Bot Telegram/CRM/PARS

Budżet: 1800 USD Termin: 7 dni

Zauważyłem, że w prezentacji mowa o monitorowaniu 800+ czatów, zbieraniu użytkowników oraz CRM dla operatorów. Głównym bólem w takich systemach nie jest napisanie kodu, ale nie spalić konta podczas wstępnego parsowania historii. Właśnie wtedy Telegram sypie FloodWait i PeerFlood, a pośpieszne userboty łapią bana w pół godziny. Dlatego architekturę będę budować wokół tego ryzyka.

Co zrobię konkretnie:
Userbot na Telethon z asynchroniczną kolejką i inteligentnymi limitami — FloodWait jest obsługiwany automatycznie, przerwy między zapytaniami są dynamiczne, a nie stały sleep.
Parsowanie 800+ czatów partiami z priorytetyzacją — najpierw aktywne, potem archiwalne, aby nie przekroczyć limitu i nie przeciążyć API.
Część CRM w C# MVP: operatorzy widzą nowe leady w czasie rzeczywistym, biorą je do pracy, statusy, historia dialogu.
Przechowywanie w PostgreSQL — struktura pod analitykę i wyszukiwanie po użytkownikach.
Wszystko w kontenerach Docker, aby wdrożenie było jednym poleceniem.

Jeden niuans, który inni przeoczą: pierwsze uruchomienie parsowania historii na 800 czatach to najniebezpieczniejszy moment. Robię rozgrzewkę konta stopniowo, z narastającym obciążeniem, aby Telegram postrzegał aktywność jako organiczną. To różnica między „działa tydzień” a „ban w pierwszy dzień”.

Po oddaniu nie znikam — będę w kontakcie z wszelkimi poprawkami i ulepszeniami. Teraz jestem wolny, zaczynam dzisiaj. Napisz — a w ciągu godziny przedstawię plan pierwszego etapu z wyceną po blokach. Rozwiń

Budżet: 2000 USD Termin: 14 dni

📌Witaj.👋
⭐️Nazywam się Andrzej.
⭐️Mam 12+ lat doświadczenia w pracy:

• ➡️Mogę pokazać prace związane z tworzeniem botów
• 🎨Portfolio: Freelancehunt
• ✅Ocena prac na Behance (ponad 600.000 wyświetleń)
• 💼Więcej prac tutaj: Dribbble

Budżet: 480 USD Termin: 10 dni

⚡ Głównym ryzykiem tutaj nie jest kod, a zablokowanie kont. 800+ czatów i wstępne parsowanie historii - to właśnie ten moment, kiedy Telegram zaczyna sypać FloodWait i PeerFlood, a pośpieszne userboty łapią ograniczenia hurtowo. Jeśli architektura od pierwszego dnia nie trzyma limitów per konto i nie potrafi na bieżąco przenieść czatu z ograniczonego konta na aktywne, system udusi się już przy masowym obciążeniu.

Drugi delikatny moment - JEDYNE źródło prawdy. Przy 5, a potem 10-20 kontach, kto dokładnie monitoruje konkretny czat, powinno być ustalane przez jedną tabelę rozdziału w PostgreSQL, a nie logikę wewnątrz workera. W przeciwnym razie duplikaty użytkowników i powtórne parsowanie tego samego czatu przez dwie sesje.

Jak to widzę. Każdy Telethon-userbot - oddzielna sesja z własnym throttlingiem i backoff. Dispatcher przydziela czaty według account_id, balansuje obciążenie, przy zablokowaniu konta jego czaty automatycznie przechodzą, reszta działa dalej. Połączenie ściśle według telegram id - jedna karta, nawet jeśli osoba pisała w 20 czatach.

Proponuję rozpocząć nie wszystkie 14 punktów od razu, a wąskim MVP-przekrojem: 1) infrastruktura Telethon na N kont plus schemat PostgreSQL plus obsługa FloodWait/PeerFlood; 2) bot operatora z kolejką i statusami; 3) sekcja admina (kont, czatów, operatorów, parser); 4) Docker plus instrukcje uruchamiania i backupu. Tak szybko zobaczycie żywe zbieranie leadów, a resztę dostosujemy etapowo.

Wcześniej robiłem systemy o podobnym profilu: boty Telegram, parsowanie dużych wolumenów, karty w PostgreSQL, kompilacje Docker. Na przykład katalog-agregator nieruchomości i samochodów (pinger) - tam właśnie przepływ danych i karty obiektów na dużą skalę.

Aby nie zgadywać. Ile kont zakładamy na starcie i jaki jest rzeczywisty tempo dodawania czatów w pierwszych tygodniach? I jak priorytetyzować wydawanie leadów operatorom - według świeżości aktywności, według czatu, czy po prostu kolejka? Napiszcie w korespondencji, rozłóżcie etapy dokładniej. Rozwiń

Budżet: 2000 USD Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad systemem parsowania Telegramu — userboty na Telethon, monitorowanie 800+ czatów, zbieranie 50 000+ użytkowników oraz bot dla operatorów. Bardzo podobne do twojego zadania!

Pytanie zasadnicze: jak planujecie rozdzielać klientów między operatorami — równomiernie na zmianę czy z uwzględnieniem statusów (na przykład "Oddzwonienie" wraca do tego samego operatora)? I ile kont chcecie podłączyć na początku MVP?

Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę wam bezpłatnie z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!

Budżet: 500 USD Termin: 5 dni

Witaj,

Mogę opracować ten system automatyzacji wyszukiwania klienta Telegram jako MVP, używając Pythona, Telethon, PostgreSQL, Dockera i Telegram Bot API.

Zbuduję skalowalną architekturę, która wspiera:

* Wiele kont Telegram z niezależnymi sesjami Telethon
* Automatyczne rozdzielanie czatów i równoważenie obciążenia
* Ciągłe parsowanie i monitorowanie z odpowiednim zarządzaniem FloodWait/ponownym połączeniem
* PostgreSQL dla użytkowników, wiadomości, czatów, operatorów i historii przetwarzania
* Boty Telegram dla operatorów i administratorów
* Wdrożenie w kontenerach Docker z jasnymi instrukcjami dotyczącymi konfiguracji, aktualizacji i tworzenia kopii zapasowych

System będzie zaprojektowany z myślą o przyszłej skalowalności do tysięcy czatów, dodatkowych kont, integracji z CRM i nowych funkcji bez większego refaktoryzowania.

Skupiam się na czystej architekturze, niezawodności i łatwym w utrzymaniu kodzie. Chętnie omówię szczegóły wdrożenia i harmonogram.

Z poważaniem. Rozwiń

Budżet: 450 USD Termin: 12 dni

Cześć. Nazywam się Włodzimierz, jestem programistą NodeJS i Pythona, a także założycielem agencji inżynieryjnej Vaysed. Dokładnie zapoznałem się z technicznym zadaniem dotyczącym opracowania systemu MVP do automatycznego wyszukiwania klientów w Telegramie. Rozumiem, że potrzebujesz stworzyć odporną na awarie infrastrukturę opartą na puli kont Telethon do parsowania 800 i więcej czatów, z równoważeniem obciążenia, omijaniem blokad i dostarczaniem unikalnych leadów operatorom za pośrednictwem bota, bez użycia panelu webowego.

Aby zrealizować to zadanie, proponuję zaprojektować skalowalną architekturę mikroserwisów. Interfejsy administracyjne i operatorskie będą opracowane na nowoczesnym asynchronicznym frameworku aiogram 3, co zapewni wysoką szybkość reakcji interfejsu. Pula userbotów na Telethon będzie zarządzana przez centralnego koordynatora, który dynamicznie rozdzieli czaty między aktywne sesje, przechwyci błędy FloodWait i płynnie przeniesie zadania na wolne konta. Bazę danych uruchomimy na PostgreSQL dla niezawodnego przechowywania historii aktywności i ścisłej deduplikacji użytkowników według ich ID Telegram. Aby wykluczyć kolizje przy wydawaniu karty klienta jednocześnie dwóm operatorom, wdrożę system natychmiastowych blokad oparty na Redis. Cała architektura będzie zapakowana w Docker z napisaniem szczegółowych instrukcji do szybkiego uruchomienia przez docker-compose.

Mam odpowiednie doświadczenie w budowaniu wysokoobciążonych systemów Telegram. W projekcie Lumos pomyślnie zrealizowałem skomplikowane asynchroniczne monitorowanie i przetwarzanie danych strumieniowych w czasie rzeczywistym. A przy opracowywaniu systemu PAYBACK CARTEL zaprojektowałem od podstaw głęboką model ról, algorytmy rozdzielania dostępów i synchronizację dużych zbiorów danych, co w pełni pokrywa logikę działania twojego działu sprzedaży i zarządzania administracyjnego.

Możesz zapoznać się z moim portfolio pod tym linkiem: Freelancehunt

Proponuję omówić szczegóły techniczne algorytmu rozdzielania czatów i mechanizmy ochrony sesji w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 300 USD Termin: 12 dni

Cześć, Alex! Dokładnie przeanalizowałem twoje zadanie techniczne. Zadanie jest rozległe, ale całkowicie wykonalne przy odpowiednim zaprojektowaniu architektury workerów. Mam doświadczenie w pracy z asynchronicznymi skryptami w Pythonie 3.12 i jestem gotów stworzyć dla ciebie odporną na awarie wersję MVP opartą na Telethon, PostgreSQL i Dockerze zgodnie ze wszystkimi punktami specyfikacji.

Doskonale rozumiem, że do stabilnego przetwarzania 800+ czatów zwykły balancer round-robin się nie sprawdzi — system po prostu wypali konta. Proponuję rozwiązania architektoniczne dla każdego krytycznego węzła:

1. Ochrona przed banami i FloodWait podczas początkowego parsowania:
Masowe ładowanie historii to najniebezpieczniejszy moment. Zrealizuję krokowe parsowanie historii w porcjach (batchach) przez asyncio.Queue z dynamicznymi przerwami i obsługą FloodWait/PeerFlood na poziomie podstawowego klienta Telethon z eksponencjalnym backoff. Jeśli jedno konto tymczasowo przechodzi w ograniczenie, system automatycznie przypisuje jego czaty do innych aktywnych sesji z puli.
2. Centralny balancer (Jedno źródło prawdy):
Rozdzielanie czatów między account_id będzie zarządzane ściśle przez centralną tabelę w PostgreSQL. To całkowicie wykluczy sytuację, w której ten sam czat jest monitorowany przez dwie sesje jednocześnie, co prowadzi do duplikacji leadów. Dodawanie lub wyłączanie kont przez administratora będzie odbywać się na bieżąco bez zmiany kodu konfiguracji.
3. Atomowa kolejka operatorów (Ochrona przed warunkami wyścigu):
Aby dwóch menedżerów nie przechwyciło jednego klienta, przypisanie leada będzie odbywać się atomowo na poziomie bazy danych PostgreSQL z użyciem wyzwalaczy statusowych. Gdy operator otworzy kartę — jej status się zmienia, a dla pozostałych znika z wyników. Łączenie kart użytkowników z różnych czatów będzie odbywać się ściśle według unikalnego ID Telegramu.
4. Konteneryzacja i Docker:
Rozwinę system według logiki mikroserwisowej. Przygotuję czyste Dockerfile i docker-compose.yml, skonfiguruję volumes do przechowywania bazy danych i plików sesji Telethon, aby ponowne uruchomienie kontenerów nie prowadziło do utraty danych. Dostarczę jasne instrukcje dotyczące uruchamiania jednym poleceniem, tworzenia kopii zapasowych (pg_dump) i aktualizacji.

Podany przeze mnie budżet i termin 12 dni są przewidziane na pełną realizację wszystkich 14 punktów twojej specyfikacji „pod klucz” bez ograniczania funkcjonalności.

Proszę, daj znać, jaki okres historii (głębokość w dniach lub godzinach) należy zbierać podczas początkowego parsowania nowych czatów? Rozwiń

Budżet: 2000 USD Termin: 30 dni

cześć.
Jesteśmy gotowi, aby rozpocząć natychmiast.
Zapewnimy Ci wspaniałe wyniki, które idealnie odpowiadają Twoim wymaganiom.
Aktualne wymagania są bardzo precyzyjne.
Więc myślę, że możemy zacząć pracę natychmiast.
Jedno pytanie, które mam, dotyczy tego, czy muszę używać C#.

Czy mogę użyć innego stosu?

Czy muszę koniecznie używać C#?

Budżet: 350 USD Termin: 14 dni

Dzień dobry, Alex.
Szczegółowo przejrzałem specyfikację. Główna trudność nie leży w samym parsowaniu wiadomości, ale w niezawodnym rozdzieleniu 800+ czatów między kontami Telethon bez duplikatów, poprawnym przetwarzaniu FloodWait/PeerFlood oraz kontynuowaniu pracy systemu, jeśli jedno z kont jest tymczasowo ograniczone.
Na pierwszą wersję proponuję taką architekturę:
— każde konto Telegram ma osobną sesję Telethon i własne limity;
— rozdział czatów między kontami jest centralnie przechowywany w PostgreSQL;
— jeden czat domyślnie obsługuje tylko jedno konto;
— użytkownicy są łączeni ściśle według ID Telegram;
— klient atomowo przypisany jest do operatora, więc dwóch operatorów nie otrzyma jednej karty;
— FloodWait, PeerFlood, reconnect i tymczasowe blokady są przetwarzane bez zatrzymywania całego systemu.
W pierwszym etapie wejdą:
— wsparcie do 5 kont Telegram;
— import i zarządzanie listą czatów;
— wstępne zbieranie historii i monitorowanie nowych wiadomości;
— PostgreSQL ze strukturą użytkowników, czatów, wiadomości i aktywności;
— bot operatorów z kolejką i statusami;
— podstawowy dział administracyjny;
— Docker Compose oraz instrukcje uruchamiania i tworzenia kopii zapasowych.

Po stabilnym testowaniu na ograniczonej liczbie kont i czatów można w osobnym etapie skalować system na cały zakres 800+ czatów, dodać rozszerzoną statystykę oraz integracje CRM.
Przed rozpoczęciem należy ustalić liczbę kont i operatorów w pierwszej wersji, a także okres historii, który należy załadować z każdego czatu. Rozwiń

Budżet: 1500 USD Termin: 30 dni

Dzień dobry.
Mam doświadczenie w tworzeniu aplikacji wykorzystujących sesje telethon do zbierania i przetwarzania informacji, tworzenia newsletterów itd. Zainteresował mnie Państwa projekt, mógłbym zająć się jego realizacją.

Budżet: 50 USD Termin: 1 dzień

Dzień dobry, Alex.

Twoje 800+ czatów przy wstępnym parsowaniu historii z pewnością wywoła FloodWait już w pierwszych minutach — dlatego balansowanie obciążenia między kontami powinno opierać się nie na round-robin, a na adaptacyjnym śledzeniu limitów każdej sesji Telethon z kolejką opóźnionych retry. Twój system będzie kontynuował zbieranie, podczas gdy zablokowane konto czeka, a reszta przejmuje jego czaty bez duplikacji. Każdy lead w kolejce operatorów jest przypisany atomowo w PostgreSQL — drugi operator go nie zobaczy.

Opcje:

≈13 dni: 250–350 USD
Podstawowa funkcjonalność do uruchomienia z ograniczoną liczbą kont i czatów.
- Wsparcie do 5 kont Telegram
- Automatyczne zbieranie wiadomości z określonej listy czatów
- Prosta kolejka leadów dla operatorów ze zmianą statusów
- Podstawowa funkcjonalność administracyjna zarządzania czatami
- Wdrożenie przez Docker

lub

≈24 dni: 450–650 USD
Pełnoprawny system automatyzacji z adaptacyjnym balansowaniem i rozszerzonym zarządzaniem.
- Skalowalne wsparcie dla 20+ kont z adaptacyjnym rozkładem obciążenia
- Pełny cykl wstępnego parsowania historii z obsługą FloodWait
- Pełnoprawna karta użytkownika z historią wiadomości ze wszystkich czatów
- Elastyczny system ponownej wydania leadów (30/60/90 dni)
- Pełny dział administracyjny ze statystyką i zarządzaniem uprawnieniami

lub

≈40 dni: 800–1000 USD
Maksymalnie odporna system z podwyższoną ochroną przed blokadami i optymalizacją pod duże dane.
- Optymalizacja bazy danych pod przetwarzanie tysięcy czatów i milionów wiadomości
- Rozszerzony system anty-floodu i automatycznego ponownego łączenia sesji
- Moduł masowego importu/eksportu danych oraz integracyjne szablony API
- Priorytetowe wsparcie i serwis po uruchomieniu przez miesiąc
- Pełny zestaw instrukcji dotyczących tworzenia kopii zapasowych i skalowania Rozwiń

Budżet: 300 USD Termin: 10 dni

Dzień dobry!

Zrobię MVP zgodnie z Twoim TŻ: Telethon-boty użytkowników (N kont) + bot operatora + sekcja administracyjna + PostgreSQL + Docker, bez panelu webowego.

Krytyczne punkty, które zakładam od pierwszego dnia

oddzielna sesja/trottling dla każdego konta + poprawne przetwarzanie FloodWait / PeerFlood / reconnect;
jedno źródło prawdy w PostgreSQL: podział czatów według account_id bez duplikatów (i automatyczne przenoszenie czatów przy ograniczeniu konta);
deduplikacja użytkowników ściśle według Telegram ID — jedna karta nawet z 20 czatów;
kolejka operatorów z rejestracją klienta + statusy + ponowna wydanie po N dniach.
Skład MVP

infrastruktura botów użytkowników + schemat Bazy Danych + parsowanie historii / live-monitoring;
bot operatora (kolejka, karta, statusy);
admin (kont, czaty import/eksport, operatorzy, parser, statystyki);
docker-compose + instrukcje uruchamiania/aktualizacji/kopii zapasowej.
Pytanie: ile kont i czatów na starcie, a ponowne wydanie klientów — nigdy czy po N dniach?
Jestem gotów rozpocząć etapowo po krótkim uzgodnieniu. Rozwiń

Budżet: 12345 USD Termin: 3 dni

Cześć! Czy macie już przybliżoną wizję, ile kont Telegram planujecie używać na początku, abym mógł ocenić obciążenie na balancerze?

Dokładniejsze terminy i budżet będę mógł podać w prywatnej korespondencji.

Oto jak zrealizuję ten projekt:
1. Rozwinę userboty na Telethon z automatycznym rozdzielaniem czatów i obsługą ograniczeń Telegramu.
2. Stworzę bota Telegram dla operatorów z kolejką klientów i statusami, a także panel administracyjny do zarządzania kontami, czatami i statystyką.
3. Skonfiguruję PostgreSQL, konfigurację Dockera i przewidzę możliwość skalowania do 20+ kont bez zmiany kodu.

Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Z niecierpliwością czekam na możliwość współpracy z Wami!

Budżet: 370 USD Termin: 5 dni

Dzień dobry, jestem programistą Pythona z dużym doświadczeniem w tworzeniu botów telegramowych o różnym stopniu skomplikowania. Mogę zrealizować twoje zamówienie szybko i jakościowo. Pisz, aby omówić szczegóły, jestem gotowy zacząć już dziś. Również załaduję twojego bota na serwer dla stabilnej pracy 24/7 i odpowiadam za wsparcie techniczne bota przez jeszcze miesiąc. To wchodzi w koszt.

Budżet: 1000 USD Termin: 28 dni

Gotowy zająć się opracowaniem systemu automatyzacji wyszukiwania klientów w Telegramie. Mam doświadczenie w pracy z Telethon, PostgreSQL i Dockerem. Zapewnię realizację wszystkich wymagań specyfikacji technicznej.

Budżet: 50 USD Termin: 1 dzień

Witam. Do budowy tego systemu zastosuję modułową architekturę opartą na Telethon, co pozwoli efektywnie skalować pracę z licznymi kontami i czatami Telegram, wykorzystując asynchroniczną kolejkę zadań do elastycznego rozkładu obciążenia i odporności na awarie sieciowe. Skupimy się na niezawodnym przetwarzaniu limitów Telegram oraz automatycznym przywracaniu działania, zapewniając jednocześnie zoptymalizowane przechowywanie danych w PostgreSQL dla szybkiego dostępu operatorów i administratorów. Mam doświadczenie w realizacji wysokowydajnych parserów i systemów automatyzacji, które wykorzystują podobne zasady, z gotowymi rozwiązaniami do wdrożenia w Dockerze i monitorowania. Wszystkie szczegóły realizacji, ostateczny budżet i terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 500 USD Termin: 14 dni

Zadanie — system na userbotach, który monitoruje 800+ czatów, parsuje potencjalnych klientów i rozdaje leady operatorom przez bota.

Buduję tak: Telethon-pracownicy w oddzielnych kontenerach Docker (jeden kontener = jedno konto), dodanie nowego konta = uruchomienie kontenera z zmiennymi env, bez edytowania kodu. Czatów przechowuje się w PostgreSQL z powiązaniem do account_id, load balancer przy dodawaniu czatu patrzy na aktualne obciążenie każdego konta i przypisuje najmniej obciążone. FloodWait i PeerFlood są przechwytywane na poziomie podstawowego klienta Telethon z eksponencjalnym backoff i automatycznym przypisaniem czatu do innego konta w przypadku bana.

Kluczowe ryzyko: Telegram agresywnie banic konta przy masowym parsowaniu historii. Wstępne parsowanie wykonuję z opóźnieniami i podziałem na partie przez kolejkę (asyncio.Queue), aby nie wypalić kont w pierwszych dniach.

Ilu operatorów będzie pracować jednocześnie i czy potrzebna jest logika priorytetyzacji leadów (na przykład według aktywności użytkownika lub czatu)?