В локально сети есть около 25-30 компьютеров, преимущественно на Windows 7 (есть пару машин на Windows XP, но если это проблема то ими можно пренебречь). Время от времени внезапно приходят в негодность жесткие диски, это всегда происходит внезапно. Теряется информация на жестких, запасных как правильно не бывает в наличии. Есть идея организовать периодическое тестирование состояния жестких дисков с целью прогнозирования когда диск на определенной машине подходит к завершению своего жизненного цикла.
Вот только с исполнением такой схемы есть сложности :) Задача состоит в том, чтобы предоставить программу, которая может позволить делать такие тесты в автоматическом режиме, в случае, если жесткий находится уже в состоянии близком к аварийному ответственным лицам (сисадмину и пр.) на почту отправлялось уведомление, что на такой-то машине скоро может лечь жесткий; а так же помочь с настройкой этой программы.
На месте есть сисадмин, который окажет максимальное содействие вам на удаленке.
Бюджет: 1280 UAH Термін: 7 днів
Сделаю в виде небольшой независимой программы на основе показателей S.M.A.R.T.
Совместимость и с 7 и с XP.
Hard Drive Inspector, Вам в помощь ;)
15 травня 2019
Спасибо, Виталий! Попробуем :)
Добрый день.
Вам нужно смотреть в сторону систем мониторинга, например zabbix.
Можно обойтись простым консольным скриптом который будет через планировщик считывать смарт и сопоставлять если что шлёт письма и проги ненужны и вес до 100 кб)
15 травня 2019
Спасибо вам за советы :) Пока решили пойти более простым путём (hard drive inspector). Если не подойдет обратимся за помощью по настройке zabbix или иных систем.
Спасибо ещё раз.
smartmontools Ваш ответ на вопрос. Ставится на машину, невидим, работает всегда, периодически запускает тесты, в случае предстоящей беды отправит имэйл админу. Все. Закрывайте проект. :)
15 травня 2019
Спасибо, Фёдор, за совет :) Попробуем hard drive inspector для начала
Дело ваше, конечно. Когда пользователи деинсталлируют HDI или не оповестят админа о предупреждениях, выдаваемых программой "Ой, а оно какое-то окошечко выдавало, я не читала, просто закрывала, оно мешает работать!", попробуйте, все же, бесплатную программу, которую я посоветовал. Чуть сложней настраивать в текстовом виде, зато один раз, потом конфиг можно просто копировать с машины на машину. Это порт монитора дисков с Линукса. В пользу серьезности программы говорит хотя бы то, что она у меня за аппаратным RAIDом видит каждый диск по-отдельности.
Коротко Потрібна програма на Python, яка запускається у мене на ПК (Windows) і робить faceless-відео формату «закадровий голос + змінюваний відеоряд з фото та кліпів» — як історичні документалки на YouTube (приклад прикріплю окремо). Я вводжу тему → програма пише сценарій, озвучує, підбирає під кожен шматок тексту відео/фото з безкоштовних архівів, склеює → видає готовий MP4. Тільки для мене. Без сайту, без користувачів, без продажу. Один користувач — я. Як працює (по кроках) 1. Введення. Відкривається просте вікно. Я вводжу тему ролика і вибираю голос озвучення зі списку (**список голосів підтягується автоматично з ElevenLabs по API** — доступні на моєму акаунті). Натискаю «Створити». (Другий режим: вставити готовий сценарій замість генерації.) 2. Сценарій. Програма через LLM API (OpenAI/Anthropic, ключ в налаштуваннях) пише сценарій за темою, заданої довжини. 3. Розбивка на сцени. LLM ділить сценарій на сцени і для кожної повертає: текст сцени; тип візуалу: відео або фото; пошуковий запит (розгорнута фраза, що повинно бути в кадрі); позначку «highlight» + оцінку важливості 1-10 (для інтро, див. нижче). 4. Озвучення. Текст відправляється в ElevenLabs API обраним голосом → аудіо. Під довжину аудіо кожної сцени обрізається відеоряд. 5. Підбір відео/фото — з безкоштовних джерел по API (див. список нижче). Під кожне джерело запит формується по-своєму (для точності). Якщо в одному не знайшлося — пробує наступний. 6. Перевірка (максимум 3 кроки на сцену). Крок 1: програма бере перший знайдений варіант (відео/фото) за запитом. Крок 2: відправляє кадр в LLM — «підходить під сцену?». Підходить → стоп. Крок 3 (якщо не підходить): програма переключається на пошук фото (по точному запиту фото знайти простіше, ніж відео, — так гарантовано потрапляємо по сенсу) і бере його з посиленим рухом (зум + панорама). Більше 3 кроків на одну сцену не робити — це економить бюджет LLM і гарантує, що кадр в тему. 7. Збірка через ffmpeg/moviepy: кліпи і фото під таймінг озвучення, фото оживляються зумом (ефект Кена Бернса), голос поверх, прості переходи. Вихід: MP4 1920×1080. Правила відеоряду (важливо — за це відповідає програма) Перші 60 секунд — інтро-тизер: нарізка найефектніших кліпів з усього ролика (беруться сцени з вищою оцінкою важливості, де є відео) під окремий текст-вступлення від LLM («в цьому відео ви дізнаєтеся…»), кадри без пояснень, як інтрига. Потім перехід і основна частина. Чередування: відео-вставка мінімум кожні ~6 секунд, не можна багато фото підряд. Доля відео: не менше ~40% часу — живі кліпи, решта — фото з зумом. Довжина кадру: 4-6 секунд (і фото, і відео). Не мельтешити, не тримати статику довго. Для чисто історичних тем, де відео немає — фото з посиленим рухом (зум + панорама). Джерела (всі безкоштовні, з API) Сучасне відео+фото: Pexels, Pixabay. Історичне / архівне (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Кожне джерело — окремий модуль, легко додати новий. Використовувати тільки public domain / вільні ліцензії з правом комерційного використання. Жодного парсингу чужих YouTube/сайтів, шматків фільмів, картинок «з гугла».Унікальність підбору Щоб відео не співпадали з чужими: брати випадковий кліп з топ-видачі (не перший), вести базу вже використаних (не повторювати), опціонально — легка обробка кліпа (кроп/дзеркало/ швидкість). Опції (вкл/викл в налаштуваннях) Тільки фото — якщо включено, відео збирається ЧИСТО з фото, без відео-кліпів. Кожне фото ОБОВ'ЯЗКОВО з рухом (зум і/або панорама, ефект Кена Бернса) — навіть в цьому режимі не повинно бути статичних «мертвих» кадрів, мінімальна динаміка завжди. Якщо вимкнено — стандартний режим (фото + відео-кліпи з чергуванням, як в правилах відеоряду). Без озвучення — якщо включено, відео збирається по тексту БЕЗ генерації голосу: код НЕ звертається до ElevenLabs і не накладає озвучення (відеоряд підбирається по тексту сцен, таймінг кадрів — по правилам/параметрам, без прив'язки до аудіо). Якщо вимкнено — автоматично робить озвучення по тексту через ElevenLabs, як зазвичай. Атмосферний оверлей — якщо включено, поверх всього відеоряду накладається напівпрозорий шар з плаваючими частинками / пилом / світними боке / легким туманом (particle / dust / bokeh / fog overlay, режим накладення screen/add), щоб кадри виглядали живими і кінематографічними. При установці програми кладеться набір з 5-8 популярних оверлеїв (частинки, пил,copyбоке, туман, легке кінематографічне «зерно») в локальну папку — я вибираю потрібний зі списку. Регульована прозорість/яскравість оверлея (повзунок 0-100%), щоб ефект не був ніcopyзанадто тьмяним, ні занадто вираженим — я сам налаштовую силу. Бажано, щоб оверлей можна було накладати і на ВЖЕ готове відео окремоcopy(постобробка: взяти готовий MP4 → вибрати оверлей → задати прозорість → зберегти), а не тільки при зборці. Звідки взяти оверлеї для комплектації (вільна ліцензія): Pexels, Pixabay (запитиcopy«particle overlay», «bokeh overlay», «dust overlay», «light leaks», «film grain»), Mixkit, Videezy. Виконавець підбирає 5-8 штук і кладе в папку програми. Субтитри (вшити або окремим .srt). Обробка кліпів для унікальності. Роздільна здатність/формат, довжина відео, доля відео, глибина пошуку.Технічні вимоги Python. Модульна структура (джерела і LLM — через змінні модулі, щоб легко замінити або додати). Всі API-ключі — в файлі налаштувань, не в коді. Просте вікно (GUI на вибір виконавця — Tkinter/PyQt), запуск подвійним кліком. README з інструкцією, зрозумілі логи, коментарі в коді.Що даю я API-ключі (ElevenLabs, LLM, де потрібна реєстрація — оформлю). Платне оплачую сам. Приклади відео-референсів (прикріплю) і приклади тем для тестів.Приймання (готово, якщо) Запускаю → вікно → ввожу тему, вибираю голос → «Створити» → отримую готовий MP4. Відеоряд по сенсу тексту, чергування відео/фото, інтро-тизер 60 сек, озвучення поверх. Працює мінімум з 6 безкоштовними джерелами, з fallback між ними. Перевірка кадрів через LLM: макс. 3 кроки на сцену (знайшли → LLM перевірив → якщо немає, фото з рухом як вірняк). Унікальність: рандомізація + база використаного. Тільки легальні джерела. Є README, запускається з нуля.Передача результату Весь вихідний код — в відкритому вигляді (всі файли), без обфускації + зібрана робоча версія. Я можу сам запустити з вихідників за інструкцією (README: установка, ключі, запуск). Код повинен бути чистим, прокоментованим і зрозумілим, щоб **будь-який інший програміст міг продовжити роботу** над ним, якщо знадобиться (не прив'язка до автора). **Вся повсякденна робота — через інтерфейс (кнопки, поля, повзунки, випадаючі списки), БЕЗ необхідності торкатися коду.** Усі налаштування (тема, голос, опції, оверлей, папки, довжина, формати) змінюються у вікні програми, а не редагуванням файлів. Код на руках — тільки як моя власність і страховка, а не як спосіб управління програмою. Усі права на код після оплати — мої.Управління місцем на диску (важливо) Програма не повинна забивати диск. Реалізувати: Після зборки відео всі проміжні файли (завантажені кліпи, тимчасові шматки, аудіо-нарізки) автоматично видаляються — на диску залишається тільки готовий MP4. Ліміт на кеш (параметр в налаштуваннях, напр. 5 ГБ): при перевищенні старі завантажені файли видаляються автоматично (спочатку найстаріші). Папку для готових відео і для тимчасових файлів я задаю в налаштуваннях. Показувати, скільки місця зайнято, і кнопка «очистити кеш» вручну.Прошу вказати в відгуку Приклади схожих робіт (ffmpeg/moviepy, робота зі стоковими/архівними API, ElevenLabs/LLM). Пропозиція по GUI. Використовує чи рішення базу даних (яку і навіщо) — або вистачає локальних файлів. Термін і вартість.
Розробляємо real-time інтеграцію з зовнішнім сервісом Тренер. Відправляємо структуровані знімки стану, отримуємо рекомендації і показуємо їх спливаючим вікном. Завдання — стабільна і повна передача даних для коректної роботи Тренера. Шукаємо розробника для ланцюга: обробка даних → HTTP-комунікація → overlay. Потрібні люди з такими навичками Python добре, Java база, API HTTP/JSON-APIs Проект готовий на 90%, але є деякі несоответствия
Необхідно розробити локальний Python-скрипт для автоматичного заповнення Google Таблиці даними з внутрішнього сервісу компанії. Основна логіка: 1. Підключитися до Google Таблиці. 2. Знайти рядки, де заповнений ID, але відсутні два цільових значення. 3. Сформувати посилання за шаблоном: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Отримати два значення (через API, якщо він існує, інакше через Playwright). 5. Записати значення назад у Google Таблицю. 6. Позначити рядок як оброблений. 7. Продовжити обробку наступних рядків. Вимоги: • Python • Google Sheets API • Пріоритет використання офіційного API • При відсутності API — Playwright • Без OCR, розпізнавання екрана та координат миші • Конфіденційні дані не повинні потрапляти в логи • Конфігурація через .env • Тестовий режим (без запису в таблицю) • Не обробляти вже заповнені рядки • Пакетна запис змін у Google Sheets • Коректна обробка помилок і повторних спроб Необхідно надати: - вихідний код; - requirements.txt; - приклад .env.example; - інструкцію по установці; - інструкцію по запуску; - короткий опис архітектури. Перед початком реалізації прошу: 1. Запропонувати архітектуру. 2. Перелічити необхідні доступи. 3. Задати уточнюючі питання. 4. Вказати вартість, терміни та орієнтовну кількість годин.
В рамках підвищення рівня кібербезпеки нашої інфраструктури нам необхідно відмовитися від практики зберігання «вічних» і статичних API-ключів, паролів і токенів інтеграцій у конфігураційних файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших мікросервісів. Бізнес-мета: Створити єдину захищену точку зберігання конфіденційних даних (секретів) з механізмом їх автоматичного оновлення (ротації) у зовнішніх системах за розкладом. Інші наші сервіси будуть запитувати актуальні токени «на льоту» через API, що зведе до мінімуму шкоду в разі компрометації будь-якого з компонентів системи.Модель безпеки та шифрування (Crypto Core) У базі даних жоден секрет не повинен зберігатися в відкритому вигляді. При старті програми в змінні середовища передається Майстер-ключ (Master Key). Якщо ключ відсутній або має невалідну довжину, сервіс повинен падати на етапі ініціалізації з зрозумілою помилкою в логах. Кожен секрет шифрується перед записом у БД з використанням цього Майстер-ключа. При запиті — розшифровується в пам'яті і віддається в тілі відповіді.Аудит-логування (Audit Trail) Будь-яка дія з секретами (створення, читання сервісом, успішна або неуспішна ротація) повинна записуватися в окремий лог-файл audit.log (або окрему таблицю в БД). Суворе табу: В аудит-лог категорично заборонено записувати самі значення секретів (ні в відкритому, ні в зашифрованому вигляді).
Потрібен спеціаліст для написання парсерів, який зможе обходити CLOUDFRAME. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Є 10+ донорів різної складності, з різним ступенем захисту. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Парсить дані в готову базу даних Mysql + фотографії на сервер. Потрібно написати парсер відповідно до завдань описаних у технічному завданні та адаптувати дані до існуючої бази даних для повноцінної роботи на сайті. ТЗ та приклад донора по запиту. Десктопні парсери та C# не розглядаємо.