Бюджет: 50 EUR Термін: 1 день
Привіт.
Розробляю ботів для телеграму на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Connection of trading signals from TradingView to Telegram, all data is provided, all files, the strategy is also available.
Acceptance Criteria
TradingView:
7 multi-charts configured (20 assets, 3 timeframes).
Renko enabled for M1 with correct block sizes.
~60 alerts active, sending signals to the webhook.
Screenshots of layouts and alerts.
Heroku:
Application is running: https://your-app.herokuapp.com
Signals are received in Telegram with ML-confidence:
0.75 without news
0.85 with news
Heroku log without errors.
Telegram:
Test signals received in the format:
[BINARY/FOREX] [ticker] [timeframe] BUY/SELL | Risk | Reasons | Expiration/SL/TP | ML-confidence | Pattern | BOS/CHOCH/Po3 | Session | News
Бюджет: 50 EUR Термін: 1 день
Привіт.
Розробляю ботів для телеграму на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Бюджет: 50 EUR Термін: 1 день
Можу виконати замовлення, досвіду в налаштуванні алертів/повідомлень/сигналів з трейдингвью в телеграм предостатньо. + можу працювати не тільки з самою зв'язкою ТВ-ТГ, можу і сам індикатор/стратегію доопрацювати (є різні функції для відправки повідомлень, можна вибрати більш оптимальний варіант, щоб менше за саму підписку ТВ платити; можна доопрацювати інструмент так, щоб було більше корисних і цікавих користувачу даних у самому повідомленні, можна зробити так, щоб було не тільки текст, але й зображення). В загальному звертайтеся, знайду час
Бюджет: 50 EUR Термін: 1 день
Привіт! Я підключу TradingView → Telegram точно відповідно до ваших критеріїв прийняття.
Я надам:
TradingView: створити 7 мульти-графіків (~20 активів × 3 таймфрейми), увімкнути Renko на M1 з правильним розміром блоку; створити ~60 сповіщень з JSON навантаженням для вашого вебхука; надати скріншоти макетів і сповіщень.
Heroku: розгорнути додаток вебхука/форматера; очистити журнали (без помилок). Реалізувати ML-confidence gating: проходити лише якщо ≥0.75 (без новин) або ≥0.85 (з новинами).
Telegram: надіслати тестові повідомлення в точному форматі (2 рядки), включаючи: Ризик, Причини, Термін/SL/TP, ML впевненість, Шаблон, BOS/CHOCH/Po3, Сесія, Новини.
Результати:
Джерельний код приймача (Docker/README/.env.example) + експортовані шаблони сповіщень.
Скріншоти мульти-графіків і налаштувань сповіщень.
Короткий посібник з обслуговування (додати актив/TF/сповіщення).
Готовий почати негайно і працювати з вашими наданими файлами/стратегією. Оплата через Safe/ескроу.
Бюджет: 50 EUR Термін: 5 днів
Привіт!
Готовий підключити ваші торгові сигнали з TradingView до Telegram швидко та якісно. Усі файли та стратегія вже у вас є — значить, зможу одразу приступити і налаштувати сповіщення так, щоб усе працювало без збоїв.
Буду радий обговорити деталі і почати роботу!
Бюджет: 50 EUR Термін: 3 дні
Вітаю, Oleh!
Я розумію, що у вас вже є всі дані, файли та стратегії в TradingView, і зараз вам потрібно автоматизувати доставку цих сигналів у Telegram. Я можу налаштувати для вас зручне та надійне підключення, щоб кожне сповіщення з TradingView миттєво надходило у потрібний канал, групу або бот у Telegram.
✅ Що я реалізую
Налаштування вебхуків TradingView – підключення сигналів для відправки HTTP-запитів.
Серверне/API рішення – створення безпечного сервісу (Node.js, Python або PHP/Laravel – за вашим вибором) для прийому сигналів і обробки даних.
Інтеграція з Telegram – налаштування Telegram-бота (через BotFather) або пряме підключення до групи/каналу через Telegram Bot API.
Гнучкий формат повідомлень – сигнали можуть містити назву пари, стратегію, точку входу/виходу, стоп-лосс, тейк-профіт та будь-яку додаткову інформацію.
Обробка помилок та логування – для стабільності та зручного відстеження роботи.
Підтримка розгортання – допомога у запуску рішення на вашому хостингу (VPS, AWS, Heroku тощо).
🚀 Додаткові можливості
Інтеграція приватного/платного каналу сигналів (для передплатних сервісів).
Підтримка кількох стратегій і кількох каналів (різні сигнали → різні Telegram-групи).
Розширене форматування (графіки, емодзі, стилізація тексту).
Адмін-панель для керування сигналами та користувачами (за потреби).
🔧 Рекомендований стек технологій
Backend: Node.js (Express) або Python (Flask/FastAPI) – легкі та надійні для вебхуків.
Telegram API: Telegram Bot API / python-telegram-bot / telegraf.js.
Хостинг: VPS (DigitalOcean, AWS EC2 тощо) для стабільної роботи.
📅 Термін та бюджет
Термін: 3–5 днів для базової інтеграції (залежно від складності).
👉 Завдяки цьому рішенню ваші торгові стратегії працюватимуть повністю автоматично — кожен сигнал з TradingView буде миттєво відправлятися до Telegram.
Хотіли б ви, щоб я спочатку реалізував базову версію (TradingView → Telegram бот), а потім поступово додав розширені функції?
Необхідно розробити сервіс на базі Claude або іншої підходящої AI-моделі, який зможе автоматично знаходити компанії-конкуренти, зв’язуватися з ними по електронній пошті та телефону, збирати необхідну інформацію та заносити результати в єдину таблицю. Основна задача сервісу Користувач задає конкретний запит, наприклад: - дізнатися вартість певного виду м’яса; - дізнатися ціну на конкретний вид деревини; - уточнити вартість товару або послуги; - перевірити наявність продукту; - дізнатися терміни виконання замовлення; - отримати умови співпраці. Після цього система повинна: 1. Знайти підходящі компанії. 2. Зібрати їх контактні дані. 3. Відправити їм персоналізовані листи. 4. Подзвонити компаніям за допомогою AI-бота. 5. Отримати відповіді на задані питання. 6. Зберегти всі результати в Google Sheets або іншу таблицю. Під кожну нову задачу користувач повинен мати можливість змінювати пошукові запити, критерії відбору, текст листа та сценарій телефонної розмови. Етап 1. Збір бази компаній Етап 2. Email-розсилка та збір відповідей Етап 3. AI-обдзвон компаній --- Важливі технічні вимоги - Можливість використовувати Claude для генерації листів, аналізу відповідей та управління діалогом. - Можливість замінити AI-модель без повної переробки системи. - Інтеграція з Google Sheets. - Інтеграція з Gmail або іншим поштовим сервісом. - Інтеграція з сервісом AI-телефонії. - Історія всіх листів, дзвінків та змін. - Можливість зупинити або поставити завдання на паузу. - Контроль витрат на дзвінки, листи та AI-запити. - Обмеження кількості дзвінків на день. - Захист від повторної відправки листів та повторних дзвінків одній компанії. - Дотримання законодавства про телефонні дзвінки, запис розмов, email-розсилки та використання персональних даних. --- Очікуваний результат В результаті повинен вийти сервіс, в якому користувач створює завдання, вказує, яку інформацію необхідно дізнатися, обирає географію та джерела, після чого система самостійно: 1. Збирає базу компаній. 2. Знаходить контактні дані. 3. Відправляє персоналізовані листи. 4. Обдзвонює компанії за заданим сценарієм. 5. Аналізує відповіді. 6. Формує єдину таблицю з результатами. 7. Показує, з якого джерела була отримана кожна інформація. Для першого обговорення з розробником також варто попросити окремо оцінити вартість і терміни MVP, автоматичного парсингу, AI-телефонії та щомісячної інфраструктури.
Потрібно розробити промпт для ШІ (бажано Gemini але можна пропонувати альтернативу), при якому ми зможемо використовувати конкретну стилістику для генерації зображень. ШІ повинно взяти за основу стиль і не змінюючи його, створювати всі необхідні нам форми предметів чи людей з максимально прогнозованим результатом. Наприклад генерувати персонажів по фото, які будуть схожі на реальну людину, та органічно інтегрувані у загальну сцену зі збереженням стилю
Всім привіт! Зараз на ринку дуже багато селлерів, які продають токени claude через проксі Мені необхідно протестувати різних селлерів і зрозуміти, яке API працює найбільш справно для кодування claude code Потрібно буде авторизовуватися через термінал в claude code і дивитися на стабільність роботи API (проганяти під навантаженням) і знайти найбільш оптимальний Хто зараз може взяти в роботу?
Шукаємо спеціаліста з LLM, RAG та prompt engineering для аудиту й удосконалення вже створеного ШІ-асистента операторів контакт-центру мережі медичних центрів. Це не розробка з нуля. Наразі асистент працює в середовищі ChatGPT та використовує: власну навичку з інструкціями SKILL.md; базу знань у Project Sources; структуровані Markdown-файли, автоматично сформовані з CSV-вивантажень медичної інформаційної системи; окремі індекси цін, виконавців, підрозділів, пакетів, обладнання та рекомендованих комбінацій послуг. База містить приблизно: 2 700+ медичних послуг; 90+ пакетів і комплексів; 300+ рекомендованих комбінацій; 600+ хірургічних втручань; ціни за різними підрозділами; виконавців, адреси, підготовку, обладнання та іншу довідкову інформацію.Що має робити асистент За запитом оператора асистент повинен швидко надавати перевірену відповідь: чи надається потрібна послуга; точний код, назву та ціну; у яких підрозділах вона доступна; хто з лікарів або інших спеціалістів її виконує; як підготуватися; який пакет або комплекс вигідніше запропонувати; які супутні послуги доцільно запропонувати; яка послідовність комплексного запису; які є дешевші або альтернативні варіанти; для операцій — окремо базову ціну та орієнтовну загальну вартість випадку хірургічного лікування. Асистент не повинен вигадувати ціни, виконавців, підготовку, медичні показання або переносити інформацію між схожими послугами.Наявні проблеми Система вже працює, але потребує підвищення стабільності пошуку та якості відповідей. Зокрема: модель інколи знаходить основну послугу, але пропускає рекомендовані комбінації; не завжди витягує окремі поля з великих Markdown-файлів; може знаходити базову ціну операції, але пропускати загальну вартість хірургічного випадку; результати залежать від структури та розміру файлів у Project Sources; потрібно оптимізувати індекси, маршрутизацію джерел і правила пошуку; потрібно забезпечити однаково якісні відповіді на короткі, неточні та розмовні запити операторів. Наприклад, простий запит «холецистектомія» повинен одразу повернути доступні варіанти операції, коди, базові ціни, загальну вартість лікування, підрозділи, виконавців та пов’язані послуги.Завдання спеціаліста Провести аудит чинного SKILL.md, структури бази знань і логіки пошуку. Проаналізувати причини пропуску даних під час retrieval. Запропонувати оптимальну архітектуру бази знань для ChatGPT. Удосконалити або переписати SKILL.md. Оптимізувати структуру Markdown-файлів та компактних індексів. Налаштувати обов’язковий пошук: пакетів і комплексів; рекомендованих комбінацій; цін за підрозділами; виконавців; вартості випадку хірургічного лікування. Перевірити генератор бази знань із CSV-вивантажень та за потреби вдосконалити Python-скрипти. Створити набір контрольних запитів і критеріїв оцінювання відповідей. Провести тестування на реальних сценаріях контакт-центру. Надати фінальну документацію для подальшого оновлення та підтримки системи.Очікуваний результат Маємо отримати стабільного асистента, який: відповідає українською мовою; не пропускає критично важливі дані; повертає лише інформацію, підтверджену базою знань; правильно розрізняє послуги, пакети та рекомендовані комбінації; показує код, назву, ціну, підрозділ і виконавця; для операцій розділяє базову ціну та повну вартість лікування; пропонує оператору конкретний сценарій подальшого запису пацієнта; стабільно працює після наступних оновлень CSV-вивантажень; працює відносно швидко.Вимоги до виконавця Потрібен спеціаліст із практичним досвідом: ChatGPT Projects, Custom GPT або ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval та семантичного пошуку; prompt engineering; проєктування баз знань для мовних моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обробки та перетворення даних; тестування якості відповідей LLM. Буде перевагою досвід із медичними інформаційними системами, контакт-центрами або великими каталогами послуг. Ми шукаємо не лише автора промтів, а спеціаліста, який розуміє обмеження пошуку у великих джерелах, фрагментацію контексту та способи побудови надійних індексів.Що надати у пропозиції Просимо коротко зазначити: Ваш досвід із ChatGPT, RAG або корпоративними базами знань. Приклади схожих реалізованих проєктів. Як би ви підійшли до діагностики пропуску окремих полів у великих файлах. Орієнтовні строки та вартість аудиту й доопрацювання. Чи готові ви підписати угоду про конфіденційність. Персональні дані пацієнтів у межах цього проєкту не передаватимуться. Остаточна вартість робіт буде узгоджена після уточнення Технічного Завдання між Замовником та Виконавцем.
Шукаю виконавця для побудови системи AI-агентів, яка автоматизує маркетинговий і продажовий конвеєр: від генерації контенту до сегментації лідів у CRM і аналітики гіпотез. Нижче - задачі, згруповані за функціональним призначенням. Скільки саме сервісів/агентів буде в підсумковій архітектурі і на якому стеку - вирішуєте ви, виходячи з власного досвіду. Головне, щоб рішення покривало всі задачі нижче, було робочим, підтримуваним, масштабованим та обов'язково мало зручний механізм рев'ю/затвердження результатів людиною перед публікацією чи запуском реклами. Блок 1. Генерація контенту (мультиканальний копірайтинг)Один або кілька генеруючих генеруючий модулів, що видають тексти під різні формати на основі матеріалів проєкту (програми курсів, інтерв'ю, ефіри): Тексти лендінгів Email-послідовності: прогрівні ланцюжки, розсилки Пости в Telegram-бот/канал Рекламні тексти для Meta, включно з варіантами під різні гіпотези Контент-план і пости для Facebook / Instagram / Telegram Статті для блогу (в тому числі на основі транскрибованих відео — див. Блок 3)Блок 2. Виробництво фінальних матеріалівПеретворення готового тексту в кінцевий артефакт, готовий до публікації: Лідмагніти — верстка і збірка готового PDF (чек-листи, гайди) з інтеграцією Canva/Figma для редагування Рекламні креативи Meta — статичні візуали з ресайзами під формати кампаній Лендінги на Framer — структура сторінки, наповнення CMS, збірка готової сторінки під запуск.Блок 3. Відео → блог Транскрибація відео (ефіри, інтерв'ю, воркшопи) Нарізка транскрипту на статті, що ведуть у воронку Публікація в блог на основному сайті (блогу зараз немає — можливо, потрібна блог-секція на Framer CMS; відкрите питання: чи може її створити сама система, чи це окрема задача)Блок 4. Інтеграція з рекламним кабінетом Meta Вивантаження готових текстів і креативів у кабінет Тегування оголошень/кампаній за гіпотезамиБлок 5. CRM та лід-роутинг Автоматична сегментація лідів у Telegram-боті (був/не був на заході, гілка воронки, офер) Передача сегментів у CRM Автотегування нових лідів у CRM при потраплянні у воронку (через реєстрацію)Блок 6. Аналітика гіпотез Формування таблиці/дашборду гіпотез: витрати/результат по кожній воронці, лід-магніту, креативу. Періодичний АІ-аналіз з рекомендаціями: що масштабувати, що зупинити Оцінка конверсійності лендінгівЩо очікуємо у відгуку Бачення архітектури — як би ви розбили ці 6 блоків на агенти/сервіси, на якому стеку (оркестрація, генерація, зберігання даних). Портфоліо/кейси — приклади подібних систем автоматизації (маркетинг, ліди, контент-генерація). Орієнтовна оцінка термінів і вартості, бажано поетапно. Питання по ТЗ, якщо щось незрозуміло.