Бюджет: 1200 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте, Иван! У меня есть опыт с Make.com. Готова взять Ваш проект в работу. Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.
Разработать автоматизированное решение на платформе Make.com или n8n, которое будет:
Бюджет: 1200 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте, Иван! У меня есть опыт с Make.com. Готова взять Ваш проект в работу. Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.
Бюджет: 3500 UAH Срок: 2 дня
Иван, вы ищете эффективное решение для автоматизации, и я могу помочь! С налаженным опытом в медиа и ИИ, я создаю системы, которые не просто выполняют задачи, а оптимизируют их. Ваша потребность в отслеживании новых записей и их отправке в Telegram будет реализована с помощью платформы n8n. Внедрю процесс, который надежно интегрирует Google Sheets/Airtable, делая ваши данные доступными в реальном времени. Работая над креативными проектами, я умею подстраиваться под нестандартные условия и всегда достигаю результатов, которые опережают ожидания. Обсудим ваши специфические потребности!
Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте, Иван!
Я занимаю 2-е место на платформе и специализируюсь на разработке чат-ботов и автоматизаций для бизнес-процессов. Работаю с такими сервисами, как n8n/Make.com.
Без проблем сделаем вам автоматизацию, чтобы при добавлении новой строки в таблице вы получали уведомления в телеграм. Кейс прикладываю.
Можете ознакомиться с похожими работами в моем портфолио: Freelancehunt
Обращайтесь, буду рад подробнее обсудить ваш проект.
Бюджет: 3000 UAH Срок: 2 дня
Могу предложить развернуть n8n на выделенном сервере и настроить автоматизацию там.
Плюсы:
1. Оплата только за vps сервер, например https://parkovka.ua/vps_vds - сервис - KVM3 или что-то подобное, это около 12 долларов в месяц против 24 евро, если создавать автоматизацию прямо на платформе.
2. Неограниченное количество срабатываний автоматизации. (на платформе ограничено)
3. Безопасность. Все ключи и чувствительные данные хранятся на вашем выделенном сервере, а не на облачном сервисе с миллионами пользователей.
Недостатки:
Отсутствуют некоторые премиум возможности. Но это не касается большинства автоматизаций.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте,
ваша задача очень легкая, как говорят 'изи катка')
Бюджет: 7998 UAH Срок: 4 дня
Добрый день.
Готов взять в работу.
Смогу разработать для Вас такую автоматизацию с помощью n8n.
Пишите в личные сообщения, обсудим все детали и сможем приступить к реализации.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день
Доброго вечора! Можу реалізувати, вкладусь в необхідні дедлайни. Надсилайте деталі!
Бюджет: 3000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Могу настроить сценарий на n8n, который отслеживает новые строки в Google Sheets/Airtable и отправляет уведомления в Telegram-бот (без дубликатов, стабильно). Детали по структуре таблицы, формату сообщений и доступам предлагаю обсудить в личных сообщениях.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня
Привет, Иван! 👋
Могу реализовать вашу автоматизацию на базе n8n — создам стабильный рабочий сценарий.
У меня есть опыт настройки триггеров, обработки данных и интеграции Telegram API именно в n8n для таких задач. Могу обсудить формат сообщений и оптимальную логику работы под ваши потребности.
Готов приступить к реализации и показать первый результат уже на ранних этапах.
Бюджет: 1200 UAH Срок: 1 день
На утро завтра или сегодня ночью будет готово.
Могу показать готовый функционал уже.
Пишите в личные сообщения. Цену и любые детали обсудим.
Дополнительно потом поддержу, оптимизирую и расскажу каждый шаг, что и как работает.
На рабочие инструменты бюджет 0 грн, все бесплатно можно реализовать.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Я могу реализовать ваш проект сегодня. Если интересно, жду ответа.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня
Добрый день, Иван!
У меня есть опыт с Make.com и n8n, готов реализовать для вас автоматизацию.
Обращайтесь, пожалуйста, в личные сообщения.
Бюджет: 3000 UAH Срок: 7 дней
Добрый день!
Я специализируюсь на автоматизации через n8n и Make.com и могу разработать для вас полностью автоматизированное решение, которое будет:
Мониторить таблицы Google Sheets или Airtable
Автоматически выявлять новые добавленные строки
Отправлять уведомления о новых записях в Telegram-бот
У меня есть опыт создания подобных систем: стабильный мониторинг таблиц, триггеры на новые записи, фильтрация/обработка данных и отправка сообщений в Telegram в нужном формате.
Готов быстро реализовать задачу на n8n (рекомендую его для надежности и гибкости) или Make.com — на ваш выбор.
Готов обсудить детали и начать работу.
Бюджет: 4500 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте!
Я специализируюсь на внедрении надежных Low-Code решений и готов разработать для вас автоматизированный сценарий на Make.com или n8n для мониторинга данных в режиме реального времени.
Моя работа будет сосредоточена на создании стабильного триггера, который будет эффективно мониторить ваши таблицы (Google Sheets или Airtable), гарантируя, что каждая новая добавленная строка будет обнаружена и мгновенно преобразована в четкое уведомление в вашем корпоративном Telegram-боте. Я настрою логику таким образом, чтобы в сообщении содержалась только необходимая информация, что позволит вашей команде мгновенно реагировать на важные обновления без постоянной ручной проверки источника. Это решение будет работать надежно, без пропусков данных и лишних дублирований.
Бюджет: 3500 UAH Срок: 3 дня
Если для проекта НЕ планируется использовать ИИ, оптимальный вариант Make. Если хотите в будущем также использовать ИИ-агентов, то лучше сразу делать все в N8N.
Могу реализовать как первый, так и второй вариант.
Предлагаю обсудить особенности обоих вариантов конкретно под ваши цели.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 2 дня
Добрый день, Иван!
У меня есть опыт работы с платформами Make.com и n8n, вы можете посмотреть примеры в моем профиле (в портфолио). Выполню задание быстро и по доступной цене.
Бюджет: 1100 UAH Срок: 1 день
Готов попробовать выполнить вашу задачу. Имею опыт в n8n с Google Sheets API и Telegram ботом по уведомлениям.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте! Обращайтесь в личные сообщения, обсудим.
--------------------------------------------------------------------------------
• Полностековая разработка на Node.js/NestJS, Laravel и Vue.js/React.
• Интеграции с AI API (OpenAI, Gemini, самостоятелно размещаемый AI) для автоматизации процессов.
• No-code/low-code интеграции с помощью make.com и n8n.
• Сайт + CRM + Телефония.
Бюджет: 2500 UAH Срок: 2 дня
Добрый день Иван, заинтересовал ваш проект, буду рад сотрудничеству. Могу реализовать ваше задание на базе n8n. Буду рад узнать больше деталей. Удачного вам дня!
Бюджет: 1500 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте! Готов взяться за работу, опишите детали в ОС (как проверять части, есть ли уже бот?)
Доброго вечора, Іване.
Маю досвід створення подібних автоматизацій у обох із запропонованих сервісів. Який формат повідомлення у ТГ очікується? (можна в особисті)
Всем привет! Сейчас на рынке очень много селлеров, которые продают токены claude через прокси Мне необходимо протестировать разных селлеров и понять, какое API работает наиболее исправно для кодинга claude code Нужно будет авторизовываться через терминал в claude code и смотреть на стабильность работы API (прогонять под нагрузкой) и найти наиболее оптимальный Кто сейчас может взять в работу?
Хочу бот готовый если есть решение - пишите новички - просьба не беспокоить только опытные, те кто справлялся и знает спасибо.
Ищем специалиста по LLM, RAG и prompt engineering для аудита и улучшения уже созданного ИИ-ассистента операторов контакт-центра сети медицинских центров. Это не разработка с нуля. В настоящее время ассистент работает в среде ChatGPT и использует: собственную навык с инструкциями SKILL.md; базу знаний в Project Sources; структурированные Markdown-файлы, автоматически сформированные из CSV-выгрузок медицинской информационной системы; отдельные индексы цен, исполнителей, подразделений, пакетов, оборудования и рекомендованных комбинаций услуг. База содержит примерно: 2 700+ медицинских услуг; 90+ пакетов и комплексов; 300+ рекомендованных комбинаций; 600+ хирургических вмешательств; цены по различным подразделениям; исполнителей, адреса, подготовку, оборудование и другую справочную информацию.Что должен делать ассистент По запросу оператора ассистент должен быстро предоставлять проверенный ответ: предоставляется ли нужная услуга; точный код, название и цена; в каких подразделениях она доступна; кто из врачей или других специалистов ее выполняет; как подготовиться; какой пакет или комплекс выгоднее предложить; какие сопутствующие услуги целесообразно предложить; какая последовательность комплексного записи; какие есть более дешевые или альтернативные варианты; для операций — отдельно базовую цену и ориентировочную общую стоимость случая хирургического лечения. Ассистент не должен выдумывать цены, исполнителей, подготовку, медицинские показания или переносить информацию между похожими услугами.Наличие проблем Система уже работает, но требует повышения стабильности поиска и качества ответов. В частности: модель иногда находит основную услугу, но пропускает рекомендованные комбинации; не всегда извлекает отдельные поля из больших Markdown-файлов; может находить базовую цену операции, но пропускать общую стоимость хирургического случая; результаты зависят от структуры и размера файлов в Project Sources; необходимо оптимизировать индексы, маршрутизацию источников и правила поиска; необходимо обеспечить одинаково качественные ответы на короткие, неточные и разговорные запросы операторов. Например, простой запрос «холецистэктомия» должен сразу вернуть доступные варианты операции, коды, базовые цены, общую стоимость лечения, подразделения, исполнителей и связанные услуги.Задачи специалиста Провести аудит действующего SKILL.md, структуры базы знаний и логики поиска. Проанализировать причины пропуска данных во время retrieval. Предложить оптимальную архитектуру базы знаний для ChatGPT. Усовершенствовать или переписать SKILL.md. Оптимизировать структуру Markdown-файлов и компактных индексов. Настроить обязательный поиск: пакетов и комплексов; рекомендованных комбинаций; цен по подразделениям; исполнителей; стоимости случая хирургического лечения. Проверить генератор базы знаний из CSV-выгрузок и при необходимости усовершенствовать Python-скрипты. Создать набор контрольных запросов и критериев оценки ответов. Провести тестирование на реальных сценариях контакт-центра. Предоставить финальную документацию для дальнейшего обновления и поддержки системы.Ожидаемый результат Должны получить стабильного ассистента, который: отвечает на украинском языке; не пропускает критически важные данные; возвращает только информацию, подтвержденную базой знаний; правильно различает услуги, пакеты и рекомендованные комбинации; показывает код, название, цену, подразделение и исполнителя; для операций разделяет базовую цену и полную стоимость лечения; предлагает оператору конкретный сценарий дальнейшей записи пациента; стабильно работает после следующих обновлений CSV-выгрузок; работает относительно быстро.Требования к исполнителю Нужен специалист с практическим опытом: ChatGPT Projects, Custom GPT или ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval и семантического поиска; prompt engineering; проектирования баз знаний для языковых моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обработки и преобразования данных; тестирования качества ответов LLM. Будет преимуществом опыт с медицинскими информационными системами, контакт-центрами или большими каталогами услуг. Мы ищем не только автора промтов, а специалиста, который понимает ограничения поиска в больших источниках, фрагментацию контекста и способы построения надежных индексов.Что предоставить в предложении Просим кратко указать: Ваш опыт с ChatGPT, RAG или корпоративными базами знаний. Примеры похожих реализованных проектов. Как бы вы подошли к диагностике пропуска отдельных полей в больших файлах. Ориентировочные сроки и стоимость аудита и доработки. Готовы ли вы подписать соглашение о конфиденциальности. Персональные данные пациентов в рамках этого проекта не будут передаваться. Окончательная стоимость работ будет согласована после уточнения Технического Задания между Заказчиком и Исполнителем.
Ищу исполнителя для построения системы AI-агентов, которая автоматизирует маркетинговый и продажный конвейер: от генерации контента до сегментации лидов в CRM и аналитики гипотез. Ниже - задачи, сгруппированные по функциональному назначению. Сколько именно сервисов/агентов будет в итоговой архитектуре и на каком стеке - решаете вы, исходя из собственного опыта. Главное, чтобы решение покрывало все задачи ниже, было рабочим, поддерживаемым, масштабируемым и обязательно имело удобный механизм ревью/утверждения результатов человеком перед публикацией или запуском рекламы. Блок 1. Генерация контента (мультиканальный копирайтинг)Один или несколько генерирующих модулей, которые выдают тексты под разные форматы на основе материалов проекта (программы курсов, интервью, эфиры): Тексты лендингов Email-последовательности: прогревочные цепочки, рассылки Посты в Telegram-бот/канал Рекламные тексты для Meta, включая варианты под разные гипотезы Контент-план и посты для Facebook / Instagram / Telegram Статьи для блога (в том числе на основе транскрибированных видео — см. Блок 3)Блок 2. Производство финальных материаловПреобразование готового текста в конечный артефакт, готовый к публикации: Лидмагниты — верстка и сборка готового PDF (чек-листы, гайды) с интеграцией Canva/Figma для редактирования Рекламные креативы Meta — статические визуалы с ресайзами под форматы кампаний Лендинги на Framer — структура страницы, наполнение CMS, сборка готовой страницы под запуск.Блок 3. Видео → блог Транскрибация видео (эфиры, интервью, воркшопы) Нарезка транскрипта на статьи, которые ведут в воронку Публикация в блог на основном сайте (блога сейчас нет — возможно, нужна блог-секция на Framer CMS; открытый вопрос: может ли ее создать сама система, или это отдельная задача)Блок 4. Интеграция с рекламным кабинетом Meta Выгрузка готовых текстов и креативов в кабинет Тегирование объявлений/кампаний по гипотезамБлок 5. CRM и лид-роутинг Автоматическая сегментация лидов в Telegram-боте (был/не был на мероприятии, ветка воронки, оффер) Передача сегментов в CRM Автотегирование новых лидов в CRM при попадании в воронку (через регистрацию)Блок 6. Аналитика гипотез Формирование таблицы/дашборда гипотез: затраты/результат по каждой воронке, лид-магниту, креативу. Периодический АИ-анализ с рекомендациями: что масштабировать, что остановить Оценка конверсийности лендинговЧто ожидаем в отклике Видение архитектуры — как бы вы разбили эти 6 блоков на агентов/сервисы, на каком стеке (оркестрация, генерация, хранение данных). Портфолио/кейсы — примеры подобных систем автоматизации (маркетинг, лиды, контент-генерация). Ориентировочная оценка сроков и стоимости, желательно поэтапно. Вопросы по ТЗ, если что-то непонятно.
Ищем опытного Python/AI-разработчика (или небольшую команду) для создания ИИ-сервиса на базе Telegram-бота. Проект автоматизирует приём заказов от мастеров и сервисных центров на действующем B2B-маркетплейсе запчастей для мобильной техники и электроники (каталог ~30 000 SKU). Что должен делать бот:Мультимодальный ввод:принимать текст, голосовые сообщения (Whisper API) и фото деталей/маркировок (GPT-4o Vision), распознавать номенклатуру, ревизии и парт-номера.Умный поиск:сопоставлять жаргон мастеров (аккум, АКБ, дисплей, ориг) с официальными названиями через векторный поиск (Vector DB).Интерактивный UI:при нескольких вариантах качества (Original, High Copy и т.д.) — группировать их в одно сообщение, выводить инлайн-чекбоксы с ценами и остатками, пересчитывать корзину «на лету».Каскадные уточнения (Slot Filling):при неоднозначном запросе пошагово уточнять параметры (модель → цвет → ревизия).Оформление:автоматически отправлять готовый JSON-пакет заказа на сайт через API после подтверждения корзины.Стек:Python (FastAPI), Aiogram 3.x, OpenAI API (GPT-4o + Whisper), Qdrant, Docker + docker-compose. Срок реализации:5–7 недель.⚠️ Обязательное условие для отклика: Чтобы отсечь авто-отклики спам-ботов, укажите в сообщении: какую модель эмбеддингов (Embeddings) вы выберете для векторного семантического поиска по 30 000 технических SKU и почему? Отклики с шаблонным текстом без ответа на этот вопрос отклоняются автоматически.