Budżet: 15000 UAH Termin: 10 dni
Cześć! Twój pomysł na automatyzację „Security Screening” przez Telegram to jedyny sposób, aby pozbyć się rutyny i ograniczeń YouControl. Rozumiem złożoność: praca z rejestrami, omijanie CAPTCHA i wyszukiwanie OSINT w mediach społecznościowych wymaga poważnej logiki programistycznej, a nie tylko konstruktora botów. Mam doświadczenie w tworzeniu złożonych systemów monitorowania i botów Telegram z integracją AI (ponad 30 udanych projektów). Zrealizuję stabilne narzędzie, które będzie zbierać dane z Twoich linków i wydawać gotowy raport analityczny. Mój plan realizacji Twojego bota:
* Omijanie CAPTCHA i zbieranie danych: Dla stron z CAPTCHA podłączę usługi automatycznego rozwiązywania (na przykład 2Captcha) lub skonfiguruję pracę przez bramy API (Opendatabot/Clarity Project), gdzie to możliwe, dla stabilności.
* OSINT w mediach społecznościowych: Skonfiguruję skrypt wyszukiwania profili na TikTok, Instagramie i Facebooku według imienia i nazwiska oraz pośrednich oznak.
* Moduł analityki AI (GPT-4o): Bot zbierze wszystkie znalezione dane (długi, sądy, poszukiwania) i przekaże je sieci neuronowej. AI przeanalizuje „ciężkość” ryzyk i wyda podsumowanie: „Niski/Średni/Wysoki ryzyko” z uzasadnieniem dla HR.
* Strukturalny raport: Będziesz otrzymywać powiadomienia ze statusami po każdym punkcie oraz bezpośrednimi linkami do źródeł weryfikacyjnych. Terminy i koszt:
* Opracowanie architektury i podłączenie pierwszych 4 rejestrów: 7–10 dni.
* Koszt: 15 000 – 22 000 UAH (w zależności od złożoności omijania zabezpieczeń na dostarczonych przez Ciebie stronach). Dlaczego ja: Specjalizuję się w automatyzacji procesów biznesowych od ponad 3 lat. Nie tylko piszę kod, ale tworzę narzędzie, które działa 24/7 bez awarii. Moje systemy są zoptymalizowane pod kątem szybkości, abyś otrzymywał raport w ciągu 1-2 minut. Bonus: Bezpłatnie skonfiguruję logowanie wszystkich kontroli w Google Sheets, abyś miał wygodny archiwum kandydatów z wnioskami AI. Daj znać, czy ważne jest dla Ciebie, aby bot przechowywał skanowane kopie stron z rejestrów, czy wystarczy tylko tekst i linki w raporcie? Jestem gotów omówić szczegóły techniczne i Twoje linki!
Budżet: 12000 UAH Termin: 7 dni
Cześć.
Zapoznałem się z Twoim zadaniem. Mogę zrealizować bota Telegram do weryfikacji kandydatów według imienia, nazwiska i numeru identyfikacji podatkowej z tworzeniem zwięzłego raportu na podstawie dostępnych źródeł.
Od razu zaznaczam ważny aspekt techniczny: część źródeł można zautomatyzować bezpośrednio, ale zasoby z captcha, ograniczeniami dostępu lub bez stabilnego API lepiej podłączyć przez półautomatyczny skrypt — z gotowymi linkami, statusami weryfikacji i podsumowaniem wyników w jeden raport. Takie podejście daje stabilniejszy i bardziej realistyczny wynik niż obietnica „pełnej automatyzacji” wszystkich stron.
Co mogę zrealizować:
Bot Telegram w Pythonie
wprowadzanie danych do weryfikacji
zbieranie i normalizacja informacji z dostępnych źródeł
ustrukturyzowany raport z wynikami
AI-podsumowanie na podstawie znalezionych danych
obsługa błędów, timeoutów i niestabilnych odpowiedzi
logika „znaleziono / nie znaleziono / wymagana ręczna weryfikacja”
Pracuję starannie nad architekturą, aby to nie był jednorazowy skrypt, ale narzędzie, które można utrzymywać i rozwijać dalej.
Budżet: 8000 UAH Termin: 10 dni
zadanie realizowane nawet bez API itp. pytanie tylko o koszt, proszę się kontaktować, omówimy
Budżet: 8000 UAH Termin: 5 dni
Cześć!
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Piszcie, omówimy.
Budżet: 8000 UAH Termin: 5 dni
Dzień dobry, Serhij!
Mogę pomóc Ci i skonfigurować backend dla Twojego bota Telegram. Znam i posługuję się Pythonem oraz Go, więc bez problemu stworzę parser i zapewnię stabilne działanie systemu.
Niedawno ukończyłem oficjalny kurs od Dii.Oświata "Podstawy pracy z danymi otwartymi". To pomaga szybko i jakościowo zbudować system OSINT, który będzie prawidłowo działał z otwartymi źródłami. Nie trzeba wszystkiego parsować — do niektórych zasobów można spróbować uzyskać dostęp przez API.
Oczywiście, że i tak trzeba będzie parsować. Na przykład, te same, Wyrok, odpowiedzialność administracyjna, udział w procesach sądowych lub Poszukiwanie MSW, itd.
W razie potrzeby do parsowania zasobów można używać zewnętrznych API do omijania captcha. Jako alternatywę — proxy rezydenckie z własnym algorytmem omijania. Lub połączyć 2 podejścia w "stabilne" rozwiązanie combo.
Dla analityki i oceny można opracować własne metryki i dodać do nich "średnią ważoną" dla każdego punktu. Na przykład, największa waga to pkt 2 i pkt 3, inne mają mniejsze. Po tym system wszystko obliczy i poda wynik oceny ryzyka. Samą logikę metryk można wzbogacić o SI.
Parsowanie mediów społecznościowych (TikTok, Instagram, Facebook) — to osobne zadanie, które musi być bardzo starannie przemyślane. Na przykład, aby sparsować Instagram, trzeba mieć konto. Jeśli trzeba sprawdzać 1–2 profile na godzinę, można używać własnego konta (nie powinno być blokad). Jeśli jednak lista jest większa, lepiej używać zewnętrznych usług. Albo na jakiś czas zrobić to półautomatycznie (można przeprowadzić wyszukiwanie i od razu wydać link do profilu w wynikach + ręcznie ustawić już punktację).
---
TECHNOLOGIE
- Python + Go — dla szybkości przetwarzania danych.
- FastAPI — jako podstawa dla Twojego własnego punktu końcowego OSINT. Przekazujesz mu imię i nazwisko lub NIP i otrzymujesz informacje w formacie JSON.
- Bot Telegram → wysyła imię i nazwisko lub NIP → otrzymuje wynik w postaci raportu JSON i wydaje w TG.
---
BUDŻET
- Podstawowa funkcjonalność + podstawowa analityka — 8000 UAH
- Dodatkowo: wyszukiwanie w mediach społecznościowych, rozszerzona logika analityki — od 2000 UAH
✉️ Pisz — wszystko omówimy. Wykonam szybko, z rezultatu będziesz zadowolony.
- Zlecenia 6
- Ocena -
- Ranking 475
Budżet: 9000 UAH Termin: 8 dni
Cześć, Siergiej!
Jestem Ania, założycielką agencji digital, która pomaga firmom rozwijać się za pomocą inteligentnych chatbotów.
Tworzymy boty, które przejmują rutynowe zadania. Pozwala to firmom pracować szybciej i efektywniej, a klientom otrzymywać serwis 24/7.
Nasi klienci już skorzystali z botów, które pomogły zmniejszyć obciążenie menedżerów i zwiększyć konwersje w sprzedaży.
Będziemy zadowoleni, aby omówić Twój projekt w wiadomościach.
Budżet: 10000 UAH Termin: 5 dni
Witam. Mogę stworzyć tego bota. Mam już pewne rozwiązania.
Jeśli to aktualne - pisz, omówimy.
Budżet: 8000 UAH Termin: 4 dni
Cześć, Siergiej! Rozumiem znaczenie efektywności procesu weryfikacji kandydatów — to zmniejsza ryzyko kadrowe i oszczędza czas. Mogę przekształcić twojego bota w Telegramie w potężne narzędzie bezpiecznej weryfikacji z automatycznym zbieraniem danych. Moje umiejętności pracy z Telegram API oraz doświadczenie w tworzeniu botów do automatyzacji procesów biznesowych pomogą zintegrować różne źródła informacji, w tym analitykę AI. Wierzę, że razem możemy znacznie poprawić twój proces weryfikacji. Jestem gotów rozpocząć dialog na temat twojego projektu.
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry, mam doświadczenie w pracy z tworzeniem botów telegramowych na frameworku aiogram, mogę to zrobić stosunkowo szybko i niedrogo, poniżej tej ceny, która jest początkowo ustalona, ponieważ dopiero niedawno dołączyłem do platformy i buduję swoją reputację.
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Zapoznałem się z zadaniem, mogę szybko zrealizować bota Telegram do weryfikacji osób z tworzeniem raportu i oceną ryzyk. Jestem gotów omówić szczegóły, proszę o kontakt. Mam gotową wersję, mogę dostarczyć wersję demo, gotowy do oddania.
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Cześć!
Zadanie jest zrozumiałe. Mam doświadczenie z botami Telegram, parsowaniem otwartych źródeł, omijaniem zabezpieczeń oraz integracją AI do analizy.
Co zrobię: bot przyjmuje zapytanie (imię i nazwisko + NIP), zwraca się do wszystkich 6 źródeł (FOP, wyrok, dłużnicy, poszukiwania MSW, media społecznościowe), formuje raport z linkami i analizą AI poziomu ryzyka.
Jeden szczegół: captcha na stronach jest rozwiązywana przez zewnętrzną usługę (2captcha lub analog), jej koszt jest opłacany osobno.
Jestem gotów omówić szczegóły i rozpocząć.
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Witam. Mam doświadczenie w pracy z API Telegrama oraz w backendzie na Pythonie. Zrobię to jakościowo i zapewnię bezpieczeństwo użytkowników. Sam jestem specjalistą w dziedzinie cyberbezpieczeństwa na styku z rozwojem oprogramowania i konfiguracją systemów.
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Witam! Mogę to zrealizować. Proszę napisać na prywatną wiadomość, aby omówić wszystkie szczegóły. Będę zadowolony ze współpracy!
Budżet: 8000 UAH Termin: 98 dni
Dobry wieczór! Przeanalizowałem rynek dostawców danych. Ponieważ potrzebujemy wyszukiwania dokładnie po osobach fizycznych (sądy, długi, poszukiwania), nie ma darmowego API do tego. Możemy pójść dwiema drogami: jedna będzie kosztować około 10000 hrywien za ich API, druga 25000 rocznie. Szczegóły opowiem ci osobiście.
Budżet: 8000 UAH Termin: 7 dni
Witam. Zadanie jest interesujące, jestem gotów się tym zająć. Chcę zauważyć, że w formacie, w jakim chcecie, niestety nie będzie to możliwe w pełni. Media społecznościowe blokują automatyczne wyszukiwanie, a rejestr dłużników jest płatny, itd.
Jednak moje rozwiązanie nie będzie wymagało od was żadnych dodatkowych miesięcznych wydatków.
Co można zrealizować:
— Sprawdzenie FOP / biznesu (otwarte dane z EDR)
— Rejestry sądowe (jest otwarte API)
— Rejestr dłużników, poszukiwanie MVS, media społecznościowe - bot wygeneruje gotowe linki do ręcznego sprawdzenia, ponieważ te zasoby nie mają otwartego API i są chronione przez captcha
— Analiza AI na podstawie zebranych danych
Ważny punkt: po imieniu i nazwisku bez dodatkowych danych (data urodzenia, miasto) system może znaleźć kilka osób - to ograniczenie otwartych rejestrów, nie bota. NIP znacznie zwiększa dokładność.
W przypadku mediów społecznościowych - automatyczne wyszukiwanie jest technicznie zablokowane przez Meta i TikTok, dlatego tutaj również tylko linki do wyszukiwania.
Jeśli taki format odpowiada - jestem gotów omówić szczegóły.
Budżet: 8000 UAH Termin: 14 dni
Dzień dobry, Siergiej! Uważnie przeczytałem opis i przejrzałem zrzuty ekranu. Zadanie jest zrozumiałe, mam doświadczenie z botami Telegram na Pythonie + parsowaniem otwartych rejestrów.
Co zrealizuję:
Bot (aiogram/python-telegram-bot):
— Wprowadzenie imienia i nazwiska + NIP, wygodne menu, zrozumiałe odpowiedzi
Sprawdzanie w otwartych źródłach:
— Przedsiębiorcy/jednostki prawne (opendatabot / YouControl API lub bezpośrednie parsowanie)
— Postępowania sądowe, odpowiedzialność administracyjna (Jednolity rejestr orzeczeń sądowych)
— Rejestr dłużników (otwarte API służby egzekucyjnej)
— Poszukiwania MSW (otwarta baza)
— Media społecznościowe — wyszukiwanie po imieniu przez wyszukiwarki (bezpośrednie skanowanie Instagram/TikTok/Facebook zablokowane przez CAPTCHA, ale zrobię maksimum przez Google dorks + publiczne profile)
Raport:
— Strukturalny raport PDF lub tekstowy z linkami
— Analiza AI poziomu ryzyka (GPT API) z krótkim podsumowaniem i kategorią ryzyka
Ważne o CAPTCHA: w większości rejestrów CAPTCHA nie ma lub jest rozwiązywana — wyjaśnię dla każdego źródła z listy, którą dostarczysz.
Budżet: 8000 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry, zapoznałem się z TZ, napiszę tego bota do weryfikacji osób jakościowo i w terminie, proszę się kontaktować, będę zadowolony ze współpracy.
Budżet: 8000 UAH Termin: 5 dni
Witam, zrobię to. Piszę w Pythonie aiogram, mam duże doświadczenie w tworzeniu botów. Piszcie na priv, omówimy projekt.
Budżet: 8000 UAH Termin: 2 dni
Witaj
Portfolio Google Drive
Budżet: 8000 UAH Termin: 14 dni
Cześć! 🚀
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram, parserów źródeł otwartych, integracji API oraz systemów generowania raportów. Mogę zrealizować dla Ciebie rozwiązanie Telegram, które zautomatyzuje zbieranie danych z otwartych rejestrów, stworzy strukturalny raport z linkami do źródeł oraz przyspieszy ręczną weryfikację kandydatów. Jednocześnie od razu uwzględniam ograniczenia prawne i techniczne: CAPTCHA, stabilność źródeł, logowanie, caching, limity zapytań i poprawne przetwarzanie braku danych. Rekomenduję budowanie systemu jako narzędzia do zbierania i zestawiania faktów do ręcznej oceny, bez automatycznego AI-risk scoringu kandydatów.
Używany stos:
Backend: Python, Django / FastAPI, PostgreSQL
Integracje: Telegram Bot API, parsowanie źródeł otwartych, Selenium / Playwright, obsługa CAPTCHA, generowanie raportów PDF/HTML
Frontend: Bot Telegram + web-admin do przeglądania historii weryfikacji
Infrastruktura: Docker, VPS, Redis / Celery, logowanie, monitoring
Jestem gotów omówić szczegóły projektu osobiście i gotów do rozpoczęcia pracy.
Z poważaniem, Andrij
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Mogę szybko i jakościowo zrealizować takiego bota, wszystkie szczegóły możemy uzgodnić w wiadomościach prywatnych.
- Zlecenia -
- Ocena -
- Ranking 169
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry, zrobię bota zgodnie z Państwa TZ, mam ogromne doświadczenie w tworzeniu botów telegramowych o różnym stopniu skomplikowania i zrobię wszystko jakościowo i dokładnie!
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry! Jestem gotów wykonać ten projekt. Mam duże doświadczenie w tworzeniu różnych aplikacji.
Budżet: 10000 UAH Termin: 7 dni
Witaj!
Jesteśmy zespołem zajmującym się tworzeniem botów od ponad pięciu lat. Nasze główne narzędzia to NodeJS i Python. Zajmujemy się również podłączaniem do wszelkich baz danych (MongoDB, SQL, Postgres itp.), integracją z systemami płatności, usługami API oraz wtyczkami.
Opracujemy bota na podstawie oficjalnego API - YouScore, dzięki któremu wszystko będzie działać bez problemów.
Proponuję omówić szczegóły twojego projektu, po czym ustalimy komfortową cenę i dogodne terminy dla obu stron.
Po zakończeniu prac gwarantujemy zapewnienie wsparcia technicznego oraz konsultacji przez 10 dni.
Przykłady już zrealizowanych i działających produktów można znaleźć na naszej stronie internetowej - https://vaysed.me/
Lub w profilu na Freelance.
Czekamy na twoją odpowiedź!
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Dzień dobry!
Jestem gotów zoptymalizować i przyspieszyć weryfikację kandydatów, opracowując dla was funkcjonalność bota Telegram. Mam doświadczenie w integracji z zewnętrznymi API, pracy z proxy do omijania CAPTCHA oraz analizie danych w celu tworzenia raportów. Zrealizuję funkcjonalność do wyszukiwania informacji z otwartych źródeł, w tym z mediów społecznościowych, z możliwością analityki AI i rekomendacjami dotyczącymi poziomu ryzyka.
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, omówimy szczegóły realizacji.
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Mam duże doświadczenie w automatyzacji procesów biznesowych, pracy z botami Telegram, integracji otwartych rejestrów oraz budowie logiki AI do analizy i strukturyzacji danych. Zapoznałem się z opisem zadania, ogólnie logika jest zrozumiała.
Mogę pomóc w realizacji wygodnego scenariusza pracy przez Telegram, gdzie bot będzie przyjmował dane kandydata, przeprowadzał weryfikację w dostępnych otwartych źródłach, formułował strukturalny raport, pokazywał obecność lub brak znalezionych informacji oraz dodawał linki do źródeł do dalszej ręcznej weryfikacji. Mogę również przemyśleć blok analizy AI do podsumowania wyników i formułowania wstępnej oceny poziomu ryzyka kandydata.
Osobno rozumiem znaczenie stabilności, wygody interfejsu oraz poprawnej pracy z wieloma źródłami w jednym scenariuszu. Proponuję przejść do wiadomości prywatnych.
Budżet: 8000 UAH Termin: 7 dni
Cześć! Jestem gotowy zrealizować Twój projekt 👍
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram oraz w parsowaniu danych, dlatego mogę przygotować rozwiązanie "pod klucz" z automatyczną weryfikacją kandydatów i tworzeniem raportów.
🔧 Technologie:
- Python (główna logika)
- aiogram (bot Telegram)
- FastAPI (backend)
- Playwright (parsowanie stron i rejestrów)
- PostgreSQL / Supabase (przechowywanie danych)
- AI-analiza do formułowania wniosków dotyczących ryzyk
⚙️ Funkcjonalność:
- weryfikacja w otwartych rejestrach
- zbieranie i przetwarzanie danych
- tworzenie raportu z oceną ryzyka
- wygodna praca przez Telegram
⏱ Termin realizacji: do 7 dni (MVP)
Zapewnię również dalsze wsparcie bota, aktualizacje i poprawki w razie potrzeby.
Jestem gotowy omówić szczegóły i od razu przystąpić do pracy.
Budżet: 8000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć! Mam duże doświadczenie z botami na Telegramie. Zrobię wszystko szybko i jakościowo! Napisz do mnie prywatnie.
Budżet: 8000 UAH Termin: 3 dni
Witaj! Jak dokładnie wyobrażasz sobie raport od bota – ma to być strukturalna wiadomość w czacie czy na przykład plik PDF? Szczegóły dotyczące terminów i budżetu wyjaśnię w osobistej korespondencji.
Jeśli chodzi o realizację projektu:
1. Opracuję parsery do zbierania danych z wskazanych przez Ciebie otwartych źródeł, w tym obejście captcha.
2. Zintegruję całą logikę analizy i tworzenia raportu w Twoim bocie Telegram.
3. Skonfiguruję moduł AI do oceny ryzyk i stworzenia podsumowującego wniosku.
Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Z entuzjazmem podchodzę do możliwości współpracy z Tobą!
Aktualnie brak ofert
Oferty ukryte
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Python
Potrzebne jest opracowanie bota (najlepiej w Pythonie), który automatycznie będzie sprawdzał stronę internetową pod kątem pojawiania się nowych ofert pracy. Wymagania: Monitorowanie oficjalnej strony, szczegóły zostaną dodane Sprawdzanie co 1–2 minuty. Śledzenie tylko określonych lokalizacji i miast Jeśli pojawi się nowa oferta pracy, bot powinien natychmiast wysłać wiadomość na Telegram Wiadomość powinna zawierać: nazwę oferty pracy; lokalizację; link do oferty pracy; czas wykrycia. Bot nie powinien wysyłać powtórnych wiadomości o tej samej ofercie pracy. Potrzebna jest instrukcja dotycząca konfiguracji i uruchomienia bota po zakończeniu pracy. Preferowane: Możliwość łatwego dodawania lub usuwania lokalizacji. Możliwość śledzenia tylko ofert pracy określonego typu Stabilna praca 24/7. Budżet: od 3000 do 6000 tysięcy hrywien Proszę podać termin realizacji, ostateczny koszt oraz przykłady podobnych projektów (jeśli są).
Konieczne jest opracowanie aplikacji lub skryptu, który automatycznie konwertuje pliki z formatów YML lub JSON na format XLS, z późniejszym generowaniem linku do wyjściowego pliku XLS do promocji Wymagania: Dane wejściowe: Plik w formacie YML (linki będą dostarczone) lub Plik w formacie JSON (linki będą dostarczone, JSON nie zawiera drzewa kategorii, ale każdy produkt znajduje się w osobnej tablicy). Dane wyjściowe: Plik w formacie XLS z dostępem przez bezpośredni link. Plik powinien być automatycznie aktualizowany według harmonogramu, na przykład codziennie. Wymagania funkcjonalne: Możliwość określenia liczby dni dla Dostępności Na zamówienie dla każdego wejściowego linku. Aplikacja powinna stabilnie działać w warunkach ograniczonego hostingu zasobów. Preferowany intuicyjny interfejs webowy do zarządzania ustawieniami.
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.