizować je, stosować logikę priorytetyzacji i przekazywać wyniki do Telegramu / tabeli / wewnętrznego interfejsu do dalszej pracy. Mam również praktyczne doświadczenie w projektach, gdzie ważna jest nie tylko integracja, ale także logika selekcji użytecznych zdarzeń i automatyzacja działań po wykryciu sygnału.

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

Witam
pisz, zrobię
na n8n + Apify/OpenAI + Google Sheets + Telegram.
sprawdź opinie, wszystko zawsze świetnie

Budżet: 4000 UAH Termin: 4 dni

Cześć, Pawle! Zadanie jest całkowicie zrozumiałe. Mam doświadczenie w budowaniu takich inteligentnych pipeline'ów, gdzie kluczowe jest nie tylko parsowanie wszystkiego, ale przede wszystkim filtracja szumów informacyjnych za pomocą AI i wyodrębnianie triggerów, które wymagają działania.

Budżet: 17000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!

Tak, pracowałem z podobnymi systemami automatyzacji AI, gdzie trzeba nie tylko zbierać dane, ale je analizować, wybierać ważne sygnały i automatycznie przekazywać wyniki do CRM lub bazy wiedzy.

Podobny przypadek — rozwój systemu marketingowego AI, który łączył Make.com, OpenAI, CRM oraz zautomatyzowane scenariusze przetwarzania danych. Zrealizowałem również ekosystem CRM z automatycznym zbieraniem leadów, przetwarzaniem AI, tagowaniem i analizą bez ręcznej interwencji.

MVP zrealizowałbym na Make.com lub n8n z wykorzystaniem Apify/Browse.ai do monitorowania źródeł, OpenAI do analizy i klasyfikacji sygnałów, Google Sheets lub Airtable do przechowywania wyników oraz bota Telegram do natychmiastowych podsumowań. Osobno dodałbym filtrację AI, aby odfiltrować szum informacyjny i pozostawić tylko wydarzenia, które wymagają uwagi.

Orientacyjny czas realizacji MVP — 5–7 dni, budżet — 400–600 USD w zależności od liczby źródeł i wymaganej logiki analizy.

Chętnie omówię wymagania i zaproponuję architekturę, którą łatwo skalować po udanym uruchomieniu MVP. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 14 dni

Cześć! Mogę zrealizować MVP systemu monitorowania stron internetowych za pomocą n8n lub Make.

Mam doświadczenie w automatyzacji AI z wykorzystaniem n8n, Make, OpenAI API, Telegram i Google Sheets. Jednym z odpowiednich przypadków jest przetwarzanie AI z analizą i strukturyzacją danych dla CRM:
https://freelancehunt.com/showcase/work/make-integromat-ai-obrobka-pdf-ta/2044836.html

Napisz, jakie źródła planujesz podłączyć w MVP, abym mógł zaproponować architekturę.

Budżet: 4500 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry!

Takie systemy budowałem — właśnie z logiką selekcji sygnałów, nie tylko „zaparserował → zapisał”.

**Podobny przypadek:**
Robiłem monitoring dla firmy, która śledziła 15+ stron konkurencji i portali branżowych. System codziennie sprawdzał nowe publikacje, porównywał zmiany na stronach za pomocą logiki diff, przesyłał tekst do OpenAI w celu klasyfikacji i krótkiego podsumowania, filtrował szum (nieznaczne zmiany w układzie, aktualizacje dat) i wysyłał podsumowanie na Telegramie tylko z naprawdę ważnymi sygnałami. Wyniki były zapisywane w Google Sheets z kategoriami i priorytetem.

**Jak zrealizuję wasz MVP:**
Stos: Python + OpenAI API + Google Sheets API + Telegram Bot.

— Lista stron jest przechowywana w Google Sheets — stamtąd łatwo dodawać nowe źródła bez dotykania kodu
— Parser sprawdza każdą stronę według harmonogramu (cron), rejestruje nowe publikacje i zmiany poprzez porównanie z poprzednim stanem
— OpenAI analizuje każdy sygnał: krótkie podsumowanie + klasyfikacja (wiadomość / produkt / partnerstwo / oferta pracy / przetarg / raport / ważny sygnał)
— Dodatkowa logika filtrowania: jeśli zmiana jest nieznaczna lub powtarzalna — nie piszemy, nie szumiemy
— Wynik zapisywany jest w tabeli, raz dziennie/tygodniowo (jak chcecie) — podsumowanie na Telegramie

**Budżet i terminy:**
MVP na 10 źródłach — 7 dni roboczych, 300–400 dolarów.
Zawiera: działający kod, tabelę wyników, instrukcję jak dodawać strony, skonfigurowanego bota Telegram.

Jeśli wynik będzie satysfakcjonujący — gotowy do długoterminowej współpracy nad systemem.

Jestem gotów odpowiedzieć na pytania lub pokazać przykład struktury tabeli wyników. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 6 dni

Dzień dobry.

Twój projekt jest mi bliski pod względem technologii i logiki realizacji. Pracuję z automatyzacjami, integracjami AI, n8n, API, botami Telegram, Google Sheets oraz scenariuszami zbierania i strukturyzacji informacji z różnych źródeł.

Mogę zrealizować MVP takiego agenta:
- regularne sprawdzanie określonych źródeł;
- wykrywanie nowych publikacji / zmian;
- krótka analiza AI znalezionych treści;
- podstawowa klasyfikacja według typów;
- zapis wyników w Google Sheets / Airtable / Notion;
- wysyłanie krótkiego podsumowania na Telegram lub email.

Optymalnie widzę pierwszy etap jako działające MVP, aby szybko sprawdzić logikę na rzeczywistych źródłach, a następnie skalować system.

Aby poprawnie ocenić zakres, chciałbym wyjaśnić:
1. Ile źródeł należy monitorować na początku?
2. Jakie dokładnie typy źródeł: strony, blogi, strony informacyjne, PDF, dokumenty?
3. Jaka klasyfikacja jest obowiązkowa na pierwszym etapie?
4. Gdzie priorytetowo zapisywać wyniki: Google Sheets, Airtable czy Notion?
5. Gdzie wysyłać podsumowanie: Telegram czy email?

Mogę zająć się pierwszą wersją roboczą i zbudować ją tak, aby później łatwo było rozszerzyć liczbę źródeł, typów klasyfikacji i formatów raportowania.

Jestem gotów omówić szczegóły i zaproponować najprostszy i najbardziej niezawodny wariant realizacji w ramach Twojego budżetu i celów. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

Cześć! Mogę stworzyć taki MVP.

Miałem doświadczenie z podobną logiką: regularne monitorowanie źródeł, wykrywanie nowych publikacji/zmian, deduplikacja, krótka analiza AI i zapis wyników w tabeli z powiadomieniem w Telegramie.

Jak widzę realizację MVP:
1. Lista 10+ źródeł i harmonogram kontroli.
2. Zbieranie nowych stron/zmian przez Python lub n8n/Apify, w zależności od stron.
3. Deduplikacja, aby nie wysyłać starych lub powtarzających się sygnałów.
4. Warstwa AI: krótkie podsumowanie, kategoria (wiadomość / produkt / partnerstwo / oferta pracy / przetarg / raport / ważny sygnał), ocena ważności i oznaczenie „wymaga działania”.
5. Zapis w Google Sheets / Airtable / Notion i krótki przegląd w Telegramie lub emailu.
6. Instrukcja, jak dodawać nowe źródła.

Na początek zaproponowałbym stworzenie prostej, ale działającej wersji na 10 źródłach, a potem już rozwijać zasady, filtry i jakość klasyfikacji. Orientacyjnie 5 dni, budżet 4000 UAH. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 1 dzień

Witam
Proszę podać 1-2 linki do potrzebnych stron
W odpowiedzi podam przykład uzyskanego wyniku
Proponuję zrobić to na n8n
Koszt i terminy w wiadomości prywatnej

Budżet: 8000 UAH Termin: 15 dni

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. Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 4 dni

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.

Budżet: 3999 UAH Termin: 3 dni

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! Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 10 dni

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!) Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 2 dni

Dzień dobry!! Mam doświadczenie w integracji narzędzi AI w systemy robocze, mam zrealizowane projekty, które można zobaczyć w moim profilu!! Proszę o kontakt!!!

Budżet: 18000 UAH Termin: 7 dni

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 Rozwiń

Budżet: 4000 UAH Termin: 2 dni

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.

Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni

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.

Budżet: 4000 UAH Termin: 1 dzień

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)