Оптимизация OpenClaw Bot через n8n

Всем привет! Ищем тестировщика для web-кошелька с ИИ. Проект на старте, нужно проверить базу: регистрацию, переводы токенов, swap, вывод. Важен опыт работы с покупкой и выводом крипты ранее, чтобы просто понимать +- как работать Кто может приступить сейчас?

Ищем 3D GenAI Engineer / AI 3D Pipeline Developer Необходимо создать решение, которое сможет качественно генерировать 3D-модели из одного или нескольких изображений. Важно, чтобы это был не просто готовый демо-продукт, а понятный и воспроизводимый процесс: от входного изображения до полноценного 3D-актива с mesh, геометрией, текстурами и возможностью дальнейшего использования. Что нужно сделать: * протестировать современные image-to-3D модели и подходы; * определить, какой вариант лучше всего подходит для нашей задачи; * разбираться в Trellis, Hunyuan3D или аналогичных решениях; * при необходимости использовать Gaussian Splatting в 3D-пайплайне; * настроить преобразование Gaussian Splat / splat-представления в 3D mesh; * получить пригодную для использования геометрию; * сгенерировать текстуры высокого качества; * довести результат до состояния usable 3D asset; * подобрать оптимальный баланс между качеством, скоростью генерации и сложностью пайплайна; * построить понятный процесс, который можно повторять для различных изображений; * выполнить fine-tuning, LoRA или другие адаптации моделей под конкретный тип объектов; * уметь работать с ComfyUI: разбираться в графах, использовать ComfyUI API и при необходимости писать custom nodes. В отзыве обязательно покажите несколько примеров в формате: входное изображение и полученная из него 3D-модель. Формат не имеет значения: рендер, видео, 3D-viewer, GLB, OBJ, FBX или Blender-файл. Прежде всего интересуют реалистичные объекты: мебель, ювелирные изделия, предметы интерьера, декор, аксессуары и другие физические товары. Примеры с аниме или стилизованными персонажами не подходят.

Всем привет! Кто умеет работать и давно работает с агентами Open Claw для кодинга и других задач Мне нужно организовать параллельную работу агентов open claw code для кодинга на виртуальном сервере нужно: - помочь выбрать сервер под агентов (есть много готовых) - помочь настроить окружение - подключить API кто может сегодня это сделать? кто свободен? в сети нашел такие варианты: https://clawhost.cloud/

О проектеПроизводственная компания с несколькими складами в Украине. Поставщиков более 40, как внутри страны, так и в Китае. У каждого поставщика свои условия по срокам обработки заказов и логистике.Что хотим внедритьИИ-агента для автоматизации закупок и управления перемещениями товара между складами. Агента планируется обучить работе с каждым поставщиком по его индивидуальным условиям.Текущая инфраструктураДействует отчёт по закупкам на QlikView (BI-аналитика через браузер). Обновление данных каждые 30 минут, отчёт формируется в браузере на лету. Из него можно экспортировать эксель файлыКак видим реализациюОпределиться с платформой (OpenClaw,Claude Coworkили аналог) для построения агентаРазвёртывание на VPS-сервереПодключение к отчёту аналитики через браузерОбучение на примере 2–3 поставщиков как пилотФункционал агентаФормирование заказов поставщикам (обучение по каждому поставщику отдельно)Перемещение товара между внутренними складами для поддержания наличияФормирование задач по определённым группам товаров (например, распил на кусочки и заполнение недостающих позиций по длинам)Требуемые интеграцииTelegram: управление через чат несколькими сотрудникамиСоздание задач в нашу CRM через APIОтправка задач конкретным сотрудникам в Telegram-чатДальнейшие планыПосле реализации этого этапа планируется создание агента по анализу продаж, также на базе отчёта QlikView.

Здравствуйте! Задача: На странице wordpress разработать и разместить агента (вставка кода на сам wordpress программистом будет выполнена). Пользователь должен иметь возможность общаться с AI-агентом в текстовом или голосовом формате (по возможности) на основе конкретной загруженной темы (контент: тексты, фото). Функциональность: Пользователь заходит на страницу сайта. Видит интерфейс AI-агента: чат + кнопка голосового общения (по возможности). Может запрашивать текст. Может говорить голосом, а агент должен распознавать речь и отвечать. Агент отвечает только на основе загруженных материалов по конкретной теме. Если вопрос выходит за пределы темы, агент должен корректно сообщить, что может отвечать только на материалы, связанные со Сковородой. Ответы должны быть живыми, понятными и образовательными. Администратор должен иметь возможность загружать и обновлять материалы: тексты, PDF, изображения, аудио, ссылки. Интересует стоимость и сроки разработки агента.