Создать анкетное автозаполнение на кастомной платформе IBM WebSphere Portal
Проект состоит в том, что нужно создать ПО написанное желательно на Python, используя различные библиотеки помогающие обойти капчу при заполнении анкеты. Результат желательно получить в докер контейнере, но это обсуждаемо.
В анкете 77 полей из который есть как выпадающий список, текстовые поля, поля с датой, почта, ввод номера телефона и ожидание кода подтверждения, галочки и т.д. Кастомные данные около 10 полей, остальное заранее введенные данные и\или любые данные.
скрипт должен так же уметь работать с API сервиса по работе с мобильными номерами - нужно на введенный скриптом номер (который он получит по api) получить смс и ввести в одно из полей. (все через api)
так же скрипт должен работать с api сервиса adm.tools чтоб создавать под заполнение email, настраивать переадресацию, и удалять учетку после того как письмо получено и перенаправлено. все через api
данные для ввода скрипт будет получать из телеграмм.
Из дополнительных задач - ПО должен менять IP адрес при каждом успешном заполнении или ошибке.
Блок Telegram-бота – Детальное описание функционала
Telegram-бот будет являться основным интерфейсом управления системой, через который пользователи смогут:
- Вносить данные для автоматического заполнения анкеты.
- Загружать фотографии (если необходимо).
- Запускать процесс заполнения анкеты.
- Получать результаты (дату, время, код резервации).
- Администрировать систему (добавление/удаление пользователей, просмотр статистики).
1. Основные функции Telegram-бота
1.1. Регистрация и авторизация пользователей
- Доступ к боту ограничен: только авторизованные пользователи могут им пользоваться.
- Администратор вручную добавляет пользователей в систему.
- Пользователи хранятся в базе данных (имя, Telegram ID, статус).
- Команды для администрирования доступа:
/add_user @username– добавить пользователя./remove_user @username– удалить пользователя./list_users– список всех пользователей.
1.2. Формирование заявки
Пошаговый процесс заполнения данных в боте
Пользователь отправляет команду
/startили/new_request.Бот задает вопросы, запрашивая данные для анкеты:
- Имя (Текст).
- Фамилия (Текст).
- Дата рождения (Формат: ДД.ММ.ГГГГ).
- Номер телефона (+421...) (Пользователь вводит свой или бот автоматически берет временный номер).
- Email (Пользователь вводит или бот создает временный email).
- Выбор ситуации (выпадающий список).
- Выбор отделения (список городов).
- Дата и время записи (бот автоматически выбирает ближайшую возможную или пользователь указывает желаемую).
- Фотография документа (если требуется, загружается через Telegram).
После заполнения всех данных бот спрашивает подтверждение:
- "Вы подтверждаете отправку анкеты?"
- Кнопки:
- ✅ "Да, отправить" → бот передает данные системе.
- ❌ "Нет, отмена" → бот удаляет черновик заявки.
1.3. Запуск процесса автозаполнения
- После подтверждения заявки бот передает данные в систему автозаполнения.
- Бот следит за процессом в реальном времени.
- Если требуется капча, бот отправляет ее пользователю в Telegram с кнопкой для ручного ввода (если автоматический обход не работает).
- После успешного заполнения анкеты бот ждет SMS-код или код с почты:
- Если код приходит на телефон/email, бот автоматически получает его через API.
- Если API нет, бот запрашивает код у пользователя.
1.4. Получение результата
После успешного завершения анкеты бот отправляет пользователю сообщение:
"Ваша резервация оформлена!"
🔹 Дата и время: [дата, время]
🔹 Код резервации: [код]
🔹 Имя, на кого оформлено: [ФИО]Кнопки:
- 📥 "Сохранить PDF" (бот отправляет PDF с резервацией).
- 📤 "Отправить на email" (если требуется отправка).
- 🔄 "Заполнить новую анкету".
2. Функции для администратора
2.1. Управление пользователями
/add_user @username– добавить нового пользователя./remove_user @username– удалить пользователя./list_users– список всех пользователей.
2.2. Статистика
/stats– посмотреть общее количество успешно заполненных анкет./user_stats @username– посмотреть статистику по конкретному пользователю./all_requests– список всех заявок с датами.
2.3. Управление процессом
/cancel_request– отмена текущего процесса автозаполнения./restart_service– перезапуск системы (если требуется).
3. Логика взаимодействия
- Пользователь вводит данные в Telegram-боте.
- Бот отправляет данные системе автоматического заполнения.
- Система выполняет заполнение анкеты на сайте.
- Бот получает результат (дата, время, код резервации) и отправляет пользователю.
- Администратор может управлять пользователями и просматривать статистику.
Приложения 1
Актуальные фриланс-проекты в категории Python
Нужен разработчик бота (BAS / Python) для автоматизации сайта лояльности
6110 UAH
Ищу опытного разработчика для создания бота, который будет автоматизировать регистрацию и получение бонусов на сайте (программа лояльности). Что должен делать бот: Полная автоматизация процесса: от регистрации до получения результата (ваучера). Работа с SMS-сервисами (через… Python, Разработка ботов ∙ 7 часов 32 минуты назад ∙ 15 ставок |
BuzzPost автоматизация Facebook под ИзраильПроект уже есть и он работает - задача решить вопрос по ограничению фб, при количестве постов в час более 3-4 (с 7 утра до 12 ночи) аккаунты клиентов ограничиваются фб. сайт - https://buzzpost.co.il/ Также поискать дыры в логике и в самом проекте и поправить их, опять же логика… Python, Работа с клиентами ∙ 12 часов 16 минут назад ∙ 8 ставок |
Создание Тик-ток фермы с генерацией дохода
27 000 UAH
в поиске человека, который может написать софт, для фермы тик ток, чтобы мы смогли генерировать трафик, получать доход. Ищем готовое решение с полным циклом. Python, Разработка ботов ∙ 3 дня 7 часов назад ∙ 16 ставок |
AI Commenting Platform для TikTok и Instagram.Цель проекта Разработать систему, которая позволяет управлять большим количеством аккаунтов TikTok и Instagram и автоматически публиковать релевантные комментарии под выбранными видео с использованием ИИ. Основной функционал1. Управление аккаунтами Необходимо реализовать… AI и машинное обучение, Python ∙ 4 дня 14 часов назад ∙ 23 ставки |
Построить модель классификации клиентов1. Есть данные клиентов в Mongo/SQL (примерно 20 000 записей с сырыми данными). 2. Необходимо на их основе построить фичи и модель классификации клиентов на поведенческие группы. 3. Проект выполнить на Python. AI и машинное обучение, Python ∙ 6 дней 8 часов назад ∙ 45 ставок |