Потрібен софт для парсингу токенів на AXIOM trade і інших задач
Eclipse Trencher — Функціонал
1. Снайпер "гарних" девів
Програма автоматично сканує кожну нову монету на платформах PumpFun, Bonk, LaunchLab і Boop. Якщо у розробника (деву) відсоток міграцій вище заданого вами порогу — монета автоматично відкривається, а також відображається статистика по його двом попереднім проектам (максимальні маркет-каппи), також покаже скільки доларів був Dev-buy, і коли і скільки він зазвичай продає монету (Знову ж, іноді інформації немає (Баг памп фана або дуже старі минулі монети). Також можна вказати, щоб у монети був dev-buy не більше вказаного вами значення.
⚠️ Дані про минулі монети доступні лише для PumpFun. Можливі незначні розбіжності у маркет-капах через різні джерела даних.
Додатково можна відкрити останню монету розробника паралельно з новою — для візуального порівняння та аналізу.
2. Twitter-чекер
Сканує кожну монету з PumpFun і BONK на наявність прикріпленого твіта. Якщо твіт відповідає заданим критеріям (час публікації, кількість підписників автора) — він відображається у софті.
Особливості:
Унікальна база твітів: один і той самий пост не відображається двічі.
Підсвічування тикера або імені монети, якщо вони згадані у твіті.
Можливість відображення тексту твіта.
Відкриття першої монети з підходящим твітів (корисно при масовому запуску монет за якоюсь новиною).
Підтримка:
Чорного списку (акаунтів і ключових слів)
Білого списку (автоматичне відкриття монет від заданих акаунтів або слів)
Режиму POST ONLY (учитываются лише оригінальні пости, не відповіді)
Режиму ONLY CONTAINS (монети відображаються лише якщо ім'я або тикер містяться у тексті твіта)
Також відображається:
Ім'я автора твіта
Кількість його підписників
Тип твіта (пост, відповідь, цитата)
⚠️ Рідко можливі неточності через помилки API PumpFun.
3. Снайпер міграцій
Простий і ефективний функціонал: як тільки відбувається міграція монети — вона одразу відображається у софті.
4. Снайпер нової монети після міграції
Якщо у розробника мігрувала стара монета і створена нова — вона або автоматично відкриється, або відобразиться у інтерфейсі. Також показуються дані про попередні монети (маркет-капи).
5. LaunchCoin Оповіщення - читає кожну монету на LaunchCoin і відображає хто її розробник (Кількість підписників, посилання на твіттер) і авто-відкриття від вказаної кількості підписників
6. CA Sniper
Щосекунди моніторить Twitter на наявність повідомлень з контрактами, що містять ключові слова (CA:, boop, bonk, pump). Знайдені контракти автоматично відкриваються.
Додатково:
Ведеться чорний список логінів: один і той самий пост не відкривається повторно.
Білий список акаунтів — дозволяє відкривати монети лише від довірених джерел.
Мета — захист від скаму і ботів, що масово розсилають CA.
7. Black List девів (Чорний список девів, тут все просто)
8. Dev Sniper по гаманцю (Тут теж все просто, вносите гаманець у файл, будь-яка нова його монета — відкривається автоматично)
r сканує кожну монету на прикріплений Community твіттер, відображає адміна і скільки у нього підписників, можна задавати мінімальну кількість підписників для відображення
Також у файл можна вносити логіни потрібних вам адміністраторів Community і якщо створюється монета, де він адміністратор — вона авто відкривається
Одне Community проходить по софту лише один раз, тобто відображаються лише нові
Також оновився дизайн у софту, налаштування переїхали у окреме вікно, і головне вікно стало більш мінімалістичним
Додатки 1
-
69 Привіт!
Я — професійний Python-розробник з великим досвідом в автоматизації, парсингу, створенні ботів та веб-інструментів.
На моєму рахунку понад 500 проектів — від простих парсерів цін конкурентів до складних систем, які збирають мільйони товарів з Amazon, обходять Cloudflare, капчі, IP-блокування та авторизації.
Я працював з такими сайтами як:
- Amazon
- Instagram
… - Facebook
- Google
- Twitter
- LinkedIn
- Walmart
та багатьма іншими.
Технології, з якими я працюю:
- Python
- Requests
- BeautifulSoup
- Selenium
- Playwright
- Scrapy
- Undetected Chromedriver
- ротація IP
- Django + PostgreSQL.
Для великих проектів створюю адмін-панелі та бази даних для зручної роботи з зібраними даними.
Також у мене є власна база лідів з email, телефонами та соцмережами, яка допоможе прискорити ваш маркетинг або продажі.
Готовий показати тестовий приклад перед початком роботи, щоб ви могли оцінити якість. Напишіть мені, розкажіть про задачу — і ми знайдемо найкраще рішення для вашого бізнесу.
-
727 6 0 якщо нічого готового немає і ніхто не впорався, звертайтесь 25$/година
-
454 5 0 Добрий день! Пишіть. Є 1 в 1 такий, тільки потрібно додати пару налаштувань
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
Olx
1789 UAH
Мені потрібен бот OLX, який витягує номер телефону з оголошення до того, як воно стане активним! Він ПОВИНЕН бути неактивним — зокрема, в статусі "очікує". У мене є записи очікуючих пропозицій; мені просто потрібно витягнути номер з них. Парсинг даних, Python ∙ 21 хвилина тому ∙ 5 ставок |
Розробка програмного забезпечення для керування iPhone через USB-кабель з ПК
10 000 UAH
Потрібно розробити програму для Windows, яка дозволяє підключати iPhone з jailbreak через USB-кабель і керувати ним з комп’ютера. Основний функціонал: Підключення iPhone через USB. Програма повинна швидко розпізнавати підключений iPhone і працювати через кабель, щоб… C та C++, Python ∙ 1 день 2 години тому ∙ 16 ставок |
BuzzPost автоматизація Facebook під ІзраїльПроект вже є і він працює - задача вирішити питання по обмеженню фб, при кількості постів на годину більше 3-4 (з 7 ранку до 12 ночі) акаунти клієнтів обмежуються фб. сайт - https://buzzpost.co.il/ Також пошукати дірки в логіці і в самому проекті і виправити їх, знову ж логіка… Python, Робота з клієнтами ∙ 1 день 23 години тому ∙ 14 ставок |
AI Коментуюча Платформа для TikTok та Instagram.Мета проекту Розробити систему, яка дозволяє керувати великою кількістю акаунтів TikTok та Instagram і автоматично публікувати релевантні коментарі під вибраними відео з використанням ШІ. Основний функціонал1. Управління акаунтами Необхідно реалізувати можливість підключення… AI та машинне навчання, Python ∙ 6 днів 1 година тому ∙ 23 ставки |
Побудувути модель калсифікації клієнтів1. Є дані клієнтів в Mongo/SQL (приблизно 20 000 заисів із сирими даними). 2. Необхідно на їх основі побудувати фічі та модель класифікації клієнтв на поведінкові групи. 3. Проект виконати на Python. AI та машинне навчання, Python ∙ 7 днів 19 годин тому ∙ 46 ставок |