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.
Ставки приховані
Ставки поки відсутні
Ставки приховані
Ставки приховані
-
Вячеслав Иванов
19 квітня 2025
Здравствуйте. Что хотели бы уточните по проекту, чтобы более детально обсудить процесс?
-
Oleksandr Maliuk 20 квітня 2025Добрый день, интересует полная механика проекта, правильно ли я понимаю:
Есть какая-то информация, которую нужно парсить по запросу в виде бота.
Информация идёт в Google-таблицу, оттуда ИИ её конвертирует в какой-то понятный вид, и дальше информация идёт в бот.
То есть, по сути, пользователь просто нажимает кнопку, возможно, выбирает источник парсинга, выбирает, видимо, дату (например: данные за сегодня или данные, которых ещё не было раньше, то есть только актуальные), и дальше получает информацию, уже переработанную ИИ в актуальный и понятный вид для пользователя.
При этом, возможно, пользователь имеет возможность получить данные как в оригинальном виде, так и в "новом виде", верно? И всё должно быть в супер-понятном интерфейсе бота
-
Вячеслав Иванов
20 квітня 2025
Да, вы очень хорошо все описали. Вот я составил тз.
Тз: Умная система утренней финансовой сводки в Telegram
⸻
Цель:
Собрать и обработать ключевые данные (волатильность, объёмы, отчёты, новости и макроэкономика) и отправлять сводку в Telegram ежедневно в рабочие дни либо по запросу кнопкой
⸻
Основные блоки системы:
1. Источники данных:
• API-источники:
• Yahoo Finance — котировки
• Investing.com — макроэкономика
• Finnhub — объёмы, волатильность
• Webull — отчёты, премаркет-движение (через web-Парсинг, либо апи если у них есть)
• ForexFactory — календарь событий
Плюс дополнительные источники в будущем
• E-mail:
• Gmail API
• Парсинг писем
⸻
2. Парсинг и логика:
• Волатильность (имплайд) и объём SPY через Finnhub
• Средний объём за 10 дней
• Сравнение текущего объёма со средним
• Отбор компаний с отчётами (например > $50B капитализации)
• Ранжирование важности новостей по базе факторов (Google Sheets)
Логика анализа новостей (по факторам)
• Проверить наличие в базе (Google Sheets)
• Вычислить силу влияния новости по таблице факторов
• Определить знак с помощью ИИ (положительный/отрицательный)
• Вывод в Telegram (коротко, emoji, тикеры)
⸻
3. Хранилище и интеллект:
• Google Sheets:
• История новостей
• Таблица факторов влияния
• Вес источников
• OpenAI:
• Переформулировка новостей, вынесение сути и также вложение ссылки для просмотра полной новости
• Анализ важности новости по таблице
⸻
4. Telegram-бот:
• Автоотправка в 3:00 NY / 10:00 по Киеву
• Кнопка «утренняя сводка» — ручной запуск
• Пример Формата:
[Индексы]
S&P 500: -0.4% | Nasdaq: +0.2%
[Валюты]
USD: +0.1% | EUR: -0.3%
[Сырьё / BTC]
Oil: +0.4% | BTC: +1.2%
[Earnings > $50B]
MSFT, TSLA
Email:
✅ NVDA, TSLA
❌ AAPL
Новости:
В Иране началась война (сила 5)
Эпл выпустил айфон (сила 2) Ссылка на новость:
Обязательные условия:
• Повторный запрос при пустых/ошибочных данных
• Масштабируемость и поддержка проекта в будущем
• Защита ключей (через .env)
-
Oleksandr Maliuk 21 квітня 2025Хорошо, в целом задача полностью понятна, но хочу кое-что донести, что в целом ставка занижена
1.5 парсингов
2.Телеграмм Бот ( кастомный, много кнопок, прямая синхронная работа)
3.Апи + переработка данных(включая работа с OpenAI и Google Sheets API)
4.Вероятнее всего какая-то база данных.
это как минимум 700$-800$ и недели полторы на проект.
Задача то ясна, если вы в целом готовы к таким инвестициям, напишите в ЛС тогда обсудим дальнейшую работу.
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Шукаємо досвідченого Python/AI-розробника (або невелику команду) для створення ІІ-сервісу на базі Telegram-бота. Проект автоматизує прийом замовлень від майстрів і сервісних центрів на діючому B2B-майданчику запчастин для мобільної техніки та електроніки (каталог ~30 000 SKU). Що повинен робити бот:Мультимодальний ввід: приймати текст, голосові повідомлення (Whisper API) та фото деталей/маркувань (GPT-4o Vision), розпізнавати номенклатуру, ревізії та парт-номери.Розумний пошук: співвідносити жаргон майстрів (аккум, АКБ, дисплей, ориг) з офіційними назвами через векторний пошук (Vector DB).Інтерактивний UI: при кількох варіантах якості (Original, High Copy тощо) — групувати їх в одне повідомлення, виводити інлайн-чекбокси з цінами та залишками, перераховувати кошик «на льоту».Каскадні уточнення (Slot Filling): при неоднозначному запиті поетапно уточнювати параметри (модель → колір → ревізія).Оформлення: автоматично надсилати готовий JSON-пакет замовлення на сайт через API після підтвердження кошика.Стек: Python (FastAPI), Aiogram 3.x, OpenAI API (GPT-4o + Whisper), Qdrant, Docker + docker-compose. Термін реалізації: 5–7 тижнів.⚠️ Обов'язкова умова для відповіді: Щоб відсіяти авто-відповіді спам-ботів, вкажіть у повідомленні: яку модель ембеддингів (Embeddings) ви виберете для векторного семантичного пошуку по 30 000 технічних SKU і чому? Відповіді з шаблонним текстом без відповіді на це питання відхиляються автоматично.
Шукаємо фахівця або команду для впровадження AI-рішень у комунікацію медичного центру КТ та МРТ. Потрібно: інтегрувати AI у телефонію для обробки вхідних і холодних дзвінків; забезпечити природне українськомовне спілкування з мінімальними паузами; інтегрувати AI-асистента в чат Binotel або запропонувати ефективну альтернативу; автоматизувати відповіді на запитання, первинну консультацію та запис на обстеження. Важливо: сфера медицини потребує точного збору інформації перед КТ або МРТ, зокрема щодо зони обстеження, підготовки, направлення та можливих протипоказань. Рішення має бути емпатичним, професійним і передбачати передачу складних випадків оператору. У відгуку прошу надіслати релевантні кейси, опис запропонованого рішення та орієнтовні терміни. Досвід у медичних проєктах буде перевагою.
Необхідно розробити додаток в MATLAB, який зможе обробляти зображення/відео, виділяти окремі предмети, аналізувати їх характеристики і за необхідності використовувати методи машинного навчання для автоматизації аналізу. Бажано: впевнене знання MATLAB; досвід у Computer Vision / Image Processing; досвід з Machine Learning;
розробника для створення AI-ботів - мультиагентна система та автоматизацій в AI-додатку. Що потрібно: володіння n8n; досвід інтеграції OpenAI та інших AI-моделей через API; робота з вебхуками, REST API та Supabase; уміння створювати надійні AI-воркфлоу та автоматизації. Створювати мультиагентні системи з нуля або з фреймворку AI Agents, MCP, RAG