Budżet: 3700 UAH Termin: 5 dni
Rower tutaj https://wayforpay.com/pl/bot
można samodzielnie lub przez specjalistę skonfigurować /
1. Opis projektu
Rozwój sklepu Telegram z katalogiem produktów i koszykiem. Sklep obejmuje kategorie, szczegółowe opisy produktów oraz możliwość czatu z menedżerem.
2. Wymagania funkcjonalne
• Ekran główny i menu:
Powitanie i przycisk „Katalog produktów”. Główne menu z sekcjami: „Katalog produktów”, „Koszyk”, „O nas”, „Pomoc”.
• Katalog produktów:
Kategorie: Ikra, herbata, przekąski (mięsne, rybne, serowe, inne). Lista produktów z nazwą, zdjęciem i ceną.
• Strona produktu:
Informacje (nazwa, opis, skład, zdjęcie), opcje przygotowania i spożycia. Przycisk „Kup teraz”, „Dodaj do koszyka”, „Porozmawiaj o produkcie”.
• Koszyk i zamówienie:
Zmiana ilości, usuwanie produktów, składanie zamówienia z podaniem imienia, nazwiska, telefonu, rodzaju dostawy (odbiór osobisty/dostawa).
3. Wymagania techniczne
• Język: Python.
• Framework: Aiogram.
• Hosting: BotHost lub analog z wsparciem 24/7.
4. Projekt i interfejs
Inspiracja: Brew Coffee Telegram Mini App (Dribbble). Wygodne przyciski, struktura kategorii, szybkie ładowanie zdjęć.
5. Funkcje administracyjne
Możliwość edytowania, dodawania i usuwania produktów przez panel administracyjny.
Budżet: 3700 UAH Termin: 5 dni
Rower tutaj https://wayforpay.com/pl/bot
można samodzielnie lub przez specjalistę skonfigurować /
Budżet: 20000 UAH Termin: 15 dni
Cześć. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów na Telegramie. Jestem gotów do współpracy.
Budżet: 4000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry! Zapoznałem się z projektem, mogę go zrealizować.
Jestem gotów omówić wszystkie szczegóły osobiście, chętnie z wami porozmawiam)
Budżet: 6000 UAH Termin: 8 dni
Proponuję rozwiązanie do stworzenia sklepu Telegram z katalogiem produktów i koszykiem w Pythonie z wykorzystaniem Aiogram.
Opis projektu
Rozwój sklepu Telegram z kategoriami produktów, szczegółowymi opisami, koszykiem i możliwością składania zamówień. Sklep umożliwia użytkownikom wybór produktów, dodanie ich do koszyka i złożenie zamówienia, a także oferuje możliwość czatu z menedżerem w celu dodatkowych konsultacji.
Wymagania funkcjonalne
Ekran główny i menu:
Powitanie z przyciskiem "Katalog produktów".
Główne menu z sekcjami:
Katalog produktów
Koszyk
O nas
Pomoc
Katalog produktów:
Kategorie produktów: Ikra, herbata, przekąski (mięsne, rybne, serowe, inne).
Lista produktów z nazwą, zdjęciem i ceną.
Strona produktu:
Informacje o produkcie: Nazwa, opis, skład, zdjęcie, sposoby przygotowania i spożycia.
Przyciski:
Kup teraz
Dodaj do koszyka
Porozmawiać o produkcie (zapytanie o konsultację z menedżerem)
Koszyk i zamówienie:
Koszyk: Zmiana ilości produktów, usuwanie produktów.
Składanie zamówienia: Pola do wprowadzenia imienia, nazwiska, telefonu, typu dostawy (odbiór osobisty lub dostawa).
Wymagania techniczne
Język: Python.
Framework: Aiogram do obsługi wiadomości i interaktywnych przycisków w Telegramie.
Hosting: BotHost lub inny hosting z wsparciem 24/7.
Projekt i interfejs
Interfejs: Inspiracja z Brew Coffee Telegram Mini App (Dribbble), wygodnie zorganizowane menu, wyraźne kategorie, szybkie ładowanie zdjęć produktów i płynna nawigacja.
Wygoda: Duże przyciski, łatwy dostęp do podstawowych funkcji, intuicyjny katalog.
Funkcje administracyjne
Panel administratora do dodawania, edytowania i usuwania produktów, a także zarządzania zamówieniami.
Jesteśmy gotowi omówić projekt w szczegółach, aby zapewnić pełną funkcjonalność i wygodę użytkowania.
Budżet: 3000 UAH Termin: 3 dni
Witaj, mamy już gotowego bota z mini-aplikacją Telegram, trzeba tylko trochę przerobić pod Twoje życzenia, także jeśli chcesz, możemy zmienić design, jeśli jesteś zainteresowany - napisz w wiadomościach prywatnych
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Zainteresował mnie twój projekt. Mam doświadczenie w pracy z biblioteką aiogram i jestem gotów wykonać zadanie szybko i w przystępnej cenie. Koszt i terminy są do omówienia, aby jak najlepiej odpowiadały twoim wymaganiom)
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Cześć! Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów telegramowych przy użyciu biblioteki Aiogram 3. Jestem pewien, że szybko i jakościowo zrealizuję twoje zamówienie, uwzględniając wszystkie twoje życzenia i wymagania.
Budżet: 3000 UAH Termin: 4 dni
Witam, mogę zająć się realizacją twojego zadania i wykonać je jak najszybciej w języku Python.
Zrealizuję wszystkie twoje życzenia, które będą dotyczące zadania!
Budżet: 5000 UAH Termin: 15 dni
Cześć, jestem zainteresowany Twoim projektem stworzenia sklepu na Telegramie. Mam doświadczenie w podobnym.
Mogę zrealizować Twój projekt w ciągu 15 dni.
Koszt pracy wynosi 5000 UAH.
Jestem gotów omówić szczegóły projektu. Czekam na odpowiedź w wiadomości prywatnej.
Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry! Jestem gotów rozpocząć pracę natychmiast i dostarczyć Ci rezultat, z którego będziesz zadowolony.
Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć 👋
Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram do różnych zadań: od automatyzacji procesów po tworzenie interaktywnych usług.
Gwarantuję wysoką jakość realizacji Twojego projektu w terminie.
Porozmawiajmy o szczegółach♻️
System automatycznych powiadomień o uzupełnieniu zapasów analityka. Na 8n8. Mała automatyzacja dla e-commerce. Raz na dobę system oblicza szybkość sprzedaży dla każdego produktu i wysyła na Telegram, że czas zamówić (z zalecaną ilością) i na ile dni wystarczy zapas. Co robimy: Pobieranie danych: KeyCRM API (historia zamówień) + zapasy/zamówienia z Rozetka (API lub eksport) Przechowywanie w SQLite na moim VPS (Contabo, Linux) Obliczanie średniej sprzedaży, zapasu w dniach, punktu zamówienia Analiza ABC: priorytetyzacja, który produkt uzupełniać jako pierwszy (klasa A — główne pod względem przychodu — ważniejsze) Codzienny bot Telegram + uruchamianie przez cron Wszystkie progi (czas dostawy, zapas bezpieczeństwa, zapas docelowy) — w konfiguracji
Witam! Potrzebuję wizualnie dostosować system InvenTree (open-source) do prezentacji projektu kawiarni. Składny backend i integracja z kasą (POS) nie są wymagane — ważna jest zewnętrzna przeróbka interfejsu, aby pokazać różnicę „Było / Stało”. Stos technologiczny projektu: Python (Django) + React (Mantine UI). Co należy zrobić w interfejsie: Dostosowanie marki, Zmiana nazw w menu bocznym i tabelach, Usunięcie pól inżynieryjnych z formularzy, Skonfigurowanie jednego przepisu „składania” napoju (na przykład, Cappuccino), aby przy ręcznym odpisywaniu ze magazynu wszystkie składniki były wyraźnie odliczane, dodanie funkcji w postaci dodatkowych raportów oraz wyjaśnienie zasad działania wprowadzonych zmian. Wszystkie szczegóły omówimy osobiście. Wymagania dla wykonawcy: Doświadczenie w pracy z Django i React (Mantine UI). Zdolność do szybkiego wykonania zadania — projekt potrzebny do prezentacji. Pracujemy przez Safe (Bezpieczną transakcję). W odpowiedzi zacznij od słowa „KAWA”, aby widział, że przeczytałeś do końca. Napisz swoje terminy i cenę.
Potrzebna jest niewielka poprawka w programie, który formuje zamówienia do druku. Zadanie: Dodaliśmy do asortymentu miękkie szkło z nadrukiem. W zamówieniach nazwa nadruku będzie wyróżniona symbolami #...# dla poprawnego rozpoznawania. Przykład: Miękkie szkło, #Abstrakcja biała# 2.0mm, Kształt: Prostokąt... Wymagane: jeśli w tekście zamówienia znajduje się fragment między symbolami #...#, program powinien rozpoznać go jako zamówienie z nadrukiem; przy formowaniu PDF lub arkusza do druku takie zamówienie należy wyróżnić innym kolorem (jakimkolwiek widocznym, uzgodnimy podczas realizacji); reszta logiki działania programu ma pozostać bez zmian. Przykład zamówienia dodaję poniżej do testowania.
O projekcie: Uruchamiamy usługę B2B do analityki i zarządzania kampaniami reklamowymi dla specjalistów ds. targetowania i mediów. Produkt będzie działał z oficjalnym Meta API. Główna techniczna trudność i fokus projektu to wirtuozowska praca z limitami Facebooka, routowanie ruchu między pulą naszych aplikacji oraz rygorystyczny system ochrony infrastruktury przed blokadami szarych kont reklamowych. Posiadamy już szczegółowe zadanie techniczne, opisującą architekturę baz danych, logikę balansu i wymagania dotyczące interfejsów. Szukamy wykonawcy, który zrealizuje to w trybie "pod klucz" (backend + frontend pulpitów). Co należy zrobić (Kluczowe zadania): Integracja z Meta API: Skonfigurować autoryzację użytkowników i regularne asynchroniczne parsowanie statystyk kont reklamowych. Zapytania muszą być wysyłane wyłącznie w paczkach, aby oszczędzać limity. System automatycznego odłączania kont: Napisać moduł, który nieprzerwanie monitoruje statusy kont reklamowych. Jeśli konto zostanie zablokowane, system powinien automatycznie cofnąć token dostępu w ciągu 60 sekund, aby chronić naszą aplikację przed sankcjami Meta. Infrastruktura proxy: Zrealizować tunelowanie wszystkich zapytań do API przez pulę SOCKS5. Obowiązkowe jest sztywne powiązanie konkretnego tokena użytkownika z statycznym adresem IP. Inteligentne routowanie: Stworzyć algorytm, który będzie rozdzielał przypisane konta reklamowe między kilka naszych aplikacji Facebook w określonych proporcjach, aby zmniejszyć ryzyko. Rozwój interfejsów: Stworzyć pulpit klienta z tabelą podsumowującą statystyki oraz zaawansowany panel administracyjny do ręcznego zarządzania limitami użytkowników, przypisaniami do aplikacji i pulą proxy. Oczekiwany stos technologii: Backend: Python, FastAPI. Zadania asynchroniczne: Celery, Redis. Bazy danych: PostgreSQL (lub ClickHouse do statystyk, według uznania). Frontend: Vue.js lub React (można używać gotowych bibliotek UI i szablonów pulpitów, nacisk na funkcjonalność, a nie skomplikowany design). Wymagania dla wykonawcy: Pewne doświadczenie w pracy z Meta Graph API i Marketing API. Musisz rozumieć, jak działają limity, jak czytać nagłówki obciążenia i jak pracować z tokenami. Zrozumienie specyfiki arbitrażu ruchu. Słowa „billing”, „ban konta reklamowego”, „menedżer biznesowy” i „farm” nie powinny budzić wątpliwości. Doświadczenie w budowaniu asynchronicznych parserów i pracy z serwerami proxy na poziomie zapytań sieciowych. Gotowość do pracy według jasnego zadania technicznego i dostarczania projektu etapami. Warunki: Format współpracy: Praca projektowa Budżet: Do uzgodnienia indywidualnie na podstawie twojej oceny zadania technicznego. Płatność: Etapowa, związana z punktami kontrolnymi. Jak odpowiedzieć: W liście motywacyjnym koniecznie podaj swoje doświadczenie w pracy z Meta API, dołącz linki do podobnych projektów (lub opisz ich funkcjonalność, jeśli są objęte NDA) i napisz orientacyjną widełkę cenową oraz terminy na opracowanie podobnego systemu od podstaw. Odpowiedzi bez opisu odpowiedniego doświadczenia w pracy z Facebook API nie będą rozpatrywane.
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.