Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni
Cześć! Tworzyłem agenta AI, który pobiera dane z eksportów (Excel/BI-export) i według indywidualnych zasad rozdziela zakupy i przemieszczenia między magazynami. Miałem do czynienia z eksportami QlikView, więc można zacząć od waszych gotowych eksportów co 30 minut. Główne pytanie: warunki dla 40+ dostawców są już gdzieś opisane w tabeli, czy zbieramy je z wami na bieżąco? Od tego zależy czas szkolenia agenta. Pierwszy działający prototyp orientacyjnie za tydzień.
Budżet: 12000 UAH Termin: 5 dni
Gotowy do wdrożenia agenta AI do zarządzania magazynem w Telegramie — będzie odczytywał dane z QlikView, odpowiadał na zapytania o stany magazynowe i generował raporty na podstawie komend.
Najważniejsze jest tutaj prawidłowe połączenie QlikView → skrypt pośredni na VPS → bot Telegram. QlikView dostarcza dane partiami (zrzut co 30 minut), dlatego agent będzie pracował z aktualnym wycinkiem, a nie strumieniem w czasie rzeczywistym — to upraszcza architekturę i sprawia, że bot jest stabilny nawet przy dużych obciążeniach.
Skrypt zbierający dane z QlikView (eksport do JSON/SQLite na VPS)
Bot Telegram z komendami: stany towaru, ruch w okresie, niski zapas
Podłączenie agenta AI do rozumienia zapytań tekstowych („co zostało w magazynie nr 2?”)
Wdrożenie na VPS, usługa systemd dla nieprzerwanej pracy
Robiłem bota Telegram do inwentaryzacji w małym magazynie — bot odpowiadał na zapytania o stany i wysyłał alerty przy krytycznym minimum. Stabilnie działa do dziś.
Teraz jestem całkowicie wolny — wezmę wasz projekt od razu i rozpocznę dzisiaj. Napiszcie format danych, który QlikView obecnie zwraca (API, eksport do pliku, bezpośrednie połączenie) — a ja przygotuję jasny plan pierwszego etapu.
Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni
Cześć, pracowałem nad Systemem automatyzacji zarządzania magazynem — zintegrowaliśmy agenta AI do zarządzania zapasami między 3 magazynami, skróciliśmy czas przetwarzania zamówień o 40%, podłączyliśmy bota Telegram dla 8 pracowników.
Ciekawe, czy planujecie przekazywać dane z QlikView agentowi przez ręczny eksport Excel, czy jest możliwość skonfigurowania automatycznego dostępu API do raportu co 30 minut?
Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę Państwu bezpłatnie z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!
Budżet: 15000 UAH Termin: 14 dni
Cześć, Witalij! Zadanie jest jasne. Co do architektury — nie polecam budować czystej automatyzacji przeglądarki na QlikView (psuje się przy każdej zmianie układu). Lepiej: rdzeń Python do obliczeń pozostałości + LLM punktowo do adaptacji zamówień pod warunki dostawców + potwierdzenie krytycznych decyzji menedżera w Telegramie. Doświadczenie: produkcyjne boty Telegram z modelem ról (aiogram 3.x), integracje z API Claude, parsowanie danych, wdrożenie na VPS 24/7. Proszę o wyjaśnienie: czy QlikView przekazuje dane przez API/harmonogram, czy tylko ręczny eksport? Czy jest dokumentacja API CRM? Warunki dostawców są już w tabeli? Proponuję zacząć od pilota na 2-3 dostawcach.
Budżet: 27000 UAH Termin: 20 dni
Zróbmy to. Mam duże doświadczenie, proszę się zgłaszać, będę zadowolony ze współpracy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 14 dni
Dzień dobry! Specjalizuję się w budowie agentów AI opartych na Claude (Agent SDK / Cowork) - właśnie tych narzędzi, które rozważacie. Proponuję pilotaż: wdrażam agenta na VPS, konfiguruję zbieranie danych z QlikView (eksport Excel co 30 minut), uczę agenta indywidualnym warunkom 2-3 dostawców (czasy realizacji, logistyka, minimalne partie). Dodam zarządzanie przez Telegram dla kilku pracowników, tworzenie zadań w CRM przez API oraz automatyczny podział zadań między wykonawców. Agent będzie formułował zamówienia do dostawców, proponował przeniesienia między magazynami oraz stawiał zadania w grupach towarów (na przykład, cięcie według długości). Po pilotażu skalujemy na pozostałych 40+ dostawców oraz agenta do analizy sprzedaży.
Budżet: 18000 UAH Termin: 14 dni
Cześć! Mam duże doświadczenie w pracy z Pythonem, bazami danych, integracjami API oraz w opracowywaniu systemów Telegram dla biznesu. Posiadam bogate doświadczenie w realizacji podobnych rozwiązań z automatyzacji procesów i analityki dla przedsiębiorstw.
Bezpośrednia metoda, którą opisujesz (czysty autonomiczny agent AI, który klika w przeglądarce przez Claude/OpenClaw), jest niepraktyczna i krytycznie niebezpieczna dla zakupów produkcyjnych:
- Każda zmiana w układzie lub opóźnienie QlikView złamie automatyzację UI.
- Halucynacje AI w zakupach/logistyce to ryzyko pomyłki w liczbach i zamrożenie milionów w nieprawidłowym towarze z Chin.
- Problemy matematyczne (optymalizacja cięcia długości) AI po prostu nie potrafi liczyć dokładnie.
Zamiast tego proponuję wdrożenie hybrydowego podejścia:
- Niezawodne jądro (Python + Baza Danych): automatycznie (bez przeglądarki) pobiera raporty Excel z QlikView i wykonuje 100% dokładne obliczenia pozostałości i cięcia.
- AI (LLM): używane wyłącznie jako komunikator — dostosowuje zamówienia do specyficznych warunków tekstowych każdego z ponad 40 dostawców.
- Kontrola (Człowiek w Pętli): AI nic nie wysyła samodzielnie. Generuje kartę rozwiązania w Telegramie, menedżer sprawdza ją w 1 kliknięcie, a system przez API automatycznie tworzy zadanie w CRM.
Ponieważ zakupy i logistyka mają wiele wewnętrznych niuansów (na przykład format API Twojego CRM i specyfika pracy z Chinami), ten projekt wymaga indywidualnego obliczenia. Proponuję przejść do wiadomości prywatnych, aby dokładniej omówić te techniczne aspekty. Po tym mogę zaproponować kilka opcji realizacji pilota z elastycznymi terminami i budżetem, które w pełni wpiszą się w ramy rynkowe. Napisz.
Budżet: 25000 UAH Termin: 20 dni
Mamy doświadczenie w opracowywaniu agentów AI do automatyzacji logistyki magazynowej. Realizujemy rozwiązanie poprzez integrację z Państwa systemami księgowymi w celu analizy łańcuchów dostaw i prognozowania czasów realizacji zamówień. To pozwoli zoptymalizować stany magazynowe i zminimalizować opóźnienia w pracy z dostawcami. Jesteśmy gotowi omówić szczegóły architektury.
Budżet: 27000 UAH Termin: 60 dni
Witam. Pracowałem z dokumentacją i magazynami w przedsiębiorstwie zajmującym się budową maszyn oraz dla drukarni, przypadki są opisane w moim profilu.
W odniesieniu do waszego zadania:
- QlikView udostępnia dane tylko przez przeglądarkę/eksport do Excela, czy jest dostęp do bazy/wyciągu według harmonogramu? To ma duży wpływ na niezawodność.
- Jaka jest wasza CRM i czy istnieje dokumentacja dotycząca jej API?
- Czy zasady zamówień u dostawców są gdzieś sformalizowane (terminy, minimalne partie, logistyka), czy trzeba je zbierać od podstaw?
Budżet: 3500 UAH Termin: 14 dni
Aktualizacja danych co 30 minut z QlikView oznacza, że agent powinien pracować z aktualnym zrzutem, a nie strumieniem w czasie rzeczywistym, co upraszcza architekturę. Rozwiń agenta AI opartego na API Claude z workflow n8n do orkiestracji: n8n będzie pytać QlikView przez parsowanie przeglądarki lub eksport, przekazywać dane agentowi, przetwarzać jego decyzje dotyczące zamówień i przemieszczeń, a następnie wysyłać zadania do API CRM i Telegramu przez oddzielne węzły. Pilotaż na 2–3 dostawcach pozwoli dostosować szablony promptów do każdego z ich warunkami, po czym skalowanie na resztę będzie kwestią kopiowania logiki. Bezpłatne wsparcie przez 2 tygodnie po oddaniu — pomogę w konfiguracji agenta pod rzeczywiste dane i doprecyzowania w logice. Gotowy do rozpoczęcia.
Budżet: 1000 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)
