ШИ агент по сбору и структурированию информации

Бюджет: 25000 UAH Срок: 7 дней

По бюджету - реалистично делать MVP от 25000 грн, срок 7 рабочих дней. За 4000 грн, по ощущениям, выйдет только мини-проверка на 1-2 источниках или схема, не рабочая система на 10+ источниках =/

Делали похожие системы - мониторинг источников, отбор сигналов, ИИ-классификация, дайджесты, таблицы для операционной команды. Я бы собрал MVP через n8n или Make для сценария, отдельный список источников, регулярный запуск, проверку новых страниц и документов, дедупликацию, оценку важности, короткий вывод ИИ, запись в Google Sheets или Airtable, уведомления в Telegram или на почту.

По архитектуре я бы начал не с парсинга всего подряд, а с правил полезности - тип сигнала, сила сигнала, причина, почему это важно, рекомендованное действие. Тогда таблица будет не свалкой, а рабочим инструментом.

От вас нужен список 10 источников, примеры полезных и бесполезных сигналов, желаемая частота проверки, куда записывать результаты, и кто должен получать дайджест.

> https://business.ingello.com/fractal - похоже по логике агентных процессов и автоматизации
> https://business.ingello.com/vorfahr - близко по ИИ-обработке данных и продуктовой логике
> https://systems-fl.ingello.com/ua - наше направление системной разработки для задач такого типа

Уточнение - источники открытые или часть из них имеет авторизацию. И второе - нужен простой поиск новых публикаций, или также отслеживание изменений на уже существующих страницах, потому что это разный объем. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 6 дней

Добрый день!

Да, такие системы строил. Один из примеров — автоматизированный мониторинг 30+ внешних источников с ежедневным дайджестом в Telegram: каждый источник проверяется по расписанию, новые записи дедуплицируются, AI кратко описывает суть и ставит тег (новость / предупреждение / действие нужно). Результат записывается в таблицу, в Telegram отправляется только то, что действительно новое.

Как вижу MVP для вас:
Рекомендую n8n — легко добавлять новые сайты без кода, есть готовые ноды для Google Sheets, Telegram, HTTP.
• Cron-триггер → проверка каждого сайта (HTTP / RSS / Apify для сложных страниц)
• Сравнение с предыдущим состоянием → дальше идут только новые изменения
• AI (OpenAI): краткий вывод + категория (новость / продукт / партнерство / вакансия / тендер / отчет / сигнал / шум)
• Запись в Google Sheets / Airtable
• Telegram-дайджест раз в день или мгновенно при «важном сигнале»

Три уточнения, которые влияют на подход:
1. Какие типы сайтов в списке — есть RSS/Atom, или преимущественно обычные HTML-страницы без API?
2. Где запускать n8n — облако (n8n.cloud) или self-hosted на вашем сервере?
3. OpenAI API ключ есть, или его стоимость тоже учитывать?

MVP (10 источников, AI-классификация, Google Sheets + Telegram, инструкция для добавления новых сайтов) — 4 000 грн, срок 5–6 рабочих дней. Работаю через Безопасную сделку.

Если результат подойдет — с удовольствием продолжу: больше источников, более сложная логика приоритизации, дополнительные каналы уведомлений. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 4 дня

Добрый день! Я делал именно такие системы мониторинга — автосбор с сайтов и новостей, AI-анализ и дайджест в Telegram. Сейчас у меня работает несколько подобных пайплайнов: по расписанию обходят список источников, ловят новые публикации, прогоняют содержание через LLM на "сигнал или шум" и шлют короткий структурированный дайджест.

Пример без деталей: мониторинг примерно десятка источников — скрипт регулярно проверяет страницы, фиксирует, что появилось нового, через AI делает короткое резюме, раскладывает по категориям и записывает в таблицу + дайджест в Telegram.

Как я вижу ваш MVP:
1. Список источников + планировщик (проверка по расписанию).
2. Детект нового/изменений, без дублей старого.
3. AI-слой: короткое резюме + классификация (новость / продукт / партнерство / вакансия / тендер / отчет / важный сигнал) + пометка "требует действия".
4. Запись в Google Sheets (или Airtable/Notion, как вам удобнее).
5. Дайджест в Telegram/email + простая инструкция как добавлять новые сайты.

Бюджет 4000 грн на стартовый MVP, срок 3-4 дня. Сейчас собираю первые отзывы здесь, поэтому делаю качественно и выгодно. Готов скинуть живое демо подобного бота прямо в чат, чтобы вы увидели флоу до решения.

Одно уточнение: источники — это преимущественно открытые сайты и новостные страницы, или среди них есть такие, что скрывают контент за логином или имеют жесткую защиту от парсинга? От этого зависит, какой инструмент сбора брать. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день, Павел! Подобный мониторинг я уже собирал — система ежедневно обходила список сайтов и новостных лент, ловила новые публикации и изменения на страницах, прогоняла текст через OpenAI на короткое резюме и тег (новость, тендер, вакансия, партнерство и т.д.) и складывала все в Google Sheets с утренним дайджестом в Telegram. Главное здесь, как вы и пишете, не сам парсинг, а отсеивание сигнал/шум — это делаю через AI-оценку релевантности по вашим критериям плюс дедупликацию, чтобы в дайджест попадало только достойное внимания, а не каждая мелочь. На MVP взял бы n8n как каркас (так проще всего добавлять новые источники) плюс OpenAI для анализа — 10 источников, таблица с результатами, Telegram-бот и короткая инструкция, как подключать следующие сайты. Ориентировочно за 5 дней под ваш бюджет, а дальше по желанию спокойно дорабатываем до постоянного доработки. Подскажите только — источники это преимущественно обычные сайты и новостные ленты, или есть среди них что-то закрытое с логином?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 6 дней

Доброго дня, Павле! Соберу n8n-конвейер: плановые проверки списка из 10 источников, выявление новых публикаций и изменений, обработка текста через AI (OpenAI/Gemini) для фильтрации шума и классификации по типам (новость, продукт, вакансия, тендер и т.д.), запись структурированных результатов в Google Sheets или Airtable и дайджест в Telegram. Добавлю простую инструкцию, как самостоятельно добавлять новые источники. Уточните, пожалуйста, есть ли среди сайтов защита типа Cloudflare - это повлияет на подход к сбору данных. Готов начать в ближайшее время.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 7 дней

Привет!
Меня зовут Никита. Я занимаюсь внедрением AI-решений в платную рекламу и автоматизацией маркетинговых процессов более 2 лет, работаю с Google Ads, Meta Ads и TikTok Ads.
✅Что вы получаете в работе со мной:
— AI-усиленную рекламную стратегию вместо хаотичных запусков
— автоматизацию аналитики и контроль экономики проекта
— системное масштабирование на основе данных и AI-инструментов
📈Работаю с проектами различного масштаба и использую AI для более быстрого анализа результатов, поиска точек роста и оптимизации рекламных процессов без лишних затрат.
Готов обсудить ваши задачи и предложить практический план внедрения AI в рекламу вашего проекта.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 7 дней

Здравствуйте! Система, которая сама обходит десяток источников, ловит новое, которая отдает только то, что реально стоит внимания, с короткой пометкой почему — это именно то, с чем я работал.

Здесь главное не парсинг (его умеют все), а логика отбора: что сигнал, что шум, что требует действия. У меня это уже сделано в живом проекте ai-radar — это бот на RAG с гибридным поиском, который собирает источники, убирает дубликаты и нерелевантное и отдает сжатую выдачу с выводом. Посмотреть можно здесь: auth_ai_radar_bot(тг)

Как я вижу ваш MVP:

- планировщик, который регулярно обходит ваши 10+ источников;
- детект нового и изменений на страницах, без повторов того, что уже видели;
- AI-слой: короткое резюме плюс категория (новость, продукт, партнерство, вакансия, тендер, отчет, важный сигнал) и флажок когда что-то требует действия;
- запись в Google Sheets, Airtable или Notion — как вам удобнее;
- короткий дайджест в Telegram или на почту;
инструкция, как добавлять новые источники самостоятельно.
Стек: Python с LLM API (Claude или GPT) как ядро отбора, n8n подключу где это действительно упростит.

GitHub: DmytroVrd · Развернуть

Бюджет: 9000 UAH Срок: 6 дней

Создание систем автоматизированного парсинга и интеллектуальной фильтрации контента — это проверенное решение для отсечения информационного шума и выделения критических бизнес-сигналов. Имею значительный опыт разработки кастомных систем интеграции и архитектуры обмена данными, включая настройку сложных многоэтапных сценариев автоматизации на платформах n8n и Make. Для вашего MVP я построю стабильную логику сбора данных, где ключевым этапом станет алгоритмический скоринг и строгая классификация каждой находки перед записью в базу. Подскажите, какие именно 10 источников являются приоритетными на первом этапе, и имеют ли некоторые из них сложный динамический контент или защиту от автоматического считывания? Все отфильтрованные сигналы будут четко структурированы в Google Sheets по типам (тендеры, вакансии, продукты), а лаконичный итоговый дайджест мгновенно будет поступать на ваш email. Реализация рабочего MVP вместе с подготовкой инструкции займет 4 рабочих дня, стоимость работы — 9 000 грн. Давайте обсудим технические детали первых источников, чтобы запустить мониторинг в ближайшее время.

Бюджет: 7000 UAH Срок: 14 дней

Я создам умный MVP для мониторинга на базе n8n, который активно будет фильтровать "шум", доставляя только высокоценные, категоризированные сигналы от конкурентов прямо в ваш Telegram.

Вместо того чтобы тонуть в сырых спарсенных данных, ваша команда будет получать готовые к действию инсайты с короткими AI-выводами (тендеры, обновления продуктов, партнерства). Это устраняет часы ручных проверок и гарантирует, что вы никогда не пропустите стратегический шаг в вашей отрасли.

Как я буду реализовывать MVP:
Чтобы избежать стандартной ловушки "запарсил → записал", я построю высоко логичный конвейер, используя n8n как центральный оркестратор:

Целевой сбор данных: Я настрою проверки по расписанию для 10+ источников. В зависимости от сложности, я буду использовать нативные HTTP-запросы в n8n или специализированные инструменты, чтобы выявлять фактические изменения контента.

AI-фильтрация сигналов и классификация: Это основа. Выявленный текст будет обрабатываться OpenAI/Gemini с жесткими системными инструкциями. ИИ проанализирует контекст, отсеет "шум" (например, мелкие изменения интерфейса, общую PR-воду), сделает сжатый вывод о реальной ценности и классифицирует ее по нужным вам категориям (новость, продукт, вакансия и т.д.).

Хранение и уведомления: Структурированные данные будут сохранены в чистую базу Airtable. Наконец, Telegram-бот отправит отформатированный, удобный для чтения дайджест.

Ответы на ваши конкретные вопросы:
Создавал ли я подобные системы? Да. Как сертифицированный эксперт по автоматизации n8n, создание кастомных AI-конвейеров для извлечения и обогащения данных является моим основным фокусом.

Пример кейса: Недавно я разработал автоматизированный конвейер скрапинга и записи в RAG базу данных, который извлекает неструктурированные данные из текста сайтов, использует LLM для их нормализации и отсеивания нерелевантной информации, и записывает структурированный результат в базу данных.

Предложенная реализация: Как подробно описано выше (n8n + промпты классификации AI + Airtable + Telegram). Я также предоставлю четкую инструкцию, как вы сможете самостоятельно добавлять новые URL в процесс n8n.

Ориентировочный бюджет и сроки: Для качественного, полностью рабочего MVP, охватывающего 10 источников, я оцениваю работу примерно в 100-300$ в зависимости от защиты сайтов и 10-14 дней разработки.

Есть ли какие-либо из начальных 10 источников с жесткой защитой от ботов (например, Cloudflare)? Давайте коротко пообщаемся, чтобы согласовать точные критерии того, что вы считаете "полезным сигналом", чтобы мы могли правильно запустить MVP.

С уважением,
Иван Развернуть

Бюджет: 13000 UAH Срок: 4 дня

Здравствуйте! Я могу выполнить ваш заказ, так как у меня есть практический опыт создания автономных ИИ-агентов, систем мониторинга данных (Scraping/Parsing) и построения автоматизированных воронок на базе n8n и OpenAI. Ранее я реализовывал похожую систему для e-commerce проекта (ИИ-ассистент на n8n + OpenAI), где настраивал регулярную синхронизацию, фильтрацию и обработку больших объемов текстовых данных. Принцип отсечения информационного шума с помощью LLM мне полностью знаком.

Логика работы сценария:

Сбор данных (Парсинг без кода): Для сайтов с RSS-лентами используем нативный n8n-узел (это бесплатно и мгновенно). Для сложных сайтов без RSS или страниц конкурентов подключаем Apify или легкий кастомный HTTP-запрос в n8n (извлекаем HTML текста через HTML-to-Text).

Интеллектуальная ИИ-фильтрация (Анти-шум): Вместо того, чтобы сбрасывать все подряд, мы передаем текст в GPT-4o mini с жестким системным промптом и структурированным выводом (Structured Outputs / JSON). Модель за один запрос:

Оценивает важность (0 — спам/маркетинговый шум, 1 — важный сигнал). Если 0 — процесс останавливается.

Классифицирует по вашим тегам (вакансия, тендер, новость и т.д.).

Делает короткое резюме (TL;DR) в 2-3 предложениях.

Сохранение и Уведомление: Отфильтрованные полезные сигналы записываются в Google Sheets (или Airtable), а в Telegram-канал приходит красивое уведомление с тегами и ссылкой.

Бюджет и сроки указываю в отзыве, мой гит: https://github.com/onyx144 Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день.

Можем реализовать такой MVP. Это как раз близкая к нам задача: не просто собрать информацию с сайтов, а отсеять шум, структурировать сигналы и передать только то, что действительно стоит внимания.

У нас есть релевантный внутренний кейс: сейчас разрабатываем собственный Telegram-инструмент для мониторинга новых фриланс-проектов. Он принимает новые записи, убирает дубликаты, классифицирует их по релевантности, дает возможность искать по категориям, сохраняет статусы, заметки, тексты предложений и готовит Telegram-уведомления по важным сигналам. Логика очень похожа: источники → новые данные → AI/правила → сигнал или шум → таблица/бот/действие.

Как я вижу MVP для вашей задачи:

1. Источники
Подключаем 10+ сайтов или страниц. Для простых источников можно использовать RSS/HTTP/n8n, для более сложных — Apify/Browse.ai или легкий парсер.

2. Обнаружение нового
Система проверяет страницы по расписанию, фиксирует новые публикации, документы или изменения и не дублирует уже найденные записи.

3. AI-анализ
OpenAI/Claude анализирует найденный материал, делает краткий вывод, определяет категорию: новость, продукт, партнерство, вакансия, тендер, отчет, важный сигнал или шум.

4. Структурированная база
Результат записывается в Google Sheets / Airtable / Notion: источник, дата, ссылка, категория, краткий вывод, важность, требует ли действия.

5. Telegram/email дайджест
В Telegram или email отправляется короткий дайджест только по новым и полезным сигналам, а не по каждой мелкой изменению.

Для первой версии я бы сделал простую и поддерживаемую архитектуру: n8n или Python-скрипт как оркестратор, Google Sheets как база, OpenAI для анализа, Telegram Bot для уведомлений. После MVP можно будет расширить логику фильтрации, добавить больше источников, отдельные категории, приоритеты и ежедневные дайджесты.

Ориентировочно готовы сделать MVP на 10 источников за 4 000 грн / 5 дней, если источники без сложной авторизации и агрессивной защиты от ботов.

Для старта нужно уточнить:

- какие именно 10 источников берем в MVP;
- как часто их проверять;
- куда удобнее писать результаты: Google Sheets, Airtable или Notion;
- дайджест нужен в Telegram или email;
- какие примеры для вас являются "важным сигналом", а что считается шумом. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Этот проект - именно то, чем я занимаюсь. Построение умных автоматизированных связей с использованием ИИ - моя основная специализация.

1. Делал ли подобные системы и пример кейса:
Да, у меня большой опыт работы с Make.com, API различных нейросетей (OpenAI, Claude и др.), а также Google Sheets и Telegram. Из последнего релевантного: я разрабатывала сложного автоматизированного ассистента для бизнеса (сфера услуг). Система имела разветвленную логику маршрутизации, обрабатывала входные данные через API, взаимодействовала с базами данных в Google Sheets и автоматически отправляла уведомления в Telegram.

2. Как я предлагаю реализовать ваш MVP:

Оркестратор: Make.com. Это надежная платформа для построения сложных сценариев.

Сбор данных (10 источников): В зависимости от структуры сайтов, используем встроенные модули Make (HTTP/RSS) или подключим легкие скрейперы, такие как Apify, если сайты динамичные.

Анализ и фильтрация (Ядро системы): Данные передаются через API в OpenAI. Я напишу детальный системный промпт, который заставит ИИ работать как аналитик: отсеивать инфошум (например, обновления футера или политики конфиденциальности) и выделять только целевые сигналы.

Категоризация и Суммирование: Тот же промпт заставит ИИ определить тип (тендер, вакансия, новость) и сгенерировать краткую выдержку на 1-2 предложения.

База и Уведомления: Отфильтрованный результат записывается в Google Sheets для истории, а самые важные сигналы мгновенно (или раз в день) отправляются через Telegram-бота в виде удобного дайджеста.

После завершения MVP я подготовлю четкую видеоинструкцию или текстовый гид, как вам самостоятельно добавлять новые сайты для мониторинга в Make.com.

3. Сроки и бюджет:
Для составления и тестирования MVP на 10 источников мне понадобится ориентировочно 3-5 рабочих дней. Точный бюджет и финальный выбор инструмента для парсинга я смогу назвать после того, как посмотрю на список этих 10 сайтов (чтобы оценить их техническую сложность для сбора данных).

Готова обсудить детали и начать работу. Напишите мне, и я покажу, как именно мы настроим логику отбора "сигналов". Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

ШІ-агент для сбора и структурирования информации — это задача, где 80% успеха зависит от правильной архитектуры пайплайна, а не от выбранного инструмента. Browse.ai хорошо извлекает данные, но без четкой логики их «причесывания» вы получите кучу сырого шума вместо рабочей базы.

Что сделаю:
Настрою регулярный сбор данных через Browse.ai из нужных источников
Подключу n8n как оркестратор — он будет принимать данные, фильтровать, enrich-ить через LLM (извлечение сущностей, категоризация)
Структурированный результат будет записываться в Airtable или Google Sheets — чтобы у вас была читаемая база, а не хаос
Настрою запуск по расписанию + простую обработку ошибок, чтобы пайплайн не падал при изменении структуры сайта-источника

⚙️ Стек: Browse.ai → n8n → LLM-узел (Claude/GPT) → Airtable/Google Sheets.

Могу добавить дайджест в Telegram или email, если нужно быстро получать сигнал о новом важном входе.

Вижу, что теги указывают на Zapier как альтернативу — но для агента с AI-обработкой n8n подходит лучше: гибче и дешевле при постоянных запусках. Предложить вариант через Zapier могу, если вам так удобнее поддерживать.

Напишите со списком источников и структурой полей — скину пошаговый план реализации первого этапа. Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 12 дней

Большинство автоматизаций в этой сфере проваливаются из-за отсутствия минимальной системы отбора сигналов. Для MVP нужно объединить три компонента: распознавание изменений (Apify/Playwright), AI-анализ (OpenAI/Perplexity для классификации) и логический этап фильтрации шума.

Реализация: Apify настроим как сценарий мониторинга, результаты через n8n попадут в Google Sheets с поддержкой Airtable/Notion. Telegram-бот будет сортировать результаты по категориям перед доставкой. Ключевая часть — настройка AI-модели, чтобы отличать новость от тендеров.

Проблемы на стадии MVP: количество источников ограничивает API-лимиты, нужен прокси-пул, а также ручная настройка для сайтов с динамическим контентом. В прошлых проектах это занимало 60–80 часов.

Какие источники уже мониторятся регулярно? Нужно знать, есть ли доступ к ним через API или нужно собирать через headless браузер.

Бюджет: 12000 UAH Срок: 7 дней

Доброго дня, я уже работал с подобными системами автоматизированного мониторинга и отбора сигналов: сбор данных с сайтов, проверка обновлений, фильтрация шума, классификация событий и отправка результатов в таблицы и мессенджеры. Мой основной бэкграунд — Python, API-интеграции, автоматизация, AI-анализ и построение рабочих MVP для регулярного мониторинга источников.

Пример похожего кейса без NDA: делал системы, где нужно было регулярно забирать данные из внешних источников, отслеживать новые сущности или изменения, нормализовать их, применять логику приоритизации и передавать результат в Telegram / таблицу / внутренний интерфейс для дальнейшей работы. Также имею практический опыт в проектах, где важна не просто интеграция, а именно логика отбора полезных событий и автоматизация действий после обнаружения сигнала.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте
пишите, сделаю
на n8n + Apify/OpenAI + Google Sheets + Telegram.
посмотрите отзывы, все всегда отлично

Бюджет: 4000 UAH Срок: 4 дня

Привет, Павел! Задание полностью понятно. У меня есть опыт построения именно таких умных пайплайнов, где ключевым является не просто парсинг всего подряд, а именно AI-фильтрация информационного шума и выделение триггеров, которые требуют действия.

Бюджет: 17000 UAH Срок: 7 дней

Добрый день!

Да, я работал с подобными AI-системами автоматизации, где нужно не просто собирать данные, а анализировать их, отбирать важные сигналы и автоматически передавать результаты в CRM или базу знаний.

Схожий кейс — разработка AI-маркетинговой системы, которая объединяла Make.com, OpenAI, CRM и автоматизированные сценарии обработки данных. Также реализовал CRM-экосистему с автоматическим сбором лидов, AI-обработкой, тегированием и аналитикой без ручного вмешательства.

MVP я бы реализовал на Make.com или n8n с использованием Apify/Browse.ai для мониторинга источников, OpenAI для анализа и классификации сигналов, Google Sheets или Airtable для сохранения результатов и Telegram Bot для мгновенных дайджестов. Отдельно добавил бы AI-фильтрацию, чтобы отсекать информационный шум и оставлять только события, которые требуют внимания.

Ориентировочный срок разработки MVP — 5–7 дней, бюджет — $400–600 в зависимости от количества источников и необходимой логики анализа.

Буду рад обсудить требования и предложить архитектуру, которую легко масштабировать после успешного запуска MVP. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 14 дней

Привет! Могу реализовать MVP системы мониторинга сайтов через n8n или Make.

У меня есть опыт AI-автоматизаций с использованием n8n, Make, OpenAI API, Telegram и Google Sheets. Один из релевантных кейсов — AI-обработка с анализом и структурированием данных для CRM:
https://freelancehunt.com/showcase/work/make-integromat-ai-obrobka-pdf-ta/2044836.html

Напишите, какие источники планируете подключить в MVP, чтобы я мог предложить архитектуру.

Бюджет: 4500 UAH Срок: 7 дней

Добрый день!

Такие системы строил — именно с логикой отбора сигналов, не просто «запарсил → записал».

**Схожий кейс:**
Делал мониторинг для компании, которая отслеживала 15+ сайтов конкурентов и отраслевых порталов. Система ежедневно проверяла новые публикации, сравнивала изменения на страницах через diff-логику, передавала текст в OpenAI для классификации и краткого вывода, фильтровала шум (незначительные изменения верстки, обновления дат) и отправляла дайджест в Telegram только с реально важными сигналами. Результаты записывались в Google Sheets с категориями и приоритетом.

**Как реализую ваш MVP:**
Стек: Python + OpenAI API + Google Sheets API + Telegram Bot.

— Список сайтов хранится в Google Sheets — оттуда легко добавлять новые источники без изменения кода
— Парсер проверяет каждый сайт по расписанию (cron), фиксирует новые публикации и изменения через сравнение с предыдущим состоянием
— OpenAI анализирует каждый сигнал: краткий вывод + классификация (новость / продукт / партнерство / вакансия / тендер / отчет / важный сигнал)
— Дополнительная логика фильтрации: если изменение незначительное или повторное — не пишем, не шумим
— Результат записывается в таблицу, раз в день/неделю (как захотите) — дайджест в Telegram

**Бюджет и сроки:**
MVP на 10 источниках — 7 рабочих дней, $300–400.
Включает: рабочий код, таблицу результатов, инструкцию как добавлять сайты, настроенный Telegram-бот.

Если результат устроит — готов к долгосрочной работе над системой.

Готов ответить на вопросы или показать пример структуры таблицы результатов. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 6 дней

Добрый день.

Ваш проект мне близок по стеку и логике реализации. Работаю с автоматизациями, AI-интеграциями, n8n, API, Telegram-ботами, Google Sheets и сценариями сбора и структуризации информации из различных источников.

Могу реализовать MVP такого агента:
- регулярная проверка заданных источников;
- выявление новых публикаций / изменений;
- краткий AI-анализ найденного контента;
- базовая классификация по типам;
- запись результатов в Google Sheets / Airtable / Notion;
- отправка короткого дайджеста в Telegram или email.

Оптимально вижу первый этап именно как рабочий MVP, чтобы быстро проверить логику на реальных источниках и уже после этого масштабировать систему.

Чтобы корректно оценить объем, хочу уточнить:
1. Сколько источников нужно мониторить на старте?
2. Какие именно типы источников: сайты, блоги, новостные страницы, PDF, документы?
3. Какая классификация является обязательной на первом этапе?
4. Куда приоритетно записывать результаты: Google Sheets, Airtable или Notion?
5. Куда отправлять дайджест: Telegram или email?

Могу взяться за первую рабочую версию и построить ее так, чтобы потом было легко расширить количество источников, типов классификации и форматов отчетности.

Готов обсудить детали и предложить самый простой и надежный вариант реализации под ваш бюджет и цели. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Могу собрать такой MVP.

Имел опыт с похожей логикой: регулярный мониторинг источников, выявление новых публикаций/изменений, дедупликация, краткий AI-анализ и запись результатов в таблицу с сообщением в Telegram.

Как вижу реализацию MVP:
1. Список 10+ источников и планировщик проверок.
2. Сбор новых страниц/изменений через Python или n8n/Apify, в зависимости от сайтов.
3. Дедупликация, чтобы не сыпать старые или повторные сигналы.
4. AI-слой: краткое резюме, категория (новость / продукт / партнерство / вакансия / тендер / отчет / важный сигнал), оценка важности и отметка "требует действия".
5. Запись в Google Sheets / Airtable / Notion и краткий дайджест в Telegram или email.
6. Инструкция, как добавлять новые источники.

Для старта предложил бы сделать простую, но рабочую версию на 10 источниках, после этого уже дорабатывать правила, фильтры и качество классификации. Ориентировочно 5 дней, бюджет 4000 грн. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Привет
Предоставьте 1-2 ссылки на необходимые вам сайты
В ответ приведу пример полученного результата
Предлагаю сделать на n8n
Стоимость и сроки в личных сообщениях

Бюджет: 8000 UAH Срок: 15 дней

Добрый день. Готов реализовать.
Уже делал похожие задачи:
- https://gloap.net/news/ - все новости и картинки к ним создаются и публикуются автоматически на основе данных с других сайтов
- https://o-keto.com/news/ - все ТОП-5 исследований и картинки к ним формируются и публикуются автоматически на основе данных из двух других сайтов
- https://o-keto.com/ - ИИ-нутрициолог из RAG-базы на основе Google Docs
- https://gloap.net/ - ИИ-поиск вакансий и ИИ-подбор резюме из RAG-базы
- https://gloap.net/ - ИИ-рекрутер: поиск моряков на внешних сайтах и общение в мессенджерах
- vraki.net - более 100 различных парсеров, 95% контента сайта парсится
- obuvnov.ru - система с более чем 100 млн товаров, которые ежедневно обновляются через фиды

Могу собрать MVP под ключ: обход источников, поиск изменений, структурирование данных, сведение и удобная выдача результата. Если есть детальный список источников и сценарий результата, смогу точнее оценить сроки и стоимость. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 4 дня

Добрый день. Делал похожие сценарии через n8n: сбор данных из источников, AI-анализ контента, отбор полезных сигналов и формирование дайджестов в Telegram и таблицах.

Для этого MVP предложил бы построить поток: мониторинг изменений → AI-фильтрация шума → категоризация → запись результатов → автоматические уведомления.

Могу оперативно подключиться и начать реализацию уже сегодня.

Бюджет: 3999 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте!

Описанная вами задача — это прямо мой профиль. У меня около 3 лет опыта в разработке систем автоматизации и ИИ-мониторинга, поэтому я отлично понимаю, как настроить логику отбора так, чтобы нейросеть отсеивала 90% инфошума и извлекала только реальные сигналы.

Недавно реализовал похожий кейс: систему ИИ-скрининга сайтов и RSS-лент, которая анализировала контент по триггерам, категоризировала его и отправляла готовые уведомления.

Как предлагаю сделать:
Построим MVP на базе n8n и OpenAI/Claude API/или другие варианты под бюджет. Свяжем мониторинг нужных сайтов, ИИ-анализ с четким распределением по категориям, автозапись в Google Sheets и мгновенные структурированные уведомления в ваш Telegram-бот. После запуска подготовлю простую инструкцию, чтобы вы могли сами легко добавлять новые сайты.

Условия:
Сроки: 3–5 дней на запуск рабочего MVP под ключ.

Бюджет: Готов подстроиться под ваши возможности, обсудим финальную цену в личных сообщениях исходя из вашего бюджета и списка сайтов.

Безопасность и результат: можем проект сделать через сейф.

Присылайте список источников в личные сообщения — обсудим детали и сразу начнем! Развернуть

Бюджет: 5000 UAH Срок: 10 дней

Добрый день, Павел, заинтересовал ваш проект, буду рад сотрудничеству.
Имею всесторонний опыт работы с парсингом/скрапингом контента. Работал как с новостными, так и с закрытыми ресурсами.

1. Создавал подобные системы на базе N8N. Полный стек инструментов будет зависеть от степени защиты сайта и объема информации, который нужен.

2. Есть опыт сбора данных из rss, html, визуальных элементов, с поиском целевых урлов на закрытых сайтах, эмуляцией пользователей, использованием прокси.

3. Все процессы внутри N8N.
Инструмент парсинга в зависимости от типа нужных данных - если ничего закрытого, достаточно perplexity с четкими ограничениями. Если что-то более серьезное и защищенное - ScrapingBee и подобные.
Сценарий для агента, который будет парсить информацию - целевые темы, страницы.
Для анализа полученных данных - gpt4.1-5.4 mini, в зависимости от типа и объема.
Хранение обработанных данных - Google Sheets для тестов, масштабирование на Notion, с созданием БД и категоризацией.
Телеграм бот - через N8N.

4. Бюджет и сроки зависят от типа данных и уровня защиты. Ориентировочная стоимость от 5000 грн.

Готов обсудить детали проекта.
Удачного вам дня!) Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 2 дня

Добрый день!! У меня есть опыт интеграции ИИ инструментов в рабочие системы, есть выполненные проекты, которые можно посмотреть у меня в профиле!! Обращайтесь!!!

Бюджет: 18000 UAH Срок: 7 дней

У нас уже есть почти готовое похожее решение для мониторинга источников, которое можно быстро адаптировать и запустить для вашего MVP, можем обсудить детали здесь на бирже, я на связи (:

Ориентировочно MVP на 10 источников я бы оценил от 18 000 грн и 7 рабочих дней.

Мы уже делали похожие системы, где нужно не просто собрать страницы, а отделить полезный сигнал от шума, коротко объяснить суть и передать результат в таблицу или сообщение.

По реализации вижу простой первый этап - n8n или Make для раскладки и интеграций, Apify или легкий парсер для сложных сайтов, OpenAI API для короткого вывода, типа сигнала и приоритета, далее Google Sheets или Airtable и уведомления в Telegram или почту.

Смотрите, тут нюанс - для качества надо будет согласовать 5-7 примеров того, что для вас важный сигнал, а что шум.

Уточню 2 момента.

- Источники будут преимущественно новостные страницы, страницы конкурентов или документы PDF тоже нужно отслеживать.
- Нужна лишь таблица и дайджест, или еще статусы на кшталт требует действия, проверено, неактуально.

Похожие примеры Ingello.

- https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизация и ИИ-логика для бизнес-процессов, близко к вашей задаче с отбором полезных сигналов.
- https://business.ingello.com/fractal - агентные процессы и работа с повторяющимися сценариями, похоже по подходу к ИИ-классификации.

Главная страница по системам - https://systems-fl.ingello.com/ua Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 2 дня

Добрый день! Именно такие системы и строил — реализуется.
MVP сделаю на n8n + Apify + OpenAI API. Логика такая: регулярная проверка источников, AI-анализ каждого сигнала с классификацией на типы, фильтрация шума и только важное летит в Telegram и записывается в Google Sheets с коротким выводом.
10 источников на старте — нормальный объем для MVP. После сдачи получите инструкцию как самостоятельно добавлять новые сайты без программиста. Если результат устроит — готов к долгосрочному доработке.
Уточните пожалуйста какие именно сайты нужно мониторить и куда удобнее получать дайджест — Telegram или email? Готов обсудить детали.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день! У нас есть опыт в разработке систем мониторинга на базе LLM и инструментов парсинга. Реализуем это через Python-агентов с использованием LangChain для структурирования данных и интеграцией с API для автоматизации сбора новостей. Построим надежный MVP, который обеспечит точный мониторинг ваших источников. Готовы обсудить детали технического стека для вашего проекта.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Добрый день, готов выполнить ваше задание быстро и качественно. У меня большой опыт в создании различных ботов. Напишите в личные сообщения, обсудим детали. С удовольствием помогу)