Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak
  • 18 173 PLN

    Bot do arbitrażu kryptowalut Dex/Cex

    Python
    Bot arbitrażowy CEX/DEX

    Stos: Python (requests, Flask), API Binance/BingX/MEXC, integracja z Solana

    Opracowałem wysoko zautomatyzowanego bota do analizy i realizacji możliwości arbitrażowych między giełdami scentralizowanymi a zdecentralizowanymi. Główne możliwości:

    Monitorowanie i analiza cen tokenów na kilku giełdach za pośrednictwem ich oficjalnych API.

    Automatyczne obliczanie korzystnych możliwości zakupu i sprzedaży aktywów.

    Integracja z siecią Solana w celu bezpośredniej interakcji z transakcjami blockchain.

    REST API na Flask do zarządzania botem i śledzenia stanu operacji.

    Mechanizmy bezpiecznego przechowywania kluczy i zarządzania limitami zapytań do API.

    Projekt demonstruje umiejętności: automatyzacji finansowej, pracy z API, integracji blockchain oraz budowania niezawodnych usług do przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.


  • 20 PLN

    Bot menedżer

    Python
    Bot, w którym można dodawać i zarządzać zadaniami


  • 820 PLN

    Kontrola zapasów i cen

    Python
    Lokalna aplikacja internetowa, funkcje, Raportowanie przeszacowania, zbieranie informacji o stanach na pozycjach, których cena uległa zmianie, drukowanie etykiet cenowych, automatyczne zapisywanie wersji roboczej, dostęp dla biura w celu kontrolowania złożonych raportów i tworzenia raportów zbiorczych !! dostęp do testu 159357


  • 5452 PLN

    Botnet Telegram

    Python
    Wielofunkcyjna modułowa aplikacja dla Telegramu, stworzona w 2020 roku do masowego zarządzania botami użytkowników. Funkcjonalność na zrzucie ekranu.
    Projekt został sprzedany w 2022 roku i porzucony.


  • 8 PLN

    Wykres zależności natężenia prądu od napięcia

    Python
    Wykres zależności natężenia prądu od napięcia dla elektrody z miedzianej waty


  • 1229 PLN

    Bot Telegram do zaawansowanego zarządzania linkami i analizą

    Python
    Bot Telegram do tworzenia i śledzenia unikalnych linków. Umożliwia analizę skuteczności kampanii reklamowych poprzez wygodny panel administracyjny, śledząc kliknięcia i interakcje użytkowników.


  • 820 PLN

    Sygnałowy bot Pokect Option

    Python
    Projekt: Handelowy Telegram-bot dla Pocket Option
    To Telegram-bot stworzony w celu uproszczenia handlu na platformie Pocket Option. Automatyzuje proces otrzymywania sygnałów handlowych, umożliwiając użytkownikom szybkie podejmowanie decyzji. Bot posiada bezpieczny system autoryzacji, panel administracyjny do zarządzania oraz niezawodną architekturę zapewniającą stabilną pracę.
    Główne technologie:
    Python
    Aiogram (Telegram Bot API)
    Selenium (Automatyzacja internetowa)
    Asyncio (Programowanie asynchroniczne)
    WebSockets (Komunikacja w czasie rzeczywistym)


  • 4918 PLN

    Dashboard świeczkowy na Django, Dash i Flask

    Python
    Ten projekt to aplikacja internetowa, opracowana na bazie Dash i Flask, która umożliwia użytkownikom wyświetlanie interaktywnych wykresów do analizy danych finansowych. Głównym celem projektu jest dostarczenie wygodnego narzędzia do pracy z danymi giełdowymi, w tym analizy świecowej, korelacji aktywów oraz zbierania danych z giełdy OKX.

    Główne możliwości

    1. Dynamiczny wykres świecowy

    Użytkownik może wybrać parę walutową i interwał czasowy.

    Dane są ładowane z bazy i wyświetlane w formie wykresu świecowego.

    Obsługiwane jest automatyczne aktualizowanie wykresu przy zmianie parametrów.

    2. Wykres korelacji aktywów

    Obliczany jest współczynnik korelacji między parami walutowymi.

    Wyświetlana jest tabela par z współczynnikiem powyżej zadanego poziomu.

    Możliwość zaznaczenia par za pomocą checkboxów i zbudowania ich wykresu.

    Automatyczne przypisywanie różnych kolorów dla wizualnego rozróżnienia par na wykresie.

    3. Rejestracja i autoryzacja (Flask)

    Zrealizowany system użytkowników przez Flask.

    Dostęp do stron z wykresami możliwy jest tylko dla autoryzowanych użytkowników.

    Wykorzystywany jest token JWT dla bezpieczeństwa sesji.

    4. Praca z API giełdy OKX

    a) Parser do zbierania nowych świec

    Działa w czasie rzeczywistym, zbierając dane dla 75 par walutowych z kapitalizacją powyżej 1 miliarda.

    Automatycznie aktualizuje bazę danych nowymi świecami.

    b) Parser do danych historycznych

    Umożliwia ładowanie danych za wskazany okres.

    Obsługiwana jest możliwość dodawania innych giełd w przyszłości.

    Technologie i narzędzia

    Django – framework backendowy i zarządzanie bazą danych.

    Dash/Plotly – interaktywne wykresy.

    Flask – autoryzacja użytkowników (rejestracja, logowanie, kontrola dostępu).

    Pandas – przetwarzanie danych.

    SQLite/PostgreSQL – przechowywanie danych.

    API OKX – źródło danych rynkowych.


  • 164 PLN

    Ceneo.pl parser

    Python
    To aplikacja do zbierania danych o produktach z witryny Ceneo.pl.

    Możliwości:

    - Automatyczne zbieranie danych: Zbiera informacje o produktach (nazwa, ID, cena, dostępność) ze wszystkich stron kategorii.
    - Obsługa paginacji: Automatycznie przechodzi na następne strony kategorii.
    - Ekstrakcja danych z JSON-LD: Znajduje i wyodrębnia dane o produktach z oznaczenia JSON-LD na stronie.
    - Zapis do Excela: Zapisuje zebrane dane do pliku Excel z oddzielnymi arkuszami dla każdej kategorii.
    - Wygodny interfejs: Umożliwia łatwy wybór pliku z linkami do kategorii oraz pliku do zapisywania wyników.
    - Logowanie: Wyświetla postęp wykonywania parsowania w oknie aplikacji.

    Łatwe w użyciu:

    - Wybierz plik z linkami do kategorii Ceneo.pl.
    - Wybierz plik Excel do zapisywania danych.
    - Naciśnij "Rozpocznij parsowanie".

    Technologie:

    - PyQt5: do tworzenia interfejsu graficznego.
    - Playwright: do automatyzacji przeglądarki i interakcji z stronami internetowymi.
    - Pandas: do przetwarzania i zapisywania danych w Excelu.
    - JSON: do pracy z danymi JSON-LD.


  • 14 538 PLN

    Przetwarzanie PDF z wykorzystaniem AI dla umów UPS i FDX

    Python
    Prowadziłem rozwój aplikacji do przetwarzania PDF zasilanej sztuczną inteligencją jako dowód koncepcji (POC) dla klienta, koncentrując się na skomplikowanym zadaniu ekstrakcji i przetwarzania danych z umów UPS i FDX. Projekt ten łączył nowoczesną technologię OCR, zaawansowane techniki wydobywania danych z PDF oraz najnowsze inżynierie promptów LLM, aby dostarczyć kompleksowe rozwiązanie.

    Kluczowe wkłady:

    - Zaawansowane OCR i wydobywanie danych z PDF: Wykorzystano połączenie narzędzi OCR i specjalistycznych minerów PDF, takich jak Camelot i PuMuPDF, aby dokładnie ekstraktować dane z złożonych, strukturalnych dokumentów.
    - Inżynieria promptów LLM: Wdrożono i dostosowano techniki inżynierii promptów, aby zwiększyć dokładność i trafność wydobytych informacji.
    - Integracja Streamlit: Opracowano tanią i intuicyjną interfejs użytkownika przy użyciu Streamlit, umożliwiającą płynne interakcje z modelami AI i łatwy dostęp do przeglądania wydobytych danych.
    - Współpraca z klientem: Ściśle współpracowano z klientem w celu zebrania szczegółowych wymagań, zapewniając, że rozwiązanie jest zgodne z ich specyficzną logiką biznesową i potrzebami operacyjnymi.
    - Kompleksowe raportowanie: Dostarczono 40-stronicowy raport z zakresu nauki o danych, szczegółowo opisujący metodologie, wyniki, analizę kosztów i rekomendacje, dostarczając klientowi głębokich informacji na temat przetwarzania ich umów.


  • 287 PLN

    Telegram bot - Kran TRX

    Python
    Funkcjonalności:
    - Lokalna baza danych SQLite3
    - Zbieranie TRX i zapisywanie na saldo co godzinę
    - Wewnętrzny portfel bota z możliwością wpłat i wypłat
    - System poleceń z nagrodami

    #Python3 #telebot #trx #python-telegram-bot


  • 1454 PLN

    Wdrożenie panelu administracyjnego ScraiGen | Ulepszenia sztuczn

    Python
    W ramach projektu zaimplementowaliśmy gotowy skrypt AI do projektu Django (Python). Dodano niestandardowy panel administracyjny.
    Przyspieszono prędkość generowania odpowiedzi z AI poprzez wielowątkowość