Andrii Derypapa

Запропонуйте Andrii роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Wrocław, Польща

7 місяців 10 днів тому

вільний для роботи

вік 19 років

на сервісі 7 місяців 10 днів

Рейтинг

Успішних проєктів

Середня оцінка

Рейтинг

Python

3231 місце з 4457

Javascript та Typescript

2899 місце з 3450

Рівень володіння мовами

Навички та вміння

Програмування

Послуги

Адміністрування

Linux та Unix

Переклади

1220 UAH
Guarda Wallet Auto Creator — Інструмент веб-автоматизації

Автоматизація масового створення криптовалютних гаманців

Python-скрипт для автоматизації процесу створення множинних криптогаманців на платформі Guarda з збереженням резервних копій.

… Опис проекту

Інструмент використовує браузерну автоматизацію Selenium для виконання всіх кроків реєстрації гаманця: заповнення полів пароля, підтвердження умов та завантаження backup-файлів. Усі дані автоматично агрегуються в єдиний текстовий файл для зручного управління.

Ключові можливості

Автоматизація процесу:

Створення N кількості гаманців в одному запуску

Автоматичне заповнення форм реєстрації

Завантаження backup-файлів з seed-фразами

Агрегація всіх даних в єдиний файл wallets.txt

Робота з файловою системою:

Моніторинг папки Downloads для нових файлів

Сортування файлів за датою модифікації

Автоматичне читання вмісту backup-файлів

Запис даних з роздільниками між гаманцями

Взаємодія з веб-інтерфейсом:

Очікування завантаження елементів через WebDriverWait

Пошук елементів за XPath та ID

Перевірка клікабельності елементів перед взаємодією

Заповнення полів пароля та підтвердження

Технологічний стек

Web Automation:

Selenium WebDriver — управління браузером Chrome

WebDriverWait — очікування завантаження елементів DOM

Expected Conditions — перевірка станів елементів

Python Core:

os — робота з файловою системою та шляхами

time — затримки для стабільності завантаження

Локатори:

XPath для складних селекторів форм

ID для унікальних елементів кнопок

Placeholder attributes для точної ідентифікації

Реалізована логіка

Цикл створення:

Користувач задає кількість акаунтів для створення

Для кожної ітерації запускається новий екземпляр браузера

Виконується послідовність дій реєстрації

Браузер закривається після збереження даних

Обробка файлів:

Отримання списку всіх .txt файлів в Downloads

Сортування за часом зміни (новіші спочатку)

Читання вмісту останнього завантаженого файлу

Додавання в загальний wallets.txt з роздільниками

Надійність:

Явні очікування до 15-20 секунд для кожного елемента

Перевірка presence та clickability перед діями

Затримка 3 секунди після завантаження для завершення запису

Технічні особливості

Selenium Best Practices:

Використання WebDriverWait замість time.sleep для елементів

Expected Conditions для стабільності тестів

Закриття драйвера після кожної ітерації для уникнення витоків пам'яті

Файлова система:

Кросплатформений шлях через os.path.expanduser

Lambda-функції для сортування файлів

Append режим запису для накопичення даних

Безпека:

Хардкод пароля для демонстраційних цілей (в продакшені — змінні середовища)

Локальне зберігання sensitive даних

Застосування та результати

Масове створення тестових гаманців для розробки

Автоматизація рутинних операцій реєстрації

Централізоване зберігання всіх backup-даних

Економія часу при створенні множинних акаунтів

Демонструються навички

Браузерна автоматизація з Selenium

Робота з файловою системою в Python

Web scraping та взаємодія з DOM

Робота з очікуваннями та синхронізацією

Циклічна обробка завдань

Технології: Python - Selenium WebDriver - Chrome Driver - OS Module - File I/O
3050 UAH
Blum Auto Farm Bot — Автоматизація ігор у Telegram

Python

Автоматизація ігрового процесу з імітацією людської поведінки

Десктоп-додаток для автоматизації фармінгу поінтів у Telegram-грі Blum. Бот емітує дії реального гравця через офіційний API з Bearer-токеном авторизації.

… Ключові можливості

Основний функціонал:

Автоматичне проходження ігрових сесій з рандомізацією результатів

Управління балансом квитків через API

Імітація людської поведінки: випадкові затримки 30-60 секунд між іграми

Рандомізація набраних очок (150-250 поінтів за гру)

Інтерфейс:

Десктоп GUI на Tkinter з темною темою

Перевірка балансу квитків в реальному часі

Відображення прогресу виконання ігор

Підрахунок сумарно зафармлених поінтів

Валідація вводу та обробка помилок

Технологічний стек

Frontend: Tkinter, ttkthemes, ttk widgets для сучасного UI

Backend: Python, requests для HTTP-клієнта, json для обробки відповідей, random для рандомізації

API Integration: Blum Game API endpoints (play, claim, balance), Bearer token authentication, JSON payload

Реалізовані механіки

Ігрова логіка:

Ініціація сесії через POST /api/v1/game/play

Отримання gameId для трекінгу

Очікування 30-60 секунд (імітація реальної гри)

Завершення через POST /api/v1/game/claim з рандомним рахунком

Випадкові паузи 1-5 секунд між сесіями

Управління ресурсами:

Автоматична перевірка балансу квитків

Запобігання запуску при недостатку ресурсів

Трекінг використаних квитків і зароблених поінтів

Технічні особливості

Антидетект механізми:

Рандомізація часу між іграми (30-60 сек)

Варіативність набраних очок (150-250 поінтів)

Випадкові паузи між сесіями (1-5 секунд)

User-Agent заголовок для імітації браузера

Архітектурні рішення:

Модульна структура з розділенням логіки

Try-except блоки для всіх мережевих операцій

Event-driven архітектура через Tkinter callbacks

Оптимізація HTTP-запитів з пере використанням сесій

Результати

Автоматизація монотонного фармінгу поінтів

Стабільна робота без блокувань завдяки антидетект мерам

Простий інтерфейс для користувачів без технічних навичок

Економія часу при збереженні ефективності

Застосовність навичок

Проект демонструє:

Розробку desktop GUI додатків на Python

Reverse engineering ігрових API

Роботу з HTTP-клієнтами та REST API

Створення антидетект систем з рандомізацією

UX проектування для desktop додатків

Технології: Python - Tkinter - Requests - REST API - Game Automation - Blum API

Формат: Десктопний додаток (Windows/Mac/Linux)
6100 UAH
CS2 Чит Дектектор — Бот Telegram на базі ШІ

Python

Опис проекту

Telegram-бот для автоматичного аналізу ігрових демо-файлів CS2 з використанням штучного інтелекту. Система проводить глибокий поведінковий аналіз гравців і виявляє використання читів з точністю до 89%.

… Ключові можливості

Telegram-бот:

Автоматичне завантаження та обробка демо-файлів (.dem)

Система лімітів: 3 безкоштовних аналізи + реферальна програма

AI-аналіз поведінки гравців з використанням Claude API

Інтерактивне меню з inline-кнопками для навігації

Докладні звіти з категоріями підозрілості

Веб-панель адміністратора:

Управління користувачами та їх балансом аналізів

Система рефералів з відстеженням статистики

Моніторинг завантажень та використання сервісу

Налаштування лімітів та параметрів бота

Система аналізу:

Парсинг ігрових подій (kills, deaths, headshots)

Поведінковий аналіз: аім, реакції, ігрові патерни

Оцінка K/D, відсотка хедшотів, стабільності гри

Детекція підозрілих моментів з таймкодами

Фінальний вердикт з відсотком ймовірності читерства

Технологічний стек

Backend:

Python — основна мова розробки

Flask — веб-сервер та API

pyTelegramBotAPI — інтеграція з Telegram

Celery — асинхронна обробка завдань

PostgreSQL — зберігання даних користувачів та статистики

AI & Обробка:

Claude API — нейромережевий аналіз демо-файлів

Парсери демо-файлів CS2

Алгоритми поведінкової детекції

Інфраструктура:

Railway.app — хмарний хостинг

Gunicorn — WSGI сервер з налаштуванням конкурентності

Nginx — проксування та балансування

Docker — контейнеризація сервісів

Реалізований функціонал

Для користувачів:

Завантаження демо через drag-and-drop інтерфейс

Відстеження прогресу аналізу в реальному часі

Отримання детальних звітів

Довідкова система з інструкціями

Реферальна система для отримання бонусних перевірок

Для адміністраторів:

Flask адмін-панель з авторизацією

Управління базою користувачів

Статистика використання та аналітика

Налаштування лімітів та тарифів

Безпека та продуктивність

Обробка до 40+ одночасних користувачів

Захист API від несанкціонованого доступу

Оптимізоване завантаження файлів (до 300MB)

Shared volume між контейнерами для обміну файлами

Таймаути та graceful shutdown для стабільності

Результати та метрики

Точність аналізу: ~89% (порівняно з професійними античитами)

Швидкість обробки: 2-3 хвилини на демо-файл

Масштабованість: підтримка десятків одночасних аналізів

Користувацький досвід: інтуїтивний інтерфейс з поетапною зворотним зв'язком

Унікальні особливості

Інтеграція AI для аналізу замість сигнатурних методів

Telegram як платформа — доступ без встановлення додатків

Монетизація через систему лімітів та рефералів

Повний цикл від завантаження до детального звіту за хвилини

Технічні деталі

Проект демонструє навички повноцінної розробки:

Архітектура мікросервісів (bot + web + worker)

Робота з файловими системами та потоковою передачею

Інтеграція зовнішніх AI API

Database design та міграції

Deployment та DevOps практики

UX проектування для месенджерів

Технології: Python - Flask - Telegram Bot API - Claude AI - PostgreSQL - Celery - Docker - Railway - Gunicorn

Активність

Останні ставки 4	Бюджет	Додано	Терміни	Ставка
ПАРСИНГ АККАУНТІВ \| В ТЕЛЕГРАМ КАНАЛАХ 2660 UAH	2660 UAH	жовт 2025	1 день	відхилено
Телеграм Бот 1292 UAH	1292 UAH	жовт 2025	1 день
Простий телеграм бот 1292 UAH	1292 UAH	жовт 2025	1 день
Пошук студента-програміста (Python/AI/боти) 1292 UAH	1292 UAH	жовт 2025	1 день