Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю.Є великий досвід в розробці парсерів.Готовий до співпраці.
Потрібно написати парсер, який буде тягнути ціни з айфонів був починаючи від 11 моделі.
якщо немає в наявності порожня комірка
Якщо є декілька станів - треба тягнути обидва стани
якщо є новий/не новий акумулятор - треба тягнути максимальну доступну ціну
Якщо в магазина нема поділу на стани - треба щоб в адмінці міг вибрать стан за замовчуванням для даного магазину
Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю.Є великий досвід в розробці парсерів.Готовий до співпраці.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Вітаю.
Розробляю парсери на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Можу зробити сьогодні за кілька годин, якщо сайти не мають складного захисту від парсингу.
Реалізую логіку:
iPhone від 11 моделі
якщо немає в наявності - порожня комірка
якщо кілька станів - тягнемо всі
якщо є новий/не новий акумулятор - беремо максимальну доступну ціну
для магазину без поділу на стани - ставимо стан за замовчуванням в адмінці/налаштуваннях
Потрібно тільки отримати список сайтів і формат виводу: Excel / CSV / Google Sheets / БД.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 3 дні
Вітаю!
Можу реалізувати парсер. Досвід у парсингу та обробці таких кейсів є.
У результаті отримаєте структуровані дані (Excel або Google Sheets), з коректною логікою заповнення та зручним керуванням для різних джерел.
Підкажіть, будь ласка, з яких саме сайтів потрібно тягнути дані і чи потрібне регулярне оновлення цін?
Бюджет: 1400 UAH Термін: 2 дні
Вітаю, Микито. Детально вивчив логіку обробки станів (порожня комірка, вибір максимальної ціни, дефолтний стан).
Більшість запропонує вам просто скрипт, але для регулярного парсингу б/у ринку потрібна стабільна система. Моя архітектура рішення:
Ядро: Асинхронний парсер (Python + aiohttp/BeautifulSoup) з обробкою всіх 4-х ваших бізнес-правил нормалізації.
Екосистема: Пряма інтеграція результатів у Google Sheets через API. Ніяких ручних перекидань CSV.
Контроль: Налаштування Telegram-бота, який буде надсилати лог після кожного запуску (скільки зібрано, чи були помилки доступу до донора).
Працюю виключно через Сейф. Готовий розпочати розробку пайплайну вже сьогодні.
Бюджет: 1200 UAH Термін: 3 дні
Вітаю.
Для цієї задачі потрібен парсер з чітким правилом нормалізації, а не просто витяг даних з одного сайту. Я бачу це як pipeline на два рівні: збір сирих записів і нормалізація business-правил.
Планую реалізувати окремі адаптери під кожен магазин, витягувати iPhone від 11 моделі та перевіряти:
- наявність товару (якщо немає — порожнє значення),
- всі доступні стани (коли є кілька варіантів),
- акумулятор новий/не новий і для цього правило максимальної ціни,
- дефолтний стан по магазину через налаштування, якщо магазин не розділяє стани в UI.
Для стійкості додам логування помилок парсингу, повільну деградацію при нестабільному HTML, таймаути, retries і збереження результатів у єдиному форматі (CSV/JSON/Excel — залежно від вашого формату). Ціни виведу у готовій структурі, щоб ви одразу могли завантажувати в адмінку або аналітичний шаблон.
Перед стартом уточню:
- список магазинів і їхні цільові URL,
- формат вихідних даних,
- частоту оновлення/перезапусків,
- чи потрібно окреме місце для налаштування дефолтного стану по кожному магазину.
Відповім на всі запитання в особистих.
Бюджет: 1081 UAH Термін: 3 дні
Добрий день!
Є 3+ роки досвіду у розробці парсерів.
Пропоную обговорити деталі, а також вартість і строки в особистих повідомленнях.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Привіт!
Ознайомився з завданням — можу це зробити.
Напишу парсер на Python, який буде збирати ціни на iPhone 11 і вище з усіма потрібними магазинами. Правильно оброблю логіку зі станами (новий/бу в вживанні), акумулятором (новий/не новий) і наявністю — якщо товару немає, комірка буде порожньою. Також зроблю адмінку, де можна налаштовувати стан за замовчуванням для магазинів, які не ділять товари на стани.
Усі деталі — список сайтів, формат виведення, частота оновлень — обговоримо в особистих повідомленнях.
Бюджет: 2800 UAH Термін: 3 дні
Привіт, Микито! Мене звати Ніна, представляю розробника Валентина — пишемо парсери на Python.
Задача зрозуміла. Реалізуємо всю логіку: iPhone з 11 моделі, пуста клітинка при відсутності, всі стани якщо є кілька, максимальна ціна по акумулятору.
Чому не 1081 UAH? Тому що адмінка з налаштуванням стану за замовчуванням — це окрема робота. За копійки отримаєте парсер без підтримки, який зламається при зміні структури сайту.
Ми робимо стабільне рішення з логуванням, обробкою помилок і зручною адмінкою — щоб можна було легко додавати нові магазини в майбутньому.
Бюджет: 2800 UAH. Термін: 3 дні.
Питання: з яких магазинів потрібно тягнути ціни? Напишіть — стартуємо.
Бюджет: 4000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня! Розробляю нестандартні Python-рішення: аналіз даних, автоматизація процесів, скрипти, парсери, ETL-пайплайни. Вартість від 4000 грн. Деталі: www.engine-web.od.ua/
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Спеціалізуюся на парсингу складних сайтів за допомогою Python (Playwright/Selenium). Без проблем реалізую вашу логіку з вибором максимальної ціни за акумулятор та мапінгом станів.
Маю досвід розробки адмін-панелей, де ви зможете самостійно виставляти стан за замовчуванням для кожного окремого магазину, як ви і просили.
Для точної оцінки зорієнтуйте, будь ласка:
1. З яких саме сайтів/джерел потрібно збирати дані?
2. Який загальний обсяг товарів та як часто потрібно оновлювати ціни?
3. В якому форматі вам потрібен фінальний результат (Excel, Google Sheets чи запис у базу даних)?
Готовий обговорити деталі, пишіть в особисті!
Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня. Готов виконати даний проект маю великий досвiд розробки додаткiв
Бюджет: 1081 UAH Термін: 3 дні
Вітаю! Я Володимир, засновник інженерного агентства Vaysed. Розробка відмовостійких систем збору даних та обхід антибот-захистів — це наш прямий профіль. Ваша задача має чітку алгоритмічну логіку, яку ми гарантовано реалізуємо.
Ми напишемо парсер (на Node.js або Python), який автономно збиратиме дані по iPhone 11+. Логіка парсера чітко відпрацьовуватиме ваші умови: якщо товару немає — комірка залишається порожньою, якщо є градація станів — система витягує всі варіанти, а для конфігурацій з різними акумуляторами автоматично парситься максимальна ціна. Щоб вирішити проблему з магазинами без поділу на стани, ми розгорнемо зручну міні-адмінку. Це може бути інтеграція з базою даних, де ви у звичному табличному інтерфейсі зможете жорстко задавати дефолтний стан для конкретного домена-донора.
Оцінити наш інженерний підхід до розробки складних парсерів та архітектури систем автоматизації можна на нашому сайті: https://vaysed.me/
Напишіть мені в особисті повідомлення перелік сайтів, з яких потрібно тягнути ціни. Я проаналізую їхній захист і сформую точний бюджет та терміни запуску системи.
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Доброго дня!
Ми dZENcode – компанія повного циклу розробки цифрових рішень: від дизайну та програмування до інтеграцій та пострелізної підтримки. Беремо проекти з нуля і підключаємось до доопрацювання існуючих рішень.
Ми можемо зробити вам парсер цін під це завдання.
Для яких магазинів потрібен парсинг? Чи потрібна одразу налаштування правил по станах та наявності?
Докладну інформацію про наші послуги та ставки ви знайдете на сайті: Freelancehunt Подивіться – далі обговоримо деталі роботи, пишіть, як будете готові.
⚠️ Після уточнення всіх деталей визначимо обсяг, підходящий формат співпраці: по завданням, аутсорс або аутстафф і фінальну вартість.
_________________
З повагою,
Denis / dZENcode
Чому з нами проекти гарантовано доходять до релізу:
💎 10+ років надаємо IT-послуги;
🔥 90+ штатних спеціалістів;
🚀 250+ публічних відгуків з 2015 року;
⚙️ Підтримуємо продукт по SLA після запуску;
✅ Працюємо по NDA та договору з компанією!
Бюджет: 6500 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня
Мене звати Дмитро
Можу написати парсер під вашу задачу з урахуванням усіх умов по цінах і логіці
Що зроблю
парсинг айфонів від 11 моделі
якщо товару немає — пусте значення
якщо є різні стани — підтягну всі
якщо різний стан акумулятора — візьму максимальну ціну
якщо магазин не дає поділу — зроблю можливість вибору дефолтного стану в адмінці
Також зроблю
зручну структуру даних (таблиця / Excel / БД)
можливість оновлення цін
просту адмінку або конфіг-файл для керування логікою
По строках
2–4 дні
Готовий обговорити деталі і одразу почати
Буду радий співпраці
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Hello there,
Готовий написати парсер на Python для збору цін на iPhone від 11 моделі з потрібною логікою по станах, акумулятору та відсутніх даних.
Зроблю так, щоб парсер:
залишав порожню комірку, якщо товару немає в наявності;
тягнув обидва стани, якщо на сайті є кілька варіантів;
вибирав максимальну доступну ціну для нового/не нового акумулятора;
ставив стан за замовчуванням, якщо магазин не має поділу по станах;
зберігав результат у зручному форматі: Excel/CSV або SQL-базу.
Працюю з Python, BeautifulSoup/requests/Selenium за потреби, добре розумію структуру інтернет-магазинів і можу швидко адаптувати парсер під різні сайти. Готовий виконати за 1 день після отримання списку магазинів і бажаного формату таблиці.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Я Роман, індивідуальний розробник із 4-річним досвідом, тому професійно реалізую для вас парсер цін на iPhone (від 11 моделі та вище) з гнучкою логікою обробки станів та акумуляторів, інтегрувавши його у зручну адмінпанель для керування налаштуваннями кожного магазину «за замовчуванням»; мій підхід на базі Node.js або Python дозволяє автоматично витягувати кілька станів пристрою, фільтрувати максимальну ціну для нових акумуляторів та залишати порожні комірки при відсутності товару, що забезпечить вам актуальну та структуровану базу для аналізу ринку в реальному часі; працюю через ФОП, передаю повністю готове рішення з можливістю подальшого масштабування під нові джерела, а мої роботи можна переглянути тут: https://3magency.co/, https://jk-solution.com.ua/, https://farfieworldwide.com/, Behance.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 2 дні
Добрий день. Готовий до виконання роботи
Попередні питання я уже уточнив
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Доброго дня, Микита! Зроблю парсер який сам збирає актуальні дані з магазинів і кладе у зрозумілу таблицю: є товар - ціна, нема - порожньо. Різні структури магазинів врахую на рівні налаштувань . Не треба буде нічого правити руками при додаванні нового джерела. Все через адмінку.
Скажіть скільки магазинів і чи є вже якийсь формат куди виводити дані, дам точні строки і вартість.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 4 дні
Доброго дня! Маю досвід у створенні парсерів та ботів. Зроблю, в залежності від подальшої розмови з обговоренням подробиць, вчасно або раніше. Звертайтеся в особисті повідомлення, обговоримо подробиці
Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день
Вітаю! Зможу реалізувати. Відпишіть в приват щоб обговорити всі деталі. Буду рад співпраці!
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Доброго дня. Готовий виконати . Деталі можна обговорити в особистих повідомленнях.
Бюджет: 1081 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня!
Готовий написати парсер для інтернет-магазину б/в мобільних телефонів, що витягуватиме ціни на iPhone від 11 моделі. Враховую ваші вимоги: порожні комірки за відсутності даних, витягнення декількох станів, максимальну ціну для акумуляторів (новий/не новий) та гнучкість вибору стану за замовчуванням в адмінці. Маю досвід роботи з веб-парсингом та складними ТЗ.
Звертайтесь в ПП для обговорення деталей.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів
привіт
маю великий досвід в парсингу
це буде парсинг з одного магазину чи декілька?
який формат експорту для цих даних?
зроблю гнучку систему в яку можна легко додати новий парсер, зроблю просту веб адмінку
пишіть, обговоримо деталі
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Маю досвід написання парсерів цін (Python, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium). Ваше завдання — зрозуміле.
Що зроблю:
Парсинг цін на iPhone (з 11 моделі) з можливих магазинів
Якщо немає в наявності — пуста комірка
Якщо є кілька станів (новий/б/в, акумулятор) — беру максимальну ціну
Якщо в магазина немає поділу на стани — в адмінці налаштовується стан за замовчуванням
Дані зберігаються в БД + експорт у Excel/CSV
Технології: Python + Scrapy/Selenium + SQLite/PostgreSQL + Django (для адмінки) або просто SQL + CLI.
Бюджет: 1100 UAH Термін: 1 день
Доброго дня
пишіть готовий виконати вашу роботу швидко і якісно
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Доброго дня, Микита.
Пишіть, обговоримо детальніше
......................................................................
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Готовий взятися, але треба подивитись сайт-джерело.
Використовую python, uv, github, docker.
Бюджет: 1081 UAH Термін: 1 день
Доброго дня.
Зможу написати парсер.
Якщо у вас є питання можете написати мені в ПП.
Бюджет: 4000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня!
Ми маємо досвід у розробці парсерів для інтернет-магазинів та розуміння вимог щодо отримання цін на товари. Для реалізації цього проекту ми запропонували б наступний підхід:
- Розробимо парсер, який зможе тягнути ціни на айфони був починаючи від 11 моделі.
- Якщо порожня комірка відсутня, парсер буде продовжувати роботу.
- Якщо є декілька станів, парсер буде тягти ціни для всіх станів.
- Якщо є новий/не новий акумулятор, парсер буде тягти максимальну доступну ціну.
- Якщо виникнуть проблеми з парсингом, ми зможемо швидко їх вирішити.
Ми пропонуємо ціну 4000 грн за виконання цього проекту протягом 15 днів.
Добрий день, потрібно розміти об'єм роботи, тобто від чого відштовхуємось?
Адмінка, про яку йде мова, вже існує, чи мені потрібно розробляти її з нуля (веб-інтерфейс + база даних)?
Яка кількість сайтів-магазинів? і чи уже є ця база, чи потрібно ще її окремо парсити?
Чи передбачено бюджет на проксі-сервери та сервіси розгадування капчі, якщо сайти-донори мають захист від ботів?
Як часто парсер повинен оновлювати ціни (раз на добу, щогодини, або за натисканням кнопки в адмінці)?
Де фізично буде працювати цей скрипт (на вашому VPS-сервері, у хмарі, чи на комп'ютері менеджера)?
Роблю ставку із формальною ціною
Потрібно розробити бота (бажано на Python), який автоматично перевірятиме сайт на появу нових вакансій. Вимоги: Моніторинг офіційного сайту деталі будуть додані Перевірка кожні 1–2 хвилини. Відстеження лише таких локацій певних локації і міст Якщо з’являється нова вакансія, бот повинен одразу надіслати повідомлення в Telegram Повідомлення має містити: назву вакансії; локацію; посилання на вакансію; час виявлення. Бот не повинен надсилати повторні повідомлення про ту саму вакансію. Потрібна інструкція з налаштування та запуску бота після завершення роботи. Бажано: Можливість легко додавати або прибирати локації. Можливість відстежувати лише вакансії певного типу Стабільна робота 24/7. Бюджет: від 3000 до 6000 тисяч гривень Прошу вказати термін виконання, кінцеву вартість та приклади схожих проєктів (якщо є).
Необхідно розробити додаток або скрипт, який буде автоматично конвертувати файли з форматів YML або JSON у формат XLS, з подальшою генерацією посилання на вихідний XLS файл для промо Вимоги: Вхідні дані: Файл у форматі YML (посилання будуть надані) або Файл у форматі JSON (посилання будуть надані, JSON не містить дерева категорій, але кожен товар знаходиться в окремому масиві). Вихідні дані: Файл у форматі XLS з доступом через пряму посилання. Файл має оновлюватися автоматично за розкладом, наприклад, щоденно. Функціональні вимоги: Можливість вказання кількості днів для Наявності Під замовлення для кожного вхідного посилання. Додаток має стабільно працювати в умовах обмеженого за ресурсами хостингу. Бажано інтуїтивно зрозумілий веб-інтерфейс для управління налаштуваннями.
Потрібно внести невелику правку в програму, яка формує замовлення для друку. Завдання: Ми додали в асортиментм'яке скло з принтом. У замовленнях назва принта буде виділена символами#...# для коректного розпізнавання. Приклад: Мяке скло, #Абстракція біла# 2.0mm, Форма: Прямокутник... Необхідно: якщо в тексті замовлення присутній фрагмент між символами#...#, програма повинна розпізнати його як замовлення з принтом; при формуванні PDF або аркуша для друку таке замовлення потрібновиділити окремим кольором (будь-яким помітним, узгодимо під час виконання); решта логіки роботи програми має залишитися без змін. Приклад замовлення додаю нижче для тестування.
Проект: Ми запускаємо B2B-сервіс наскрізної аналітики та управління рекламними кампаніями для таргетологів і медіабайерів. Продукт працюватиме з офіційним Meta API. Головна технічна складність і фокус проекту — віртуозна робота з лімітами Facebook, маршрутизація трафіку між пулом наших додатків і жорстка система захисту інфраструктури від блокувань сірих рекламних акаунтів. У нас вже є детальне технічне завдання, описана архітектура баз даних, логіка балансувальника та вимоги до інтерфейсів. Шукаємо виконавця, який візьме це в реалізацію під ключ (бекенд + фронтенд дашбордів). Що потрібно зробити (Ключові завдання): Інтеграція з Meta API: Налаштувати авторизацію користувачів та регулярний асинхронний парсинг статистики рекламних кабінетів. Запити повинні надсилатися виключно пакетами для економії лімітів. Система авто-відізвання кабінетів: Написати модуль, який безперервно моніторить статуси рекламних акаунтів. Якщо кабінет потрапляє в бан, система повинна автоматично відкликати токен доступу протягом 60 секунд, щоб захистити наше додаток від санкцій Meta. Інфраструктура проксі: Реалізувати тунелювання всіх запитів до API через пул SOCKS5. Обов'язкова жорстка прив'язка конкретного токена користувача до статичного IP-адреси. Розумна маршрутизація: Створити алгоритм, який буде розподіляти прив'язані рекламні кабінети між кількома нашими додатками Facebook у заданих пропорціях для зниження ризиків. Розробка інтерфейсів: Створити клієнтський дашборд зі зведеною таблицею статистики та просунуту адмін-панель для ручного управління лімітами користувачів, прив'язками до додатків і пулом проксі. Очікуваний стек технологій: Бекенд: Python, FastAPI. Асинхронні задачі: Celery, Redis. Бази даних: PostgreSQL (або ClickHouse для статистики, на ваш розсуд). Фронтенд: Vue.js або React (можна використовувати готові UI-бібліотеки та шаблони дашбордів, акцент на функціональність, а не складний дизайн). Вимоги до виконавця: Упевнений досвід роботи з Meta Graph API та Marketing API. Ви повинні розуміти, як працюють ковзаючі ліміти, як читати заголовки завантаженості та як працювати з токенами. Розуміння специфіки арбітражу трафіку. Слова «білінг», «бан рекламного кабінету», «бізнес-менеджер» і «фарм» не повинні викликати у вас запитань. Досвід побудови асинхронних парсерів і роботи з проксі-серверами на рівні мережевих запитів. Готовність працювати за чітким технічним завданням і здавати проект поетапно. Умови: Формат співпраці: Проектна робота Бюджет: Обговорюється індивідуально на основі вашої оцінки технічного завдання. Оплата: Поетапна, прив'язана до контрольних точок. Як відгукнутися: У супровідному листі обов'язково вкажіть ваш досвід роботи з Meta API, прикріпіть посилання на схожі проекти (або опишіть їх функціонал, якщо вони під NDA) і напишіть орієнтовну вилку цін і термінів на розробку подібної системи з нуля. Відгуки без опису релевантного досвіду роботи з Facebook API розглядатися не будуть.
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.