Создать ИИ агента по складскому учету

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!
Мы команда Business Atlas.
Суть вашего проекта не просто в автоматизации, вся инженерия и ценность здесь в трех критических узлах, которые вы заложили очень точно. Первый — это автоматический парсинг отчетов QlikView каждые 30 минут без дорогого кода. Второй — самостоятельное вычисление дефицита и логики перемещений/производства под индивидуальные условия 40+ поставщиков из Китая и Украины. Третий — полное управление процессом через Telegram-чат и автоматическое создание задач исполнителям в CRM через API.
Именно эти вещи формируют архитектуру умного закупки, и это ровно наша зона экспертизы. Мы строим такие промышленные ИИ-приложения на базе n8n/Make с развертыванием на вашем VPS, что полностью исключает человеческий фактор, защищает от дефицита и замораживания денег в лишнем товаре.
Предлагаем двигаться пошагово. Сначала делаем первый сквозной срез (пилот): полностью обучаем ИИ-агента под 2–3 поставщиков, подключаем QlikView, настраиваем логику заказов и интеграцию с Telegram/CRM. Ориентир по пилоту: 3–4 недели работы, бюджет зафиксируем сразу после короткого обсуждения деталей.
Напишите мне в личные сообщения — обсудим структуру ваших отчетов и согласуем время для звонка, чтобы детально разобрать дорожную карту будущего ИИ-закупщика!

Бюджет: 27000 UAH Срок: 27 дней

Здравствуйте! Проект прям на стыке двух моих сильных сторон — ИИ-агенты на Claude и автоматизация (браузер, боты, интеграции).

Что я вижу: агент тянет данные из вашего QlikView-отчёта и по правилам каждого поставщика формирует заказы и перемещения между складами, ставит задачи (те же распилы по длинам), и всё это рулится из Telegram несколькими сотрудниками, а задачи улетают в вашу CRM через API.

По опыту ложится:

— строил мульти-агентные пайплайны на Claude (генерация → проверка → решение, с правилами и валидацией) — то есть «агент, обученный под условия» это моя территория, а не просто промпты;

— работал с несколькими поставщиками в одном движке (свои правила/компиляторы под каждого) — ровно ваш кейс «по каждому поставщику отдельно»;

— браузерная автоматизация (Playwright/Selenium) + разбор Excel + Telegram-боты с несколькими юзерами + интеграции по API — всё делал.

По платформе не буду склонять к конкретной ради галочки — предложу под задачу (Claude Agent SDK / Cowork или любой другой кастом на VPS), исходя из того, как удобнее будет подключаться к QlikView и вашей CRM.

Пилот на 2–3 поставщиках — правильное направление, на нём мы обкатаем всю логику.

По всем вопросам: выбор среды, сбор данных из QlikView, CRM и API, журналирование, автоматические и полуавтоматические действия и их слой правил — предлагаю обсудить в переписке.

Готов взяться прямо сегодня! Спасибо за внимание! Развернуть

Бюджет: 6000 UAH Срок: 14 дней

Добрый день! Первое, о чем напишу, это платформа, так как от нее зависит все остальное.

OpenClaw мы используем каждый день в собственных задачах: агент живет на VPS, управляется из Telegram, сам заходит в браузер за данными и пишет во внешние API по расписанию. Ваш стек для нас не нов.

Как вижу пилот на 2-3 поставщиках:
1. Агент на вашем VPS. Под каждого поставщика отдельный набор правил (сроки обработки, логистика), а не одна инструкция для всех.
2. Данные из QlikView. Начал бы с экспорта в Excel, так как это стабильнее, чем каждый раз кликать отчет в браузере.
3. Формирование заказа и перемещение между складами. Решение агент готовит, подтверждает человек.
4. Telegram: несколько сотрудников, у каждого свои права. Задача уходит конкретному исполнителю.
5. Задачи в вашу CRM через API.

Вопрос, от которого зависит архитектура: есть ли доступ к QlikView через API или экспорт по расписанию, или агент должен открывать отчет в браузере под вашим пользователем? Если есть экспорт, пилот выйдет более надежным и дешевым в поддержке. И какая именно у вас CRM?

Срок пилота 14 дней, цена 6000 грн. Беру за стартовой: набираю первые отзывы на Freelancehunt, хотя опыт не стартовый. Остальных поставщиков и агента по анализу продаж предлагаю отдельным этапом, чтобы вы платили за сделанное, а не за обещанное.

Есть живые боты в работе, готов скинуть в чат, чтобы вы сами потыкали в флоу.

Петр Панкoв, BotCraft Group Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 35 дней

ОЦенка пилота - 220 000 грн и 35 дней. Это не финальная цена всей системы, а этап с архитектурой, VPS, связкой с QlikView через браузер, Telegram-управлением для нескольких сотрудников, созданием задач в ЦРМ через API и обучением на 2-3 поставщиках. В целом норм =)

Смотрите, тут нюанс - QlikView лучше не трогать как единственный источник действий без журнала и слоя проверок. Я бы делал пилот через отдельный слой правил и агента, где алгортим предлагает заказ, перемещение или задачу, а сотрудник подтверждает критичные действия до набора статистики.

От вас понадобятся тестовый доступ к QlikView, 2-3 типовых поставщика с правилами закупки, примеры старых заказов, описание складов и методика перемещений. После этого можно не усложнять - собираем пилот, замеряем точность, затем расширяем на остальных поставщиков и агента анализа продаж.

> Уточните, есть ли у QlikView прямой доступ к базе или только экспорт Excel из браузера
> Какие действия агент может выполнять сам, а какие только после подтверждения сотрудника

> https://business.ingello.com/fractal - близко по агентной архитектуре и автоматизации решений
> https://business.ingello.com/forma-wms - близко по складской логике, задачам и ролям
> https://systems-fl.ingello.com - главный обзор Ingello Systems для таких проектов Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 14 дней

Здравствуйте, Виталий! Задача понятна. По архитектуре — не советую строить чистую browser-автоматизацию поверх QlikView (ломается при любом изменении верстки). Лучше: Python-ядро для расчётов остатков + LLM точечно для адаптации заказов под условия поставщиков + подтверждение критичных решений менеджером в Telegram.
Опыт: production Telegram-боты с ролевой моделью (aiogram 3.x), интеграции с Claude API, парсинг данных, деплой на VPS 24/7.
Уточните: QlikView отдаёт данные по API/расписанию или только ручной экспорт? Есть документация CRM API? Условия поставщиков уже в таблице?
Предлагаю начать с пилота на 2-3 поставщиках.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней

Давайте сделаю. Опыт большой, обращайтесь, буду рад сотруничеству.

Бюджет: 15000 UAH Срок: 10 дней

Здравствуйте! Делал ИИ-агента, который тянет данные из выгрузок (Excel/BI-экспорт) и по индивидуальным правилам раскидывает закупки и перемещения между складами. С QlikView-экспортами дело имел, так что стартовать можно прямо с ваших готовых выгрузок каждые 30 минут. Главный вопрос: условия по 40+ поставщикам где-то уже описаны таблицей, или собираем их с вами по ходу? От этого зависит срок обучения агента. Первый рабочий прототип ориентировочно за неделю.

Бюджет: 3500 UAH Срок: 14 дней

Обновление данных каждые 30 минут с QlikView — это означает, что агент должен работать с актуальным снепшотом, а не реал-тайм стримом, что упрощает архитектуру. Разверни AI-агента на базе Claude API с n8n workflow для оркестрации: n8n будет опрашивать QlikView через браузер-парсинг или экспорт, передавать данные агенту, обрабатывать его решения по заказам и перемещениям, а затем отправлять задачи в CRM API и Telegram через отдельные узлы. Пилот на 2–3 поставщиках позволит настроить шаблоны промптов для каждого из их условий, после чего масштабирование на остальных будет вопросом копирования логики. Бесплатная поддержка 2 недели после сдачи — помогу с настройкой агента под реальные данные и уточнениями в логике. Готов начать.

Бюджет: 2000 UAH Срок: 7 дней

Привет, я работал над Системой автоматизации складского учета — интегрировали ИИ-агента для управления запасами между 3 складами, сократили время обработки заказов на 40%, подключили Telegram-бота для 8 сотрудников.

Интересно узнать: данные из QlikView планируете передавать агенту через экспорт Excel вручную, или есть возможность настроить автоматический API-доступ к отчету каждые 30 минут?

Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде!

Бюджет: 999 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте! Задача прямо моя: AI-агент + автоматизация закупок/перемещений, чтение аналитики из браузера, управление через Telegram и CRM через API. Работаю на Claude Code (тот самый «Cowork или аналог»), CRM-автоматизацию делал на Monday+Make (доска 683 элемента, история действий, миграции).

Пилот вижу так:
• Подключение к отчету QlikView через браузер (Playwright): парсинг остатков/строк, экспорт в структурированный вид
• Агент на Claude API: заказы по индивидуальным условиям 2–3 поставщиков, перемещение между складами, задачи по группам товаров (распил / недостаточные длины)
• Telegram: управление несколькими сотрудниками, персональные задачи; создание задач в вашу CRM через API
• Развертывание на вашем VPS, логи, инструкция

Предлагаю стартовать с пилота на 2–3 поставщиках — быстро покажу рабочий результат.
Оценю после короткого ТЗ по условиям поставщиков и API вашей CRM. Портфолио вышлю.
— Николай Развернуть

Бюджет: 20000 UAH Срок: 10 дней

Добрый день. Могу взять первый этап как практический пилот, а не обещать сразу автономное управление закупками. Имею опыт AI-продуктов, браузерной автоматизации, Telegram-ботов, API-интеграций и систем мониторинга. Начал бы с аудита доступа к данным QlikView, правил 2–3 поставщиков и модели согласования действий. Далее реализовал бы агента, который формирует предложения по заказам и перемещениям, создает задачи через CRM API и отправляет их в Telegram. Критические действия, включая фактический заказ поставщику, на старте должны проходить подтверждение человеком. После пилота будет понятен стек, объем масштабирования и риски.

Бюджет: 6000 UAH Срок: 20 дней

Соберу агента на OpenClaw на вашем VPS: данные со снимков QlikView (экспорт каждые 30 минут как основной канал, браузерный доступ как резервный), управление через Telegram несколькими сотрудниками с разными правами, создание задач в вашей CRM. Старт с 2-3 поставщиков, как вы и планируете.

По механике: из экспорта агент забирает остатки и движение по складам, видит дефицит по позициям и сроки конкретного поставщика, из этого составляет черновик заказа или перемещения. Условия каждого поставщика живут отдельным файлом правил: сроки обработки, логистика, минимальные партии. Чтобы добавить нового поставщика после пилота, достаточно создать еще один такой файл, без переделки системы.

Математику остатков и распил по длинам считает обычный Python-код, агент принимает решения на основе точных цифр. Так он не ошибается в арифметике и тратит минимум токенов, а для системы, работающей круглосуточно каждые 30 минут, это заметная разница в ежемесячном счете за API.

Заказ и перемещение агент готовит как черновики, подтверждает сотрудник в Telegram, каждое действие записывается в журнал.

Скажу честно: такая автоматизация не собирается за вечер. Чтобы агент заказывал как опытный закупщик, надо разобрать реальные заказы по каждому поставщику, зашить условия в правила и гонять агента на живых данных, докручивая решения. Это работа, и я готов ее делать, а не продавать волшебную кнопку.

Сам ежедневно работаю с OpenClaw и Claude Code в собственных проектах, с параллельными агентами и браузерной автоматизацией, платформу знаю как пользователь, а не из документации.

Детали обсудим в чате. Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 10 дней

Задачу понял: ИИ-агент для автоматизации закупок и перемещений между складами, обучаемый под условия каждого поставщика, с управлением через Telegram-чат несколькими сотрудниками и созданием задач в CRM через API. Плюс подключение к QlikView-отчёту (браузерная BI-аналитика) для актуальных данных по закупкам.

С параллельными Claude Code / агентными платформами работаю плотно — веду проект, где несколько агентов одновременно решают разные задачи на одном сервере, знаю нюансы развёртывания на VPS и настройки под конкретный сценарий обучения.

По архитектуре: разверну агента на VPS, подключение к QlikView сделаю через экспорт эксель-файлов по расписанию (раз в 30 минут синхронизируется с отчётом) либо headless-браузер, если экспорта через API или прямую ссылку нет. Обучение под 2-3 поставщика пилотом — правила по срокам обработки и логистике каждого поставщика как отдельные конфиги, а не захардкоженная логика, чтобы дальше расширять без переписывания.

Telegram-часть: бот принимает команды от сотрудников, агент формирует заказы и задачи по перемещению и создаёт их в CRM через API, с уведомлением конкретному сотруднику в чат.

Для пилота на 2-3 поставщика реалистично 1-2 недели, дальше расширение на остальных поставщиков идёт быстрее, потому что архитектура уже отлажена.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 30 дней

Здравствуйте!

Я ознакомился с вашим заданием по внедрению AI-агента для закупок и логистики. Ваша задача — это классический пример того, как AI может сэкономить сотни часов рутинной работы, и я готов помочь вам это реализовать.

Мой подход к проекту:

Интеграция: У меня есть опыт работы с автоматизацией сложных BI-систем. Приоритетом будет создание надежного канала передачи данных из QlikView, чтобы агент работал стабильно.

Интеллект агента: Используем архитектуру, которая позволяет добавлять новых поставщиков как отдельные модули (промпты/контекст), что обеспечит легкое масштабирование до всех 40+ поставщиков в будущем.

Контроль: Работа через Telegram-бот с подтверждением заказов менеджерами гарантирует безопасность и отсутствие ошибок.

Оценка:
По моим расчетам, разработка MVP составит $5,000.

Что мы получим на выходе:

Полностью рабочего агента на вашем VPS.

Автоматизацию закупок и внутренних перемещений.

Готовую инфраструктуру для дальнейшего анализа продаж, как вы и планировали.

Готовы ли вы обсудить технические детали подключения к QlikView? Это ключевой этап, от которого будет зависеть скорость запуска проекта. Развернуть

Бюджет: 16000 UAH Срок: 17 дней

Добрый день, Виталий!
Посмотрел ваши проекты - связка с Битрикс, склад рулонной продукции. Специфика - логика распила и постановки задач понятна.
Моя база с агентами: ~2 года тестирую ИИ-модели в Scale AI (Outlier) и Meta AI - знаю/прогнозирую точки отказа агентов до того, как они ошибутся в закупке.

Базовый пилот (MVP) - что заявлено:
Вместо OpenClaw - компактные варианты, на много дешевле и точнее, с готовыми настройками (скиллы, правила).
Агент на вашем VPS - (деплой с докером или без, зависит от того что уже есть на хосте).
Данные из QlikView: снепшот каждые 30 мин через экспорт (браузерный вариант - резервный).
Обучение под условия 2–3 поставщиков. Формирование заказов, перемещения между складами.
Задачи по группам товаров (распил по длинам), математика в Python-ядре, LLM лишь адаптирует под правила - ноль галлюцинаций.
Telegram-управление - несколько сотрудников, роли и права, задача конкретному исполнителю.
Создание задач в CRM через API.

Базовый пилот, как MVP - 16к грн / до 17 дней (зависит от глубины и охвата тестирования), оплата по этапам (сейф):
1. 5к - сбор данных QlikView + расчётное ядро;
2. 6к - агенты, правила поставщиков, Telegram с ролями;
3. 5к - интеграция с CRM, журнал, приёмка на живых данных.

Сверх заявки - бонусы и улучшения (все есть и работает), обсудим в личном чате если увидите целесообразность:
- безопасность продакшн-уровня: защита от промпт-инъекций, OAuth2, SSH-ключи, аудит-лог всех действий агента.
- слой памяти для агентов при коммуникации (корпоративная лицензия - можно подарочной).
- агент-сисадмин, контроль пайплайна 24/7.
- MCP-мост в TГ: полноценный агент (со всеми возможностями и контекстом) в чате, а не модельный бот (для руководства/админа).
Масштаб на 40+ поставщиков + агент анализа продаж с гибридным RAG (семантика + текстовый запрос + БД документов) - ядро всех знаний бизнеса, отдельными этапом.
Вопросы: QlikView отдаёт экспорт по расписанию или только через браузер? Правила поставщиков формализованы? Развернуть

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте! Задача интересная: ИИ-агент, который сам формирует заказы под условия каждого поставщика и разруливает перемещения между складами — как раз то, что мы любим собирать. Управление через Telegram-чат для нескольких сотрудников и постановку задач в CRM через API возьму на себя, начнём с пилота по 2–3 поставщикам и подключения к данным из QlikView. Детали готов обсудить в личных сообщениях.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней

Добрый день. Готов выполнить. К выполнению готов начать сразу после уточнения деталей. 📞 Всегда на связи и открыт для общения.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 12 дней

Добрый день!

Telegram-агент с интеграцией в CRM через API и логикой под индивидуальные условия поставщиков - ядро задачи. Управление из чата несколькими сотрудниками, задачи конкретным людям, создание задач в CRM.

Реализация: агент на Claude API на вашем VPS, данные из QlikView через экспорт, пилот на 2–3 поставщиках (заказы, перемещения между складами, задачи по группам товаров), дальше масштаб. Под 40 поставщиков надёжнее собственная сборка, чем OpenClaw/Cowork - полный контроль над правилами.

Пилот-минимум - 30 000 UAH, 12 дней: 2 поставщика, Telegram-управление, задачи в CRM. Проверить логику на живом.
Полный пилот - 45 000 UAH, 18 дней: 3 поставщика + перемещения между складами + задачи по группам товаров (распил/длины).

Масштаб на остальных: 3 000 UAH/поставщик.

Портфолио: в профиле и на karasov.co Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 8 дней

Добрый день, Виталию.

Ваш складской учет получит AI-агента, который самостоятельно будет формировать заказы поставщикам, учитывая их индивидуальные условия, и управлять внутренними перемещениями товаров для поддержания оптимальных остатков. Агент будет обучаться на исторических данных из вашего QlikView-отчета, который он будет считывать через headless-браузер, эмулируя действия пользователя — это позволит избежать сложных интеграций с закрытой BI-системой. В Telegram вы получите единый интерфейс для команды: сотрудники смогут ставить задачи агенту, а он — отправлять уведомления о сформированных заказах и создавать задачи в вашей CRM через API. После пилота на 2–3 поставщиках система масштабируется на всю сеть без изменения архитектуры. Для надежности и скорости агент будет работать на Go с использованием Docker-контейнеров на вашем VPS.

Пилот:
10000–15000 UAH; ≈8 дней
Создание базового прототипа агента для проверки концепции на ограниченном объеме данных.
- Интеграция с QlikView для считывания данных одного поставщика
- Базовый Telegram-бот для получения уведомлений
- Автоматическое формирование заказа для 1-2 ключевых позиций
- Развертывание на VPS в Docker-контейнере

Полный запуск:
25 000–35 000 UAH; ≈22 дня
Полноценный AI-агент для управления закупками и перемещениями с интеграцией в бизнес-процессы.
- Полное обучение агента по условиям 2-3 пилотных поставщиков
- Автоматизация внутренних перемещений между складами
- Двусторонняя связь в Telegram для нескольких сотрудников
- Автоматическое создание задач в вашей CRM через API
- Модуль формирования специфических задач (например, распил материалов)

Масштабируемый:
45 000–60 000 UAH; ≈35 дней
Расширенная система с поддержкой всех поставщиков и подготовкой к анализу продаж.
- Масштабирование логики на всех 40+ поставщиков
- Расширенная система контроля и логирования всех действий AI-агента
- Оптимизация скорости считывания данных из QlikView
- Архитектурная подготовка к внедрению модуля анализа продаж
- Приоритетная техническая поддержка и сопровождение в течение первого месяца Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 14 дней

Добрый день! Специализируюсь на построении AI-агентов на базе Claude (Agent SDK / Cowork) - именно те инструменты, которые вы рассматриваете. Предлагаю пилот: разворачиваю агента на VPS, настраиваю сбор данных из QlikView (экспорт Excel каждые 30 минут), обучаю агента индивидуальным условиям 2-3 поставщиков (сроки обработки, логистика, минимальные партии). Добавлю управление через Telegram для нескольких сотрудников, создание задач в CRM через API и авторозпределение задач исполнителям. Агент будет формировать заказы поставщикам, предлагать перемещения между складами и ставить задачи по группам товаров (например, распил по длинам). После пилота масштабируем на остальных 40+ поставщиков и агента по анализу продаж.

Бюджет: 18000 UAH Срок: 14 дней

Здравствуйте! У меня большой опыт работы с Python, базами данных, API-интеграциями и разработкой Telegram-систем для бизнеса. У меня значительный опыт в реализации подобных решений по автоматизации процессов и аналитике для предприятий.

Прямой метод, который вы описываете (чистый автономный ИИ-агент, который кликает в браузере через Claude/OpenClaw), является нецелесообразным и критически опасным для производственных закупок:

- Любое изменение верстки или задержка QlikView сломает UI-автоматизацию.
- Галлюцинации ИИ в закупках/логистике — это риск ошибиться в цифрах и заморозить миллионы в некорректном товаре из Китая.
- Математические задачи (оптимизацию распила длин) ИИ просто не умеет считать точно.

Вместо этого я предлагаю внедрить гибридный подход:

- Надежное ядро (Python + БД): автоматически (без браузера) забирает Excel-отчеты QlikView и делает 100% точные математические расчеты остатков и распила.
- ИИ (LLM): используется исключительно как коммуникатор — адаптирует заказы под специфические текстовые условия каждого из 40+ поставщиков.
- Контроль (Human-in-the-Loop): ИИ ничего не отправляет сам. Он генерирует карточку решения в Telegram, менеджер проверяет ее в 1 клик, и система через API автоматически создает задачу в CRM.

Поскольку закупки и логистика имеют много внутренних нюансов (например, формат API вашей CRM и специфика работы с Китаем), этот проект требует индивидуального расчета. Предлагаю перейти в личные сообщения, чтобы подробнее обсудить эти технические моменты. После этого я смогу предложить вам несколько вариантов реализации пилота с гибкими сроками и бюджетом, которые полностью впишутся в рыночные рамки. Пишите. Развернуть

Бюджет: 25000 UAH Срок: 20 дней

Мы имеем опыт в разработке ИИ-агентов для автоматизации складской логистики. Реализуем решение через интеграцию с Вашими учетными системами для анализа цепочек поставок и прогнозирования сроков обработки заказов. Это позволит оптимизировать остатки и минимизировать задержки при работе с поставщиками. Готовы обсудить детали архитектуры.

Бюджет: 12000 UAH Срок: 5 дней

Готов развернуть ИИ-агента для складского учета в Telegram — он будет читать данные из QlikView, отвечать на запросы о остатках и формировать отчеты по командам.

Главное здесь — правильная связка QlikView → промежуточный скрипт на VPS → Telegram-бот. QlikView отдает данные порциями (снепшот каждые 30 минут), поэтому агент будет работать с актуальным срезом, а не реал-тайм стримом — это упрощает архитектуру и делает бота стабильным даже при больших объемах.

Скрипт-сборщик данных из QlikView (экспорт в JSON/SQLite на VPS)
Telegram-бот с командами: остатки по товару, движение за период, низкий запас
Подключение ИИ-агента для понимания текстовых запросов («что осталось на складе №2?»)
Развертывание на VPS, systemd-сервис для бесперебойной работы

Делал Telegram-бота для инвентаризации на небольшом складе — бот отвечал на запросы о остатках и отправлял алерты при критическом минимуме. Стабильно работает до сих пор.

Сейчас полностью свободен — возьму ваш проект сразу и стартую сегодня. Напишите формат данных, который QlikView отдает сейчас (API, экспорт в файл, прямое подключение) — и я накидаю четкий план первого этапа. Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 60 дней

Здравствуйте. Работал с документацией и складами на станкостроительном предприятии и для типографии, кейсы описаны у меня в профиле.

По вашей задаче:
- QlikView отдаёт данные только через браузер/экспорт в Excel, или есть доступ к базе / выгрузке по расписанию? Это сильно влияет на надёжность.
- Какая у вас CRM и есть ли документация по её API?
- Правила заказа у поставщиков где-то формализованы (сроки, минимальные партии, логистика), или их нужно собирать с нуля?

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

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