Бюджет: 700 EUR Срок: 5 дней
Добрый день, есть отзывы на
Другой платформе. Напишите обсудим все более детально, спасибо)
LinkedIn Domain Checker через Google + AdsPower
---
Цель:
Создать чекер, который:
1. Ищет компании на LinkedIn по доменам — через Google (а не встроенный поиск LinkedIn)
2. Переходит на страницу компании
3. Проверяет:
- Совпадение домена
- Наличие верификации (Verified Page и дата)
---
Язык:
- Node.js (с puppeteer) или Python (с playwright-async)
- Обязательно: WebSocket-интеграция с AdsPower
- Работа в несколько потоков через AdsPower-профили
---
Вход:
- `domains.txt` — список доменов (по одному на строку)
- `config.json`:
```json
{
"adspower_api": " http://local.adspower.net:50325",
"profiles": ["k109syyt", "k10abc", "k10xyz"],
"domains_per_profile": 400,
"delay_range_sec": [1.5, 3.5],
"output_csv": "results.csv",
}
```
---
Как работает:
1. Загружаем список доменов и распределяем на AdsPower-профили (до 400 на каждый).
2. Для каждого домена:
- Выполняем Google-запрос:
```
site:linkedin.com/company "example.com"
```
или
```
example.com linkedin
```
- Ищем ссылку на профиль компании (вида https://www.linkedin.com/company/…`)
- Если найдено — переходим на LinkedIn-страницу этой компании
- Далее парсим:
---
Проверка профиля:
1. Ищем блок Website извлекаем ссылку
2. Сравниваем с оригинальным доменом (нормализуем оба):
- удаляем `http://`, `https://`, `www.`
- отсекаем всё после `/`
- игнорируем регистр
Совпадение засчитывается, если базовый домен совпадает
3. Проверяем наличие блока `Verified page` и дату, если есть
4. Пишем результат
---
Вывод:
- `domain`, `company_name`, `company_url`, `verified (yes/no)`, `website_match (yes/no)`, `verified_date`, `used_profile`
- CSV
---
Важно:
- Можно использовать либо обычный Google-поиск через Selenium, либо SERP API (опционально)
- При использовании SERP API — добавьте ключ `serpapi_key` в `config.json`
- Если ключ не указан, используется поиск через Selenium (ручной)
- Работа через AdsPower с DevTools WS
- Не больше 3–5 активных потоков одновременно (1 профиль = 1 поток)
- Делать задержки между действиями (random sleep + прокрутка)
- В случае ошибок — логировать, не падать
- Продолжать выполнение при обрывах и timeouts
---
Зависимости:
- Python: `playwright`, `websocket-client`, `requests`, `beautifulsoup4`
- Node.js: `puppeteer-core`, `ws`, `axios`, `cheerio` и т.д.
---
Пример профилей:
- AdsPower API: http://local.adspower.net:50325`
- Профили: `k109syyt`, `k10abc`, `k10xyz`, ...
---
Приложены примеры страниц:
- Пример верифицированной страницы (галочка + дата)
- Пример совпадения домена в разделе Website
- Пример успешного поиска через Google вместо LinkedIn
---
config.json:
```json
{
"adspower_api": " http://local.adspower.net:50325",
"profiles": ["k109syyt", "k10abc", "k10xyz"],
"domains_per_profile": 400,
"delay_range_sec": [1.5, 3.5],
"output_csv": "results.csv",
"serpapi_key": "57eb0fe7747026db13b412c3718f37793c63706b9f816efdfcb7ff7c0d00d151" // <--- опционально
}
```
Если поле `serpapi_key` отсутствует или пустое — используется поиск через обычный Google вручную.
!!ТЗ было написано с помощью чатбота, могут быть неточности, но вроде все проверил, должно быть все правильно. Если будут вопросы - уточняйте.
Бюджет: 700 EUR Срок: 5 дней
Добрый день, есть отзывы на
Другой платформе. Напишите обсудим все более детально, спасибо)
Бюджет: 125 EUR Срок: 1 день
Здравствуйте!
Я внимательно ознакомился с вашим техническим заданием и уже реализовал рабочее, надёжное и протестированное решение под ваш сценарий. Мой скрипт полностью автоматизирует проверку компаний на LinkedIn по доменам через Google, с распределением по AdsPower-профилям и опциональной поддержкой CAPTCHA-обхода.
---
🛠️ Что уже реализовано:
✅ Поиск LinkedIn компаний через Google или SerpAPI (по выбору)
✅ Парсинг профиля: название, домен, верификация, дата
✅ Распределение по AdsPower-профилям (через WebSocket API)
✅ Многопоточность: каждый профиль работает в отдельном потоке
✅ Задержки, случайная прокрутка, обработка таймаутов
✅ Устойчивость: повторные попытки при сетевых сбоях
✅ Опционально: обход reCAPTCHA через AntiCaptcha API
✅ Вывод в results.csv + логирование в checker.log
✅ Гибкая конфигурация через config.json
---
📦 Что входит в поставку:
Готовый скрипт на Python (playwright-async)
Документация по установке и запуску
Примеры входных файлов (domains.txt, config.json)
Поддержка запуска через AdsPower GUI или Headless API
Инструкция по получению ключей (SERP, AntiCaptcha)
---
📈 Преимущества моего подхода:
Надёжность (устойчив к сбоям и капче)
Расширяемость (добавление Telegram-уведомлений, Docker, Proxy и т.д.)
Гибкость (возможна адаптация под другие сайты и сети)
---
⏱️ Сроки:
Скрипт готов — могу передать сразу после подтверждения
Установка и настройка под вашу инфраструктуру — в течение 1 дня
Готов адаптировать под ваши дополнительные требования
---
📩 Буду рад обсудить детали, показать демонстрацию или пример отчёта.
Благодарю за внимание!
С уважением,
[Ваше имя или псевдоним]
🔧 Парсинг, OSINT-автоматизация, LinkedIn/Google обход
🌐 Telegram/Discord/SSH по запросу
Бюджет: 700 EUR Срок: 19 дней
Здравствуйте! Мы компания SolidWay, и готовы помочь вам с проектом проверки доменов на LinkedIn. У нас есть обширный опыт в реализации подобных систем, с акцентом на автоматизацию и веб-скрапинг. Наша команда хорошо владеет Node.js с Puppeteer и Python с Playwright, что обеспечивает надежную интеграцию с AdsPower и функционалом WebSocket.
Мы понимаем требования по эффективной проверке доменов через поисковые системы Google, парсингу информации о компаниях на LinkedIn и управлению несколькими профилями с соответствующими задержками. Также мы обеспечим логирование ошибок и продолжение выполнения без прерываний, что соответствует вашим потребностям.
Подробные требования, которые вы предоставили, ясны, и мы можем уточнить сроки и бюджет после дальнейшего обсуждения задачи. С нетерпением ждем возможности обсудить этот проект с вами!
Описание задания Нужен специалист, который поможет реализовать возможность одновременной работы с несколькими аккаунтами Viber на одном Windows-рабочем столе. Что нужно: настроить запуск и работу нескольких независимых аккаунтов Viber; предложить стабильное решение без конфликтов между аккаунтами; по возможности обеспечить автоматический запуск после перезагрузки системы; кратко объяснить принцип работы и, при необходимости, помочь с настройкой. Важно: работа выполняется на удаленных рабочих столах (RDP); решение должно быть максимально легким и не создавать значительной нагрузки на процессор и оперативную память; тяжелые эмуляторы, полноценные виртуальные машины и другие ресурсоемкие решения не подходят; готов рассмотреть как программные решения, так и нестандартные способы реализации, если они стабильно работают. В ответе, пожалуйста, кратко опишите: какой способ предлагаете; есть ли опыт с подобными настройками; ориентировочное время выполнения и стоимость.
Нужносделать легкое приложение для телефона буквально одна старница. Дизайн дам. Все детали в личные
Глубокое описание проекта 1. Исполнительное резюме Hrafi — это цифровая платформа по запросу, созданная для того, чтобы соединить марокканских потребителей и местных специалистов по услугам (Hrafiyin). Вдохновленная американскими платформами, такими как Thumbtack, Hrafi меняет способ, которым в Марокко заказываются услуги по обслуживанию дома и квалифицированные услуги, заменяя ненадежные слухи прозрачной, надежной и эффективной мобильной платформой. 2. Проблема Для клиентов: Найти надежных, квалифицированных мастеров (сантехников, электриков, маляров) в марокканских городах занимает много времени. Прозрачности цен нет, качество непредсказуемо, а безопасность/доверие остается основной проблемой. Для специалистов по услугам: Квалифицированные работники сильно зависят от неформальных сетей или физических мест сбора (mawqif). У них нет современных инструментов для создания стабильной клиентской базы, отслеживания доходов или демонстрации своего портфолио работ.
Разработка MVP платформы онлайн-репетиторства (аналог Preply) для рынка ЛитвыОписание проекта:Ищем команду разработчиков или отдельных специалистов (Full-stack / Backend / Frontend / UI-UX) для создания двустороннего маркетплейса онлайн-обучения под литовский рынок.Цель проекта — запустить веб-платформу, которая свяжет учеников с репетиторами-фрилансерами для проведения индивидуальных уроков в реальном времени.Основной функционал MVP: Кабинет репетитора: Профиль с видео-визиткой, загрузка дипломов, настройка расписания (календарь) и цен за час. Кабинет ученика: Поиск по фильтрам (предмет, цена, язык, рейтинг), покупка уроков, личный календарь занятий. Поиск и фильтрация: Умный подбор преподавателей с системой отзывов и оценок. Виртуальный класс: Интеграция видеосвязи (WebRTC, Zoom или аналоги), встроенный чат и обмен файлами. Платежная система: Безопасная сделка (Escrow). Заморозка денег и выплата фрилансеру после подтверждения урока. Нужна интеграция Stripe / Paysera.
Добрый день Необходимо создать модуль, который будет работать с БД Firebird на C++ для продажи товаров. Есть примеры готовых решений и описание функционала модуля. Основные функции: авторизация, выбор товара на экране из групп/подгрупп, переход в корзину, оплата картой и печать чека. Программа должна работать на Windows 10 и выше, использовать существующую базу данных.