Обработать файл Эксель (неважно как)

Техническое задание (описан полный функционал) Проект AI Sales Agent для автоматического поиска потенциальных клиентов, персонализированной email-рассылки и обработки лидов. Первоначальный бизнес под который собирается ИИ Агент предназначен для проекта «платформа для строителей и строй техники в Германии и ЕС. Сайт :https://prostobau.de/ Цель — создать полностью автономную систему, которая сможет работать практически без моего участия и при необходимости легко переключаться на любую другую нишу бизнеса. Общая архитектура Система должна быть модульной. Каждый модуль должен работать независимо. Например: поиск компаний; анализ сайта; поиск email; генерация письма; отправка; обработка ответов; отчёты. Если потребуется заменить Apify или OpenAI на другой сервис, это должно происходить без переписывания всей системы. Источники поиска компаний На первом этапе использовать: Google Maps через Apify. В будущем должна быть возможность легко подключить: LinkedIn; Facebook; Gelbe Seiten; Yelp; любые другие источники. Поиск компаний Каждый день система автоматически получает около100 новых компанийпо заданному поисковому запросу. Например: Baumaschinenvermietung Bayern Bauunternehmen Nürnberg Trockenbau München Поиск должен полностью настраиваться. Я должен иметь возможность менять: нишу; страну; регион; язык; поисковые запросы; количество компаний. Без помощи программиста. Проверка дублей Перед обработкой компания проверяется по: домену; email; телефону; Google Maps URL; названию. Одна компания никогда не должна получить первое письмо дважды. Анализ сайта Если найден сайт, агент должен: изучить чем занимается компания; какие услуги оказывает; какие товары продаёт; регион работы; контактные данные; возможное имя владельца; email. После анализа создать краткое описание компании. Поиск Email Приоритет: личные рабочие адреса → sales → vertrieb → kontakt → info. Если email нет — компанию пропустить. Генерация письма Через OpenAI. Каждое письмо должно быть индивидуальным. Не использовать шаблонную замену пары слов. Письмо должно учитывать содержимое сайта. Стиль: коротко дружелюбно профессионально без давления без выдуманных фактов максимум 120 слов. Проверка письма Перед отправкой письмо должно автоматически проверяться. Если обнаружены: ошибки; выдуманная информация; слишком длинный текст; плохая персонализация, письмо должно быть создано заново. Отправка писем Не использовать корпоративную почту проекта. Создать отдельный новый домен для outbound email. Например отдельный похожий домен. Создать новые почтовые ящики. Настроить: SPF DKIM DMARC Обязательно организовать правильный прогрев почты. После прогрева выйти примерно на100 новых писем в день. Письма должны отправляться постепенно в течение рабочего дня. Не все одновременно. Follow-up Через5 днейпосле первого письма. Только если: нет ответа; нет bounce; компания не попросила больше не писать. Follow-up только один. После второго письма цепочка завершается. Обработка ответов Система должна автоматически: читать входящие письма. Определять: заинтересован; не заинтересован; просьба больше не писать; автоматический ответ; отпуск; нужен ручной ответ. После ответа автоматически прекращать любые дальнейшие письма. База данных Хранить: компании; сайты; email; историю писем; ответы; статусы; поисковые запросы; ошибки; дату обработки; follow-up. Dashboard Нужен удобный веб-интерфейс (desktop), а не только n8n. Я хочу видеть: Главная работает ли агент; текущий статус; сколько компаний найдено; сколько обработано; сколько отправлено; сколько ответов; сколько ошибок; сколько follow-up; сколько заинтересованных. Компании Таблица. Фильтры. Поиск. История. Поисковые запросы Добавить Удалить Изменить Приоритет Регион Страну Количество компаний. Настройки Без программиста должна меняться: OpenAI модель; почтовый аккаунт; домен; количество писем; лимиты; язык; шаблон; время отправки; количество компаний; срок follow-up; ниша бизнеса. Логи Все ошибки. Все действия. История работы. Экстренная остановка Большая кнопка STOP После нажатия: моментально прекращаются поиск; генерация; отправка; follow-up. Перезапуск Одной кнопкой. Режимы работы Тестовый Все выполняется кроме отправки. Можно проверить письма. Автоматический Полностью автономная работа. Масштабирование В будущем должна быть возможность: добавить несколько почтовых аккаунтов; несколько доменов; несколько проектов; несколько ниш; несколько стран; несколько языков. Без полной переработки системы. Ежедневный отчёт (организовать удобным способом, либо по почте владельцу, либо в телеграм через бота) В конце дня автоматически получать: найдено компаний; новых; дублей; найдено email; отправлено писем; follow-up; ответы; заинтересованные; ошибки. Безопасность Все API-ключи хранить безопасно. Никаких ключей внутри workflow. Документация После завершения проекта предоставить: инструкцию запуска; инструкцию изменения настроек; описание архитектуры; экспорт всех workflow; доступ ко всем сервисам. Важно Проект должен строитьсяне только под ProstoBau. Я хочу получить универсальную платформу для поиска клиентов, которую в будущем можно использовать практически для любого бизнеса, просто изменив: нишу; поисковые запросы; шаблоны писем; почту; домен; страну. Без привлечения программиста.

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.

Бот для дзеркалювання позицій на Binance Futures (Python) Потрібен бот, що читає мої позиції на Hyperliquid (публічний API) та Bitget Futures (мій ключ read-only) і пропорційно повторює їх на моєму Binance USDT-M Futures через API. Логіка: відкриття, збільшення, часткове закриття, повне закриття — все дзеркалиться з налаштовуваним коефіцієнтом розміру. Полінг 5–10 сек. Обов’язкова коректна обробка часткових закриттів та усереднень. Вимоги: сповіщення в Telegram про угоди й помилки; конфіг (пари, коефіцієнт, ліміти); деплой на мій VPS + інструкція; вихідний код передається мені. Ключі вводжу сам. Етапи: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малих сумах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поетапно. У відгуку вкажіть досвід з API бірж і як обробите часткове закриття 30% позиції лідером