Бот+тікТок

Добрий день!

Дякую за детальний опис — ідея “Tinder по гумору” дуже цікава. Щоб точно спланувати роботу, уточніть, будь ласка:

Очікуваний обсяг користувачів на старті (наприклад, 50–100 або одразу кілька тисяч)?

Як часто потрібно оновлювати лайки з TikTok (одноразово при реєстрації або періодично)?

Чи є вимоги до часу відповіді бота — максимально допустима затримка між запитом і видачею мачу?
…
Буду радий доопрацювати пропозицію за вашим фідбеком!

Показати оригінал

Перекласти

Здравствуйте

Я розробник у сфері ML/DL та Web Dev | Bot Dev | Web Scraping. Готовий виконати Ваш проект. Напишіть мені, обговоримо.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт.
Не буду вдаватися в подробиці технологічного стеку, тільки скажу, що я робив ставку на попередній проект і оскільки кейс був цікавий, то вже для тесту реалізував парсер.
З себе пропоную цікаве архітектурне рішення для MVP-моделі, коли у вас окремо є бот -> який ходить -> до парсера, а сам він може лише спілкуватися з користувачем і за готовою базою шукати пару.
0) Додавання користувача і перевірка, що лайки відкриті...
1) Користувач реєструється і запускає аналіз свого профілю, ми відкладено парсимо і вставляємо дані до бази. Спочатку це просто модуль TikTok, але можна буде підключити й інші та підключити різні моделі аналізу за відео або звуком...
2) У нас є бот, який буде пропонувати в першу чергу більш релевантні пари і так, поки є пари в базі і поки індекс схожості не нижчий за заданий, припустимо, 0.6
3) Залежно від того, поставив користувач лайк чи ні, ми можемо ділитися анкетою іншого користувача (як у Давінчі).

З плюсов — локальний ПК схожий на 4070Ti + i9 11900, тому зможу одразу дати фідбек щодо обробки. Але очікується, що перша обробка користувача з його TikTok може зайняти до 10-30 хвилин.
…
P.S. З нюансів, хоч і реалізувати для MVP локально — найкращий варіант, але є одне "але": все одно доведеться підключити якісь проксі для парсингу TikTok, інакше IP швидко потрапить у бан при пілотному запуску.
Що стосується гумористичної складової обкладинки або звуку — це дуже суб'єктивне рішення, і навіть AI — це велика область RND, специфічна для вашого проекту, де доведеться експериментувати далі.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, готовий зробити. Також можу запропонувати розробку на більш продуктивній ЯП. Усі деталі пропоную обговорити у приватних повідомленнях

Показати оригінал

Перекласти

Привіт. Готовий взятися за розробку MVP сервісу "Tinder по гумору". Реалізую Telegram-бота з обробкою ніків TikTok та інструкцією, збір лайків через Playwright, векторизацію контенту за допомогою SentenceTransformers та CLIP, зберігання та пошук схожості через Faiss, просту видачу матчів, а також CLI-адміністрування на Typer або Textual. Робота під локальний сервер, без хмар і деплою. Готовий обговорити деталі та терміни.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, приємно познайомитись.
Маю достатній досвід у розробці ботів на Python та Telegram і можу успішно виконати ваше завдання.

Обговоримо детальніше

З найкращими побажаннями

Показати оригінал

Перекласти

Привіт! Ідея проекту звучить дійсно незвично та цікаво — зробити «Tinder з гумором» на основі лайків із TikTok, з Telegram-ботом, аналізом через нейромережі та підбором за векторною схожістю. Готовий взятися за реалізацію MVP: бот (aiogram), скрейпер (Playwright), векторизація (SentenceTransformers + CLIP), база схожості (FAISS), проста CLI-адмінка (Typer). Все локально, без хмар — ідеально під вашу задачу.

Але хочу одразу чесно зазначити один важливий момент, який, на мою думку, потребує окремої уваги:

Лайк у TikTok — це не структурований текст, а відео. А значить, витягуваний текстовий контекст для аналізу гумору — трохи.

Так, ми можемо збирати описи (captions), хештеги, автора і (за можливості) обкладинки. Це дає певний контекст, який можна векторизувати та порівнювати. Але наскільки точно такий набір метаданих відобразить саме гумористичні переваги користувача — поки що питання експериментальне. Я б відзначив це як R&D-риск: можна спробувати, але результат краще оцінювати по ходу.

В іншому — завдання мені зрозуміле, технології знайомі (є схожий пет-проект теж з NLP, тільки без скрапінгу через API), інструменти підходять. Оцінка за часом: близько 10–12 робочих днів (2–2,5 тижня) на повноцінний робочий прототип, без продакшн-деплою.
…
Щодо вартості:

Мінімум (якщо гіпотеза не спрацює / обмежимося базовим функціоналом): $250
Повний MVP з нормальною точністю та логікою мэтчингу: $800–1000

Якщо для вас важливо швидко протестувати гіпотезу та побачити, як це працює — готовий підключитися.

Показати оригінал

Перекласти