Визуализация данных. Matpotlib. Разработать диаграммы, графики

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.

Ищем специалиста по LLM, RAG и prompt engineering для аудита и улучшения уже созданного ИИ-ассистента операторов контакт-центра сети медицинских центров. Это не разработка с нуля. В настоящее время ассистент работает в среде ChatGPT и использует: собственную навык с инструкциями SKILL.md; базу знаний в Project Sources; структурированные Markdown-файлы, автоматически сформированные из CSV-выгрузок медицинской информационной системы; отдельные индексы цен, исполнителей, подразделений, пакетов, оборудования и рекомендованных комбинаций услуг. База содержит примерно: 2 700+ медицинских услуг; 90+ пакетов и комплексов; 300+ рекомендованных комбинаций; 600+ хирургических вмешательств; цены по различным подразделениям; исполнителей, адреса, подготовку, оборудование и другую справочную информацию.Что должен делать ассистент По запросу оператора ассистент должен быстро предоставлять проверенный ответ: предоставляется ли нужная услуга; точный код, название и цена; в каких подразделениях она доступна; кто из врачей или других специалистов ее выполняет; как подготовиться; какой пакет или комплекс выгоднее предложить; какие сопутствующие услуги целесообразно предложить; какая последовательность комплексного записи; какие есть более дешевые или альтернативные варианты; для операций — отдельно базовую цену и ориентировочную общую стоимость случая хирургического лечения. Ассистент не должен выдумывать цены, исполнителей, подготовку, медицинские показания или переносить информацию между похожими услугами.Наличие проблем Система уже работает, но требует повышения стабильности поиска и качества ответов. В частности: модель иногда находит основную услугу, но пропускает рекомендованные комбинации; не всегда извлекает отдельные поля из больших Markdown-файлов; может находить базовую цену операции, но пропускать общую стоимость хирургического случая; результаты зависят от структуры и размера файлов в Project Sources; необходимо оптимизировать индексы, маршрутизацию источников и правила поиска; необходимо обеспечить одинаково качественные ответы на короткие, неточные и разговорные запросы операторов. Например, простой запрос «холецистэктомия» должен сразу вернуть доступные варианты операции, коды, базовые цены, общую стоимость лечения, подразделения, исполнителей и связанные услуги.Задачи специалиста Провести аудит действующего SKILL.md, структуры базы знаний и логики поиска. Проанализировать причины пропуска данных во время retrieval. Предложить оптимальную архитектуру базы знаний для ChatGPT. Усовершенствовать или переписать SKILL.md. Оптимизировать структуру Markdown-файлов и компактных индексов. Настроить обязательный поиск: пакетов и комплексов; рекомендованных комбинаций; цен по подразделениям; исполнителей; стоимости случая хирургического лечения. Проверить генератор базы знаний из CSV-выгрузок и при необходимости усовершенствовать Python-скрипты. Создать набор контрольных запросов и критериев оценки ответов. Провести тестирование на реальных сценариях контакт-центра. Предоставить финальную документацию для дальнейшего обновления и поддержки системы.Ожидаемый результат Должны получить стабильного ассистента, который: отвечает на украинском языке; не пропускает критически важные данные; возвращает только информацию, подтвержденную базой знаний; правильно различает услуги, пакеты и рекомендованные комбинации; показывает код, название, цену, подразделение и исполнителя; для операций разделяет базовую цену и полную стоимость лечения; предлагает оператору конкретный сценарий дальнейшей записи пациента; стабильно работает после следующих обновлений CSV-выгрузок; работает относительно быстро.Требования к исполнителю Нужен специалист с практическим опытом: ChatGPT Projects, Custom GPT или ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval и семантического поиска; prompt engineering; проектирования баз знаний для языковых моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обработки и преобразования данных; тестирования качества ответов LLM. Будет преимуществом опыт с медицинскими информационными системами, контакт-центрами или большими каталогами услуг. Мы ищем не только автора промтов, а специалиста, который понимает ограничения поиска в больших источниках, фрагментацию контекста и способы построения надежных индексов.Что предоставить в предложении Просим кратко указать: Ваш опыт с ChatGPT, RAG или корпоративными базами знаний. Примеры похожих реализованных проектов. Как бы вы подошли к диагностике пропуска отдельных полей в больших файлах. Ориентировочные сроки и стоимость аудита и доработки. Готовы ли вы подписать соглашение о конфиденциальности. Персональные данные пациентов в рамках этого проекта не будут передаваться. Окончательная стоимость работ будет согласована после уточнения Технического Задания между Заказчиком и Исполнителем.

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,copyбоке, туман, лёгкое киношное «зерно») в локальную папку — я выбираю нужный из списка. Регулируемая прозрачность/яркость оверлея (ползунок 0-100%), чтобы эффект не был ниcopyслишком 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