Бюджет: 1000 USD Срок: 1 день
Здравствуйте.Есть большой опыт в разработке тг ботов.Готов к сотрудничеству
Нужно разработчик который уже создавал телеграм боты
Как веб 3.0 так и обычные боты с админ панелью
Минимальный опыт 2 года
Нужно разработать проект по бронированию посещений к самозанятым специалистам
Откликайтесь прикрепляя реальные кейсы
Бюджет: 1000 USD Срок: 1 день
Здравствуйте.Есть большой опыт в разработке тг ботов.Готов к сотрудничеству
Бюджет: 800 USD Срок: 14 дней
Доброго времени суток.
Меня зовут Жора, я являюсь Python\C++ Инженер-Разработчиком, специолизируюсь на автоматизации процессов и разработке нейросетей. Общий опыт работы состовляет 4 года.
У меня есть достаточно знаний и опыта для разработки ботов, скриптов и парсеров для любых нужд.
Я заинтересован вашим предложеним и готов на сотрудничество. Все детали проекта мы может обсудить отдельно.
Если вас инетерсует высококвалифицированный Инженер-Разработчик в сфере автоматизации процессов, то можете обратиться ко мне, после чего я смогу полность ознакомиться с техническим заданием, и согласовать цену вместе со сроками выполнения.
Спасибо за внимание.
Бюджет: 800 USD Срок: 10 дней
Здравствуйте,
Опыт разработки телеграмм ботов для разных целей более двух лет.
Примеры могу выслать лично,если заинтересует стек и опыт.
В стаде разработки имеются боты для документооборота,для сбора заказа и отправки вместе с прикрепленными документами на почту,боты по типу чат ботов,боты для Парсинга и сохранения данных,боты для крипты.
Работаю с базой данный и асинхронным движком,PostgreSQL +sqlalchemy + alembic +psycopg
Для написания функционала бота использую Python+ aiogram3 ,можно на чистом telegram api.
Или по Вашему выбору.
Преимущество в моем случае не только обширный опыт ,но и профильное высшее образование которое способствует более широкому и глобальному видению вопроса и решения.
С уважением
Тали.
Бюджет: 1000 USD Срок: 10 дней
Добрый день, разработал на днях похожий к вашему проект, правда в нем был поиск самозанятых, тут просто в обратную сторону отработает. В разработке ботов более 3 лет, в разработке в общем, python 4-5, в общей разработке 8 лет. Создавал множество различных телеграм ботов с гибкой архитектурую для пополнения функционала, прописываю докер для легкого развертывания на серверах, хорошо владею консолью и имею большой бекграунд в системном администрировании что помогает в работе с серверами, мой стек вы можете посмотреть в портфолио, на гитхабе https://github.com/sashabodiul , правда больше 40 проектов с приватном статусе, но смогу продемонстрировать. так же работал с веб 3. Пишу чистый код. знание bin, bash, zsh на высоком уровне, уверенный пользователь линукс.
По стеку технологий, имею большой бэкграунд.
В ботах это aiogram2/3, pyrogram для юзер ботов.
В парсинге использую прокси, user-agent и прописывание различных headers по необходимости, умею работать с инспектором, javascript, dom, умею извлекать данные даже из ajax и graphql
Основные библиотеки для парсинга: aiohttp,lxml,bs4,scrapy
Автоматизация web: Selenium
Создание API, на golang и python, GinGo, Flask, FastAPI, RestfulAPI, Swagger
Имею опыт работы с Google sheets и google cloud console
Умение работать с различными базами sql и nosql.
Знание потоков Semaphore, threading, concurrent.future. Умение работать с numpy и more_itools, а именно chunked для разбиения параллельного скрапинга на равномерные потоки, что очень ускоряет сбор объемных данных.
Базовые знания для построения веб интерфейсов
Также из полезных навыков, умение доставать скрытые API, и работать с xml
PyQuery для работы с html документами
Pyppeteer также для автоматизаций
Так же много других различных технологий которые знаю и применял на практике, которые из-за ограничений не могу тут описать
Бюджет: 800 USD Срок: 7 дней
Привет, я заинтересован в предлагаемом проекте.
У меня также есть опыт в разработке телеграм-ботов и интеграции с телеграм-API.
Вот моё портфолио для вашего рассмотрения:
https://s.id/dafahan
www.klikolio.com
Если у вас есть какие-либо сомнения, пожалуйста, напишите мне. Спасибо!
Бюджет: 1000 USD Срок: 7 дней
Добрый день
Очень много таких проектов создавал
Напишите мне
Привет. Готов сделать телеграм бота без предоплаты на сайте freelancehunt. Как только закончу, мы протестируем, если все ок то оплатите на сайте freelancehunt. По срокам мега быстро -1,2 дня. Цена договорная адекватная. Делаю быстро и качественно.
Необходимо разработать приложение или скрипт, который будет автоматически конвертировать файлы из форматов YML или JSON в формат XLS, с последующей генерацией ссылки на выходной XLS файл для прома Требования: Входные данные: Файл в формате YML (ссылки будут предоставлены) или Файл в формате JSON (ссылки будут предоставлены, JSON не содержит дерева категорий, но каждый товар находится в отдельном массиве). Выходные данные: Файл в формате XLS с доступом через прямую ссылку. Файл должен обновляться автоматически по расписанию, например, ежедневно. Функциональные требования: Возможность указания количества дней для Наличия Под заказ для каждой входной ссылки. Приложение должно стабильно работать в условиях ограниченного по ресурсам хостинга. Желательно интуитивно понятный веб-интерфейс для управления настройками.
Необходимо внести небольшое изменение в программу, которая формирует заказы для печати. Задача: Мы добавили в ассортимент мягкое стекло с принтом. В заказах название принта будет выделено символами #...# для корректного распознавания. Пример: Мягкое стекло, #Абстракция белая# 2.0mm, Форма: Прямоугольник... Необходимо: если в тексте заказа присутствует фрагмент между символами #...#, программа должна распознать его как заказ с принтом; при формировании PDF или листа для печати такой заказ нужно выделить отдельным цветом (любым заметным, согласуем во время выполнения); остальная логика работы программы должна остаться без изменений. Пример заказа добавляю ниже для тестирования.
О проекте: Мы запускаем B2B-сервис сквозной аналитики и управления рекламными кампаниями для таргетологов и медиабаеров. Продукт будет работать с официальным Meta API. Главная техническая сложность и фокус проекта — виртуозная работа с лимитами Facebook, маршрутизация трафика между пулом наших приложений и жесткая система защиты инфраструктуры от блокировок серых рекламных аккаунтов. У нас уже есть подробное техническое задание, описана архитектура баз данных, логика балансировщика и требования к интерфейсам. Ищем исполнителя, который возьмет это в реализацию под ключ (бэкенд + фронтенд дашбордов). Что предстоит сделать (Ключевые задачи): Интеграция с Meta API: Настроить авторизацию пользователей и регулярный асинхронный парсинг статистики рекламных кабинетов. Запросы должны отправляться исключительно пакетами для экономии лимитов. Система авто-отвязки кабинетов: Написать модуль, который непрерывно мониторит статусы рекламных аккаунтов. Если кабинет улетает в бан, система должна автоматически отозвать токен доступа в течение 60 секунд, чтобы защитить наше приложение от санкций Meta. Инфраструктура прокси: Реализовать туннелирование всех запросов к API через пул SOCKS5. Обязательна жесткая привязка конкретного токена пользователя к статичному IP-адресу. Умная маршрутизация: Создать алгоритм, который будет распределять привязываемые рекламные кабинеты между несколькими нашими приложениями Facebook в заданных пропорциях для снижения рисков. Разработка интерфейсов: Создать клиентский дашборд со сводной таблицей статистики и продвинутую админ-панель для ручного управления лимитами пользователей, привязками к приложениям и пулом прокси. Ожидаемый стек технологий: Бэкенд: Python, FastAPI. Асинхронные задачи: Celery, Redis. Базы данных: PostgreSQL (или ClickHouse для статистики, на ваше усмотрение). Фронтенд: Vue.js или React (можно использовать готовые UI-библиотеки и шаблоны дашбордов, упор на функциональность, а не сложный дизайн). Требования к исполнителю: Уверенный опыт работы с Meta Graph API и Marketing API. Вы должны понимать, как работают скользящие лимиты, как читать заголовки загруженности и как работать с токенами. Понимание специфики арбитража трафика. Слова «биллинг», «бан рекламного кабинета», «бизнес-менеджер» и «фарм» не должны вызывать у вас вопросов. Опыт построения асинхронных парсеров и работы с прокси-серверами на уровне сетевых запросов. Готовность работать по четкому техническому заданию и сдавать проект поэтапно. Условия: Формат сотрудничества: Проектная работа Бюджет: Обсуждается индивидуально на основе вашей оценки технического задания. Оплата: Поэтапная, привязанная к контрольным точкам. Как откликнуться: В сопроводительном письме обязательно укажите ваш опыт работы с Meta API, прикрепите ссылки на похожие проекты (или опишите их функционал, если они под NDA) и напишите ориентировочную вилку цен и сроков на разработку подобной системы с нуля. Отклики без описания релевантного опыта работы с Facebook API рассматриваться не будут.
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