Бюджет: 5000 USD Срок: 7 дней
Здравствуйте.Работаю с Python.Готов к сотрудничеству.Обращайтесь
Планируемый функционал в тестовой рабочей версии:
1. Создание, открытие, сохранение проекта
2. Добавление устройств
3. Добавление тегов
4. Чтение и запись данных в контроллеры
5. HMI визуализация (добавление схем и показателей).
6. Аварии, тревоги
7. Логи + Отчётность, графики, хранение данных
8. Компиляция exe файла (самой scada, чтобы запускалась отдельным файлом, а не через среду разработки)
9. Пользовательские роли и доступ
Возможно нужно дополнительно добавить:
10. Логика вычислений = Теги, считанные с устройства, часто нужно обработать: перевести в инженерные единицы, усреднить, или использовать для создания логических условий.
Возможно вы сможете подсказать что еще нужно добавить, чтобы можно было в этой версии создать Scada
Бюджет: 5000 USD Срок: 7 дней
Здравствуйте.Работаю с Python.Готов к сотрудничеству.Обращайтесь
Бюджет: 2000 USD Срок: 15 дней
Здравствуйте,
Я готов помочь в разработке тестовой рабочей версии вашей SCADA-системы с запланированной функциональностью, которую вы описали. У меня есть опыт в программном обеспечении для промышленной автоматизации, системах сбора данных и визуализации HMI, и я могу помочь структурировать масштабируемый и надежный прототип SCADA.
Система будет включать основные функции, такие как создание и сохранение проектов, управление устройствами и тегами, связь с контроллерами, визуализация HMI, тревоги, журналы, отчеты и компиляция исполняемых файлов. Я также реализую роли пользователей с контролируемым доступом и интегрирую логику обработки данных для расчетов, преобразований и обработки условий.
Кроме того, было бы полезно включить диагностику системы, резервное копирование и восстановление данных, запись трендов для мониторинга в реальном времени и мониторинг связи для отслеживания подключения устройств. Эти дополнения сделают версию SCADA более надежной и ближе к инструменту уровня производства.
Как только вы предоставите доступ к текущей среде и технологическому стеку, я смогу наметить архитектуру и дорожную карту для реализации.
С наилучшими пожеланиями,
Джо Винсент Карретас
Бюджет: 1000 USD Срок: 17 дней
Привет! Гарантирую быстрое и качественное выполнение задач. Работаю с вниманием к деталям и всегда нацелен на результат.
Бюджет: 2275 USD Срок: 17 дней
Привет, Аня
Я опытный разработчик на Python, и я бы предложил тебе написать мне в личные сообщения, чтобы я мог ознакомиться с файлами твоего проекта и внести необходимые исправления, где это нужно. Хорошего дня.
Бюджет: 3200 USD Срок: 30 дней
Привет!
Я могу сделать вашу SCADA-систему единым комплексным инструментом, а не просто набором разрозненных скриптов. На мой взгляд, проект должен иметь один центральный файл, описывающий всё: устройства, теги, сигналы тревоги, расчёты, экраны и отчёты. Исходя из этого, система сможет автоматически строиться. Это означает, что при добавлении нового устройства или изменении тега данные будут передаваться по всему проекту без необходимости переписывать код.
Я упрощу коммуникационный уровень, используя драйверы для Modbus или OPC UA, и добавлю небольшой планировщик, который будет обрабатывать опрос, запись и обновление. Каждый тег может проходить этап вычисления, поэтому значения можно преобразовывать, усреднять или использовать в условиях, не затрагивая основной код. Сигнализации будут иметь правильные уровни, задержки и подтверждения, и они всегда будут регистрироваться в журнале аудита.
Для визуализации я позволю экранам HMI динамически загружаться из файла проекта. Таким образом, новые диаграммы или индикаторы будут появляться автоматически. История будет храниться в формате временных рядов с возможностью быстрого экспорта графиков и отчётов. Я также добавлю режим симуляции, чтобы можно было безопасно тестировать аварии и сигналы тревоги перед запуском на реальном оборудовании.
Всё это будет упаковано в один исполняемый файл с чёткими ролями пользователей и правами доступа. При необходимости я могу добавить интеллектуальные флаги для отслеживания дрейфа датчиков и режим рецептов для пакетных операций. Таким образом, у вас будет структурированная, легко расширяемая и бесперебойно работающая SCADA-система.
Спасибо!
Бюджет: 2500 USD Срок: 50 дней
Здравствуйте! 👋
Мы можем реализовать тестовую рабочую версию вашей SCADA-системы с описанным функционалом и предложить оптимальную архитектуру под будущий масштаб.
💻 Что сделаем:
• Проектная структура (создание / сохранение / открытие).
• Модуль устройств и тегов (с возможностью динамического добавления).
• Чтение и запись данных в контроллеры (Modbus TCP/RTU, OPC UA, MQTT).
• HMI-визуализация с динамическими схемами, показателями и тревогами.
• Логи, отчётность, тренды, хранение данных в БД (InfluxDB / PostgreSQL).
• Компиляция проекта в отдельный .exe.
• Система ролей и прав доступа.
• Логика вычислений (нормализация, фильтрация, инженерные единицы, усреднение, логические условия).
⚙️ Дополнительно можем предложить:
• Runtime-менеджер с автоматическим переподключением к контроллерам.
• Событийный движок для триггеров и скриптов.
• Встроенный редактор выражений и формул для гибкой логики.
• REST API для интеграций.
⏱ Срок реализации: 4–6 недель
💰 Стоимость: от $2500 за рабочий MVP с полной документацией и установкой.
У нас есть опыт разработки SCADA-платформ и систем мониторинга промышленного оборудования. Готовы обсудить детали и предложить оптимальную архитектуру под ваши задачи.
Здравствуйте. Судя по некоторым данным у Windows. Какая? И почему вас нужен именно .exe а не просто Python. Кроме того не совсем ясно. Scada имеет собственные средства визуализации, чем они не устраивают?
Коротко Нужна программа на Python, которая запускается у меня на ПК (Windows) и делает faceless-видео формата «закадровый голос + сменяющийся видеоряд из фото и клипов» — как исторические документалки на YouTube (пример прикреплю отдельно). Я ввожу тему → программа пишет сценарий, озвучивает, подбирает под каждый кусок текста видео/фото из бесплатных архивов, склеивает → выдаёт готовый MP4. Только для меня. Без сайта, без пользователей, без продажи. Один пользователь — я. Как работает (по шагам) 1. Ввод. Открывается простое окно. Я ввожу тему ролика и выбираю голос озвучки из списка (**список голосов подтягивается автоматически из ElevenLabs по API** — доступные на моём аккаунте). Жму «Создать». (Второй режим: вставить готовый сценарий вместо генерации.) 2. Сценарий. Программа через LLM API (OpenAI/Anthropic, ключ в настройках) пишет сценарий по теме, заданной длины. 3. Разбивка на сцены. LLM делит сценарий на сцены и для каждой возвращает: текст сцены; тип визуала: видео или фото; поисковый запрос (развёрнутая фраза, что должно быть в кадре); пометку «highlight» + оценку важности 1-10 (для интро, см. ниже). 4. Озвучка. Текст отправляется в ElevenLabs API выбранным голосом → аудио. Под длину аудио каждой сцены режется видеоряд. 5. Подбор видео/фото — из бесплатных источников по API (см. список ниже). Под каждый источник запрос формируется по-своему (для точности). Если в одном не нашлось — пробует следующий. 6. Проверка (максимум 3 шага на сцену). Шаг 1: программа берёт первый найденный вариант (видео/фото) по запросу. Шаг 2: отправляет кадр в LLM — «подходит под сцену?». Подходит → стоп. Шаг 3 (если не подходит): программа переключается на поиск фото (по точному запросу фото найти проще, чем видео, — так гарантированно попадаем по смыслу) и берёт его с усиленным движением (зум + панорама). Больше 3 шагов на одну сцену не делать — это экономит бюджет LLM и гарантирует, что кадр в тему. 7. Сборка через ffmpeg/moviepy: клипы и фото под тайминг озвучки, фото оживляются зумом (эффект Кена Бёрнса), голос поверх, простые переходы. Выход: MP4 1920×1080. Правила видеоряда (важно — за это отвечает программа) Первые 60 секунд — интро-тизер: нарезка самых эффектных клипов из всего ролика (берутся сцены с высшей оценкой важности, где есть видео) под отдельный текст-вступление от LLM («в этом видео вы узнаете…»), кадры без пояснений, как интрига. Потом переход и основная часть. Чередование: видео-вставка минимум каждые ~6 секунд, нельзя много фото подряд. Доля видео: не меньше ~40% времени — живые клипы, остальное — фото с зумом. Длина кадра: 4-6 секунд (и фото, и видео). Не мельтешить, не держать статику долго. Для чисто исторических тем, где видео нет — фото с усиленным движением (зум + панорама). Источники (все бесплатные, с API) Современное видео+фото: Pexels, Pixabay. Историческое / архивное (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Каждый источник — отдельный модуль, легко добавить новый. Использовать только public domain / свободные лицензии с правом коммерческого использования. Никакого парсинга чужих YouTube/сайтов, кусков фильмов, картинок «из гугла».Уникальность подбора Чтобы видео не совпадали с чужими: брать случайный клип из топ-выдачи (не первый), вести базу уже использованных (не повторять), опционально — лёгкая обработка клипа (кроп/зеркало/ скорость). Опции (вкл/выкл в настройках) Только фото — если включено, видео собирается ЧИСТО из фото, без видео-клипов. Каждое фото ОБЯЗАТЕЛЬНО с движением (зум и/или панорама, эффект Кена Бёрнса) — даже в этом режиме не должно быть статичных «мёртвых» кадров, минимальная динамика всегда. Если выключено — стандартный режим (фото + видео-клипы с чередованием, как в правилах видеоряда). Без озвучки — если включено, видео собирается по тексту БЕЗ генерации голоса: код НЕ обращается к ElevenLabs и не накладывает озвучку (видеоряд подбирается по тексту сцен, тайминг кадров — по правилам/параметрам, без привязки к аудио). Если выключено — автоматически делает озвучку по тексту через ElevenLabs, как обычно. Атмосферный оверлей — если включено, поверх всего видеоряда накладывается полупрозрачный слой с плавающими частицами / пылью / светящимися боке / лёгким туманом (particle / dust / bokeh / fog overlay, режим наложения screen/add), чтобы кадры выглядели живыми и кинематографичными. При установке программы кладётся набор из 5-8 популярных оверлеев (частицы, пыль,copyбоке, туман, лёгкое киношное «зерно») в локальную папку — я выбираю нужный из списка. Регулируемая прозрачность/яркость оверлея (ползунок 0-100%), чтобы эффект не был ниcopyслишком тусклым, ни слишком выраженным — я сам настраиваю силу. Желательно, чтобы оверлей можно было накладывать и на УЖЕ готовое видео отдельноcopy(постобработка: взять готовый MP4 → выбрать оверлей → задать прозрачность → сохранить), а не только при сборке. Откуда взять оверлеи для комплектации (свободная лицензия): Pexels, Pixabay (запросыcopy«particle overlay», «bokeh overlay», «dust overlay», «light leaks», «film grain»), Mixkit, Videezy. Исполнитель подбирает 5-8 штук и кладёт в папку программы. Субтитры (вшить или отдельным .srt). Обработка клипов для уникальности. Разрешение/формат, длина видео, доля видео, глубина поиска.Технические требования Python. Модульная структура (источники и LLM — через сменные модули, чтобы легко заменить или добавить). Все API-ключи — в файле настроек, не в коде. Простое окно (GUI на выбор исполнителя — Tkinter/PyQt), запуск двойным кликом. README с инструкцией, понятные логи, комментарии в коде.Что даю я API-ключи (ElevenLabs, LLM, где нужна регистрация — оформлю). Платное оплачиваю сам. Примеры видео-референсов (прикреплю) и примеры тем для тестов.Приёмка (готово, если) Запускаю → окно → ввожу тему, выбираю голос → «Создать» → получаю готовый MP4. Видеоряд по смыслу текста, чередование видео/фото, интро-тизер 60 сек, озвучка поверх. Работает минимум с 6 бесплатными источниками, с fallback между ними. Проверка кадров через LLM: макс. 3 шага на сцену (нашли → LLM проверил → если нет, фото с движением как верняк). Уникальность: рандомизация + база использованного. Только легальные источники. Есть README, запускается с нуля.Передача результата Весь исходный код — в открытом виде (все файлы), без обфускации + собранная рабочая версия. Я могу сам запустить из исходников по инструкции (README: установка, ключи, запуск). Код должен быть чистым, прокомментированным и понятным, чтобы **любой другой программист мог продолжить работу** над ним, если понадобится (не привязка к автору). **Вся повседневная работа — через интерфейс (кнопки, поля, ползунки, выпадающие списки), БЕЗ необходимости трогать код.** Все настройки (тема, голос, опции, оверлей, папки, длина, форматы) меняются в окне программы, а не редактированием файлов. Код на руках — только как моя собственность и страховка, а не как способ управления программой. Все права на код после оплаты — мои.Управление местом на диске (важно) Программа не должна забивать диск. Реализовать: После сборки видео все промежуточные файлы (скачанные клипы, временные куски, аудио-нарезки) автоматически удаляются — на диске остаётся только готовый MP4. Лимит на кэш (параметр в настройках, напр. 5 ГБ): при превышении старые скачанные файлы удаляются автоматически (сначала самые старые). Папку для готовых видео и для временных файлов я задаю в настройках. Показывать, сколько места занято, и кнопка «очистить кэш» вручную.Прошу указать в отклике Примеры похожих работ (ffmpeg/moviepy, работа со стоковыми/архивными API, ElevenLabs/LLM). Предложение по GUI. Использует ли решение базу данных (какую и зачем) — или хватает локальных файлов. Срок и стоимость.
Разрабатываем real-time интеграцию с внешним сервисом Тренер. Отправляем структурированные снимки состояния, получаем рекомендации и показываем их всплывающим пузырём. Задача — стабильная и полная передача данных для корректной работы Тренера. Ищем разработчика для цепочки: обработка данных → HTTP-коммуникация → overlay. Нужны люди с такими навыками Python хорошо, Java база, API HTTP/JSON-APIs Проект готовый на 90% но есть некоторые несотыковки
Необходимо разработать локальный Python-скрипт для автоматического заполнения Google Таблицы данными из внутреннего сервиса компании. Основная логика: 1. Подключиться к Google Таблице. 2. Найти строки, где заполнен ID, но отсутствуют два целевых значения. 3. Сформировать ссылку по шаблону: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Получить два значения (через API, если он существует, иначе через Playwright). 5. Записать значения обратно в Google Таблицу. 6. Отметить строку как обработанную. 7. Продолжить обработку следующих строк. Требования: • Python • Google Sheets API • Приоритет использования официального API • При отсутствии API — Playwright • Без OCR, распознавания экрана и координат мыши • Конфиденциальные данные не должны попадать в логи • Конфигурация через .env • Тестовый режим (без записи в таблицу) • Не обрабатывать уже заполненные строки • Пакетная запись изменений в Google Sheets • Корректная обработка ошибок и повторных попыток Необходимо предоставить: - исходный код; - requirements.txt; - пример .env.example; - инструкцию по установке; - инструкцию по запуску; - краткое описание архитектуры. Перед началом реализации прошу: 1. Предложить архитектуру. 2. Перечислить необходимые доступы. 3. Задать уточняющие вопросы. 4. Указать стоимость, сроки и ориентировочное количество часов.
В рамках повышения уровня кибербезопасности нашей инфраструктуры нам необходимо отказаться от практики хранения «вечных» и статичных API-ключей, паролей и токенов интеграций в конфигурационных файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших микросервисов. Бизнес-цель: Создать единую защищенную точку хранения конфиденциальных данных (секретов) с механизмом их автоматического обновления (ротации) во внешних системах по расписанию. Другие наши сервисы будут запрашивать актуальные токены «на лету» через API, что сведет к минимуму ущерб в случае компрометации любого из компонентов системы.Модель безопасности и шифрование (Crypto Core) В базе данных ни один секрет не должен храниться в открытом виде. При старте приложения в переменные окружения передается Мастер-ключ (Master Key). Если ключ отсутствует или имеет невалидную длину, сервис должен падать на этапе инициализации с понятной ошибкой в логах. Каждый секрет шифруется перед записью в БД с использованием этого Мастер-ключа. При запросе — расшифровывается в памяти и отдается в теле ответа.Аудит-логирование (Audit Trail) Любое действие с секретами (создание, чтение сервисом, успешная или неуспешная ротация) должно записываться в отдельный лог-файл audit.log (или отдельную таблицу в БД). Строгое табу: В аудит-лог категорически запрещено записывать сами значения секретов (ни в открытом, ни в зашифрованном виде).
Нужен специалист для написания парсеров, который сможет обходить CLOUDFRAME. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Есть 10+ доноров различной сложности, с разной степенью защиты. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Парсит данные в готовую базу данных Mysql + фотографии на сервер. Необходимо написать парсер в соответствии с задачами, описанными в техническом задании, и адаптировать данные к существующей базе данных для полноценной работы на сайте. ТЗ и пример донора по запросу. Десктопные парсеры и C# не рассматриваем.