Stworzyć agenta AI do zarządzania magazynem

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Witaj!
Jesteśmy zespołem Business Atlas.
Istota twojego projektu nie polega tylko na automatyzacji, cała inżynieria i wartość tkwią w trzech krytycznych węzłach, które zostały bardzo precyzyjnie określone. Pierwszy — to automatyczne parsowanie raportów QlikView co 30 minut bez kosztownego kodu. Drugi — samodzielne obliczanie deficytu oraz logiki przemieszczeń/produkcji pod indywidualne warunki 40+ dostawców z Chin i Ukrainy. Trzeci — pełne zarządzanie procesem przez czat Telegram oraz automatyczne tworzenie zadań dla wykonawców w CRM przez API.
To właśnie te elementy tworzą architekturę inteligentnych zakupów, i to jest dokładnie nasza strefa ekspertyzy. Budujemy takie przemysłowe aplikacje AI na bazie n8n/Make z wdrożeniem na twoim VPS, co całkowicie wyklucza czynnik ludzki, chroni przed deficytem i zamrażaniem pieniędzy w zbędnym towarze.
Proponujemy działać krok po kroku. Najpierw wykonujemy pierwszy przekrój (pilotaż): całkowicie szkolimy agenta AI dla 2–3 dostawców, podłączamy QlikView, konfigurujemy logikę zamówień oraz integrację z Telegram/CRM. Orientacyjny czas trwania pilotażu: 3–4 tygodnie pracy, budżet ustalimy od razu po krótkiej dyskusji szczegółów.
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych — omówimy strukturę twoich raportów i ustalimy czas na rozmowę, aby szczegółowo omówić mapę drogową przyszłego AI-zakupowca!

Budżet: 27000 UAH Termin: 27 dni

Cześć! Projekt jest dokładnie na styku dwóch moich mocnych stron — agenci AI na Claude i automatyzacja (przeglądarka, boty, integracje).

Co widzę: agent pobiera dane z waszego raportu QlikView i według zasad każdego dostawcy formuje zamówienia i przemieszczenia między magazynami, stawia zadania (te same cięcia według długości), a wszystko to jest zarządzane z Telegramu przez kilku pracowników, a zadania trafiają do waszego CRM przez API.

Z doświadczenia wynika:

— budowałem wielo-agentowe pipeline'y na Claude (generacja → weryfikacja → decyzja, z zasadami i walidacją) — to znaczy „agent dostosowany do warunków” to moja dziedzina, a nie tylko prompty;

— pracowałem z kilkoma dostawcami w jednym silniku (własne zasady/kompilatory dla każdego) — dokładnie wasz przypadek „dla każdego dostawcy osobno”;

— automatyzacja przeglądarki (Playwright/Selenium) + analiza Excela + boty Telegram z kilkoma użytkownikami + integracje przez API — wszystko robiłem.

Nie będę namawiać do konkretnej platformy dla samego namawiania — zaproponuję rozwiązanie pod zadanie (Claude Agent SDK / Cowork lub jakikolwiek inny custom na VPS), w zależności od tego, jak będzie wygodniej podłączyć się do QlikView i waszego CRM.

Pilotaż na 2–3 dostawcach — to właściwy kierunek, na nim przetestujemy całą logikę.

Wszystkie pytania: wybór środowiska, zbieranie danych z QlikView, CRM i API, logowanie, automatyczne i półautomatyczne działania oraz ich warstwy zasad — proponuję omówić w korespondencji.

Jestem gotów zająć się tym już dziś! Dziękuję za uwagę! Rozwiń

Budżet: 6000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry! Pierwsze, o czym napiszę, to platforma, bo od niej zależy wszystko inne.

OpenClaw używamy codziennie w naszych zadaniach: agent działa na VPS, jest zarządzany z Telegramu, sam przeszukuje dane w przeglądarce i pisze do zewnętrznych API według harmonogramu. Wasz stos technologiczny nie jest dla nas nowy.

Widzę pilota na 2-3 dostawcach:
1. Agent na waszym VPS. Dla każdego dostawcy oddzielny zestaw reguł (czasy przetwarzania, logistyka), a nie jedna instrukcja dla wszystkich.
2. Dane z QlikView. Zacząłbym od eksportu do Excela, bo to stabilniejsze niż klikanie raportu w przeglądarce za każdym razem.
3. Formowanie zamówienia i przemieszczanie między magazynami. Rozwiązanie przygotowuje agent, potwierdza człowiek.
4. Telegram: kilku pracowników, każdy z własnymi uprawnieniami. Zadanie trafia do konkretnego wykonawcy.
5. Zadania w waszym CRM przez API.

Pytanie, od którego zależy architektura: czy do QlikView jest dostęp przez API lub eksport według harmonogramu, czy agent musi otwierać raport w przeglądarce pod waszym użytkownikiem? Jeśli jest eksport, pilot będzie bardziej niezawodny i tańszy w utrzymaniu. I jaki dokładnie macie CRM?

Czas trwania pilota to 14 dni, cena 6000 zł. Biorę na start: zbieram pierwsze opinie na Freelancehunt, chociaż doświadczenie nie jest początkowe. Resztę dostawców i agenta do analizy sprzedaży proponuję jako oddzielny etap, abyście płacili za zrealizowane, a nie za obiecane.

Są żywe boty w pracy, mogę je przesłać na czat, abyście sami mogli przetestować flow.

Piotr Pankow, BotCraft Group Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 35 dni

OCEŃ pilota - 220 000 UAH i 35 dni. To nie jest ostateczna cena całego systemu, a etap z architekturą, VPS, połączeniem z QlikView przez przeglądarkę, zarządzaniem przez Telegram dla kilku pracowników, tworzeniem zadań w CRM przez API i szkoleniem na 2-3 dostawcach. Ogólnie w porządku =)

Zobaczcie, tu jest niuans - QlikView lepiej nie ruszać jako jedyne źródło działań bez dziennika i warstwy kontroli. Zrobiłbym pilota przez oddzielną warstwę reguł i agenta, gdzie algorytm proponuje zamówienie, przeniesienie lub zadanie, a pracownik potwierdza krytyczne działania do zebrania statystyk.

Od was będą potrzebne testowy dostęp do QlikView, 2-3 typowych dostawców z regułami zakupu, przykłady starych zamówień, opis magazynów i metodologia przeniesień. Po tym można nie komplikować - zbieramy pilota, mierzymy dokładność, a następnie rozszerzamy na pozostałych dostawców i agenta analizy sprzedaży.

> Uściślijcie, czy QlikView ma bezpośredni dostęp do bazy, czy tylko eksport Excel z przeglądarki
> Jakie działania agent może wykonywać samodzielnie, a jakie tylko po potwierdzeniu pracownika

> https://business.ingello.com/fractal - blisko po architekturze agenta i automatyzacji rozwiązań
> https://business.ingello.com/forma-wms - blisko po logice magazynowej, zadaniach i rolach
> https://systems-fl.ingello.com - główny przegląd Ingello Systems dla takich projektów Rozwiń

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: 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: 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: 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: 999 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Zadanie jest całkowicie moje: agent AI + automatyzacja zakupów/przemieszczeń, czytanie analityki z przeglądarki, zarządzanie przez Telegram i CRM przez API. Pracuję na Claude Code (ten sam „Cowork lub analog”), automatyzację CRM robiłem na Monday+Make (tablica 683 elementy, historia działań, migracje).

Pilot widzę tak:
• Podłączenie do raportu QlikView przez przeglądarkę (Playwright): parsowanie pozostałości/wierszy, eksport w ustrukturyzowanej formie
• Agent na Claude API: zamówienia na indywidualnych warunkach 2–3 dostawców, przemieszczanie między magazynami, zadania według grup towarów (cięcie / niewystarczające długości)
• Telegram: zarządzanie kilkoma pracownikami, osobiste zadania; tworzenie zadań w waszym CRM przez API
• Rozwój na waszym VPS, logi, instrukcja

Proponuję rozpocząć od pilota na 2–3 dostawcach — szybko pokażę działający wynik.
Ocenę po krótkim TZ dotyczącym warunków dostawców i API waszego CRM. Portfolio prześlę.
— Mykoła Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry. Mogę zająć się pierwszym etapem jako praktyczny pilot, a nie obiecywać od razu autonomiczne zarządzanie zakupami. Mam doświadczenie w produktach AI, automatyzacji przeglądarek, botach Telegram, integracjach API i systemach monitorowania. Zacząłbym od audytu dostępu do danych QlikView, zasad 2–3 dostawców i modelu zatwierdzania działań. Następnie zrealizowałbym agenta, który formułuje propozycje dotyczące zamówień i przemieszczeń, tworzy zadania przez API CRM i wysyła je do Telegramu. Krytyczne działania, w tym faktyczne zamówienie u dostawcy, na początku muszą przechodzić potwierdzenie przez człowieka. Po pilocie będzie jasny stos technologiczny, zakres skalowania i ryzyka.

Budżet: 6000 UAH Termin: 20 dni

Zbieram agenta na OpenClaw na waszym VPS: dane ze zrzutów QlikView (eksport co 30 minut jako główny kanał, dostęp przez przeglądarkę jako zapasowy), zarządzanie przez Telegram przez kilku pracowników z różnymi uprawnieniami, tworzenie zadań w waszym CRM. Start z 2-3 dostawcami, jak planujecie.

Co do mechaniki: z eksportu agent pobiera stany i ruchy na magazynach, widzi niedobory w pozycjach i terminy konkretnego dostawcy, na tej podstawie tworzy szkic zamówienia lub przemieszczenia. Warunki każdego dostawcy żyją w osobnym pliku reguł: terminy realizacji, logistyka, minimalne partie. Aby dodać nowego dostawcę po pilotażu, wystarczy stworzyć jeszcze jeden taki plik, bez przerabiania systemu.

Matematykę stanów i rozdział po długościach liczy zwykły kod Python, agent podejmuje decyzje na podstawie dokładnych cyfr. Dzięki temu nie myli się w arytmetyce i wydaje minimalną ilość tokenów, a dla systemu działającego 24/7 co 30 minut, to zauważalna różnica w miesięcznym rachunku za API.

Zamówienia i przemieszczenia agent przygotowuje jako szkice, potwierdza pracownik w Telegramie, każda akcja jest zapisywana w dzienniku.

Powiem szczerze: taka automatyzacja nie powstaje w jeden wieczór. Aby agent zamawiał jak doświadczony zakupowiec, trzeba przeanalizować rzeczywiste zamówienia każdego dostawcy, wpleść warunki w reguły i testować agenta na żywych danych, dopracowując rozwiązania. To jest praca, i jestem gotów ją wykonać, a nie sprzedawać magiczny przycisk.

Sam codziennie pracuję z OpenClaw i Claude Code w swoich projektach, z równoległymi agentami i automatyzacją przeglądarkową, platformę znam jako użytkownik, a nie z dokumentacji.

Szczegóły omówimy na czacie. Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni

Zadanie zrozumiałem: agent AI do automatyzacji zakupów i przemieszczeń między magazynami, uczony pod warunki każdego dostawcy, z zarządzaniem przez czat Telegram przez kilku pracowników i tworzeniem zadań w CRM przez API. Dodatkowo połączenie z raportem QlikView (przeglądarkowa analiza BI) dla aktualnych danych dotyczących zakupów.

Z równoległymi platformami Claude Code / agentowymi pracuję blisko — prowadzę projekt, w którym kilka agentów jednocześnie rozwiązuje różne zadania na jednym serwerze, znam niuanse wdrażania na VPS i konfiguracji pod konkretny scenariusz szkolenia.

Co do architektury: wdrożę agenta na VPS, połączenie z QlikView zrealizuję przez eksport plików Excel według harmonogramu (co 30 minut synchronizuje się z raportem) lub przeglądarkę headless, jeśli eksportu przez API lub bezpośredni link nie ma. Szkolenie pod 2-3 dostawców w pilocie — zasady dotyczące czasów przetwarzania i logistyki każdego dostawcy jako oddzielne konfiguracje, a nie zakodowana logika, aby później rozszerzać bez przepisywania.

Część Telegram: bot przyjmuje polecenia od pracowników, agent formuje zamówienia i zadania dotyczące przemieszczeń i tworzy je w CRM przez API, z powiadomieniem konkretnego pracownika w czacie.

Dla pilota na 2-3 dostawców realistycznie 1-2 tygodnie, a następnie rozszerzenie na pozostałych dostawców przebiega szybciej, ponieważ architektura jest już dopracowana.

Budżet: 5000 UAH Termin: 30 dni

Witaj!

Zapoznałem się z Twoim zadaniem dotyczącym wdrożenia agenta AI do zakupów i logistyki. Twoje zadanie to klasyczny przykład tego, jak AI może zaoszczędzić setki godzin rutynowej pracy, i jestem gotów pomóc Ci to zrealizować.

Moje podejście do projektu:

Integracja: Mam doświadczenie w automatyzacji złożonych systemów BI. Priorytetem będzie stworzenie niezawodnego kanału przesyłania danych z QlikView, aby agent działał stabilnie.

Inteligencja agenta: Wykorzystamy architekturę, która pozwala na dodawanie nowych dostawców jako oddzielnych modułów (promptów/kontekstów), co zapewni łatwe skalowanie do wszystkich 40+ dostawców w przyszłości.

Kontrola: Praca przez bota Telegram z potwierdzeniem zamówień przez menedżerów gwarantuje bezpieczeństwo i brak błędów.

Ocena:
Według moich obliczeń, opracowanie MVP wyniesie 5 000 USD.

Co otrzymamy na wyjściu:

W pełni działającego agenta na Twoim VPS.

Automatyzację zakupów i wewnętrznych przemieszczeń.

Gotową infrastrukturę do dalszej analizy sprzedaży, jak planowałeś.

Czy jesteś gotów omówić techniczne szczegóły połączenia z QlikView? To kluczowy etap, od którego zależeć będzie szybkość uruchomienia projektu. Rozwiń

Budżet: 16000 UAH Termin: 17 dni

Dzień dobry, Witalij!
Przejrzałem Twoje projekty - integracja z Bitrix, magazyn produktów w rolkach. Specyfika - logika cięcia i ustalania zadań jest zrozumiała.
Moja baza z agentami: ~2 lata testuję modele AI w Scale AI (Outlier) i Meta AI - znam/prognozuję punkty awarii agentów zanim popełnią błąd w zakupie.

Podstawowy pilot (MVP) - co zostało zadeklarowane:
Zamiast OpenClaw - kompaktowe opcje, znacznie tańsze i dokładniejsze, z gotowymi ustawieniami (umiejętności, zasady).
Agent na Twoim VPS - (wdrożenie z Dockerem lub bez, w zależności od tego, co już jest na hoście).
Dane z QlikView: zrzut co 30 minut przez eksport (wersja przeglądarkowa - zapasowa).
Szkolenie pod warunki 2–3 dostawców. Tworzenie zamówień, przemieszczenia między magazynami.
Zadania według grup towarów (cięcie według długości), matematyka w jądrze Pythona, LLM jedynie dostosowuje do zasad - zero halucynacji.
Zarządzanie przez Telegram - kilku pracowników, role i uprawnienia, zadanie dla konkretnego wykonawcy.
Tworzenie zadań w CRM przez API.

Podstawowy pilot, jako MVP - 16k UAH / do 17 dni (zależy od głębokości i zakresu testowania), płatność etapami (escrow):
1. 5k - zbieranie danych QlikView + rdzeń obliczeniowy;
2. 6k - agenci, zasady dostawców, Telegram z rolami;
3. 5k - integracja z CRM, dziennik, odbiór na żywych danych.

Ponad zgłoszenie - bonusy i ulepszenia (wszystko jest i działa), omówimy na prywatnym czacie, jeśli uznasz to za zasadne:
- bezpieczeństwo na poziomie produkcji: ochrona przed wstrzyknięciami promptów, OAuth2, klucze SSH, audyt logów wszystkich działań agenta.
- warstwa pamięci dla agentów podczas komunikacji (licencja korporacyjna - można w formie prezentu).
- agent-sysadmin, kontrola pipeline'u 24/7.
- most MCP w TГ: pełnoprawny agent (ze wszystkimi możliwościami i kontekstem) w czacie, a nie modelowy bot (dla kierownictwa/admina).
Skala na 40+ dostawców + agent analizy sprzedaży z hybrydowym RAG (semantyka + zapytanie tekstowe + baza danych dokumentów) - rdzeń wszystkich wiedzy biznesowej, jako osobny etap.
Pytania: QlikView oddaje eksport według harmonogramu czy tylko przez przeglądarkę? Zasady dostawców są sformalizowane? Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Zadanie jest interesujące: agent AI, który sam formuje zamówienia według warunków każdego dostawcy i zarządza przemieszczaniem między magazynami — to właśnie to, co lubimy zbierać. Zarządzanie przez czat Telegram dla kilku pracowników i wprowadzanie zadań do CRM przez API wezmę na siebie, zaczniemy od pilotażu z 2–3 dostawcami i podłączenia do danych z QlikView. Szczegóły chętnie omówię w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 27000 UAH Termin: 14 dni

Dzień dobry. Gotowy do wykonania. Do realizacji mogę rozpocząć od razu po wyjaśnieniu szczegółów. 📞 Zawsze w kontakcie i otwarty na rozmowę.

Budżet: 27000 UAH Termin: 12 dni

Dzień dobry!

Agent Telegram z integracją w CRM przez API i logiką dostosowaną do indywidualnych warunków dostawców - rdzeń zadania. Zarządzanie z czatu przez kilku pracowników, zadania dla konkretnych osób, tworzenie zadań w CRM.

Realizacja: agent na Claude API na waszym VPS, dane z QlikView przez eksport, pilotaż na 2–3 dostawcach (zamówienia, przemieszczenia między magazynami, zadania według grup towarów), następnie skalowanie. Dla 40 dostawców bardziej niezawodna jest własna budowa niż OpenClaw/Cowork - pełna kontrola nad zasadami.

Minimalny pilotaż - 30 000 UAH, 12 dni: 2 dostawców, zarządzanie przez Telegram, zadania w CRM. Sprawdzić logikę na żywo.
Pełny pilotaż - 45 000 UAH, 18 dni: 3 dostawców + przemieszczenia między magazynami + zadania według grup towarów (cięcie/długości).

Skalowanie dla pozostałych: 3 000 UAH/dostawca.

Portfolio: w profilu i na karasov.co Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 8 dni

Dzień dobry, Witalij.

Twoje zarządzanie magazynem otrzyma agenta AI, który samodzielnie będzie tworzył zamówienia do dostawców, uwzględniając ich indywidualne warunki, oraz zarządzał wewnętrznymi przemieszczeniami towarów w celu utrzymania optymalnych stanów magazynowych. Agent będzie uczył się na danych historycznych z Twojego raportu QlikView, który będzie odczytywał przez przeglądarkę headless, emulując działania użytkownika — to pozwoli uniknąć skomplikowanych integracji z zamkniętym systemem BI. W Telegramie otrzymasz jedyny interfejs dla zespołu: pracownicy będą mogli zadawać pytania agentowi, a on — wysyłać powiadomienia o utworzonych zamówieniach oraz tworzyć zadania w Twoim CRM przez API. Po pilotażu u 2–3 dostawców system zostanie skalowany na całą sieć bez zmiany architektury. Dla niezawodności i szybkości agent będzie działał w Go z wykorzystaniem kontenerów Docker na Twoim VPS.

Pilot:
10000–15000 UAH; ≈8 dni
Stworzenie podstawowego prototypu agenta do weryfikacji koncepcji na ograniczonej ilości danych.
- Integracja z QlikView w celu odczytu danych jednego dostawcy
- Podstawowy bot Telegram do odbierania powiadomień
- Automatyczne tworzenie zamówienia dla 1-2 kluczowych pozycji
- Wdrożenie na VPS w kontenerze Docker

Pełne uruchomienie:
25 000–35 000 UAH; ≈22 dni
Pełnoprawny agent AI do zarządzania zakupami i przemieszczeniami z integracją w procesy biznesowe.
- Pełne szkolenie agenta na warunkach 2-3 pilotażowych dostawców
- Automatyzacja wewnętrznych przemieszczeń między magazynami
- Dwustronna komunikacja w Telegramie dla kilku pracowników
- Automatyczne tworzenie zadań w Twoim CRM przez API
- Moduł tworzenia specyficznych zadań (np. cięcie materiałów)

Skalowalny:
45 000–60 000 UAH; ≈35 dni
Rozszerzony system z obsługą wszystkich dostawców i przygotowaniem do analizy sprzedaży.
- Skalowanie logiki na wszystkich 40+ dostawców
- Rozszerzony system kontroli i logowania wszystkich działań agenta AI
- Optymalizacja szybkości odczytu danych z QlikView
- Przygotowanie architektoniczne do wdrożenia modułu analizy sprzedaży
- Priorytetowe wsparcie techniczne i serwis przez pierwszy miesiąc Rozwiń

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. Rozwiń

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: 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. Rozwiń

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: 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)