Розробка ІІ агента

Доброго дня.
Можу допомогти з розробкою такого AI-агента: зібрати дані з 15 джерел, вибудувати стійкий пайплайн збору, нормалізації та аналізу, а також реалізувати блок рекомендацій на основі отриманих даних. Для таких завдань зараз краще працюють не крихкі парсери на фіксованих селекторах, а більш адаптивний підхід з fallback-логікою, автоматизацією браузера та AI-орієнтованим розбором структури сторінок при змінах сайтів.

Що я можу зробити по вашому проекту:
налаштувати збір даних з 15 джерел;
продумати архітектуру так, щоб система була більш стійкою до змін структури сайтів;
організувати очищення, нормалізацію та збереження даних у зручному форматі;
підготувати дані під графіки та дашборди;
реалізувати AI-блок, який буде аналізувати зібрану інформацію та формувати рекомендації за заданими правилами або через LLM.
…
Я б запропонував будувати рішення поетапно: спочатку узгодити точний список джерел, поля та частоту оновлення, потім зробити стабільний збір даних, а вже після - аналітику та рекомендації. Такий підхід зазвичай дає кращий результат, тому що спочатку важливо забезпечити якість і стабільність даних, а потім вже будувати поверх них “розумну” частину.

У мене є досвід з парсингом, автоматизацією, API, обробкою даних та AI-інтеграціями, тому можу швидко включитися і запропонувати практичне рішення без зайвої складності. Якщо потрібно, можемо почати навіть з першого етапу - тільки зі збору та підготовки даних, а рекомендації підключити наступним кроком.

По вартості та термінах зможу сказати точніше після уточнення деталей: які саме 15 джерел, чи є авторизація, які дані потрібно забирати, як часто оновлювати і в якому вигляді ви хочете отримувати результат. Почати можу найближчим часом.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт
є кілька ідей, як це можна грамотно реалізувати

пишу на пайтоні, можемо обговорити і я приступлю до розробки

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня!
Реалізую подібні задачі під ключ — від стабільного збору даних до підготовки структури під аналітику та рекомендації.
Роблю акцент не на “парсингу як такому”, а на тому, щоб система працювала стабільно при змінах сайтів і не вимагала постійного ручного втручання.
Як це буде реалізовано
Збір даних через API або браузерний парсинг (Python / Playwright) залежно від джерела
Логіка обробки, яка відслідковує зміни структури і коригує збір без зупинки процесу
Централізоване збереження даних у зручному форматі (таблиці або БД)
Підготовка чистої структури даних для ваших дашбордів
Окремо — модуль аналізу, який знаходить відхилення і формує рекомендації
… Що ви отримуєте
Стабільний збір з усіх джерел без “падінь” при змінах сайтів
Нормалізовані дані, готові до використання
Можливість масштабування і підключення нових джерел
Зрозумілу логіку, яку можна підтримувати, а не “чорний ящик”

Привіт! Готовий виконати цей проект, маю великий досвід розробки різних додатків.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю! Спеціалізуюся на автоматизації бізнес-процесів за допомогою ШІ. Пропоную розробку агента на базі GPT-4/Claude з інтеграцією через Make.com. Мій підхід — це не просто чат-бот, а "цифровий співробітник", який може виконувати конкретні дії (надсилати дані в CRM, формувати звіти, обробляти замовлення). Маю досвід у Lead Generation, тому розумію, як бот має спілкуватися, щоб приносити реальну користь бізнесу

Готовий реалізувати.

Зберу дані з 15 джерел з адаптивним парсингом (система буде підлаштовуватися під зміни структури сайтів). Дані очищуються, нормалізуються і зберігаються в зручному форматі.

Додам ІІ-агента для аналізу і видачі рекомендацій на основі виявлених закономірностей.

Дашборди можна не робити — віддам структуровані дані і інсайти під візуалізацію.

Готовий обговорити джерела і вимоги.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня, Жене!
В цілому завдання зрозуміле, для точного відповіді щодо термінів і ціни, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання.
Пишіть в приватні повідомлення — обговоримо деталі та ваші побажання.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня! Я фахівець з автоматизації та AI-інтеграцій. Розроблю для вас стабільного ІІ-агента для збору даних з 15 джерел. Рішення буде адаптивним до змін структури сайтів, забезпечить аналіз інформації, формування рекомендацій та підготовку даних для подальшої візуалізації в дашбордах.

Напишіть у ЛС для обговорення деталей.

Доброго дня.
В розробці 20 років, є досвід автоматизації з ІІ.
Чекаю деталі в лс для оцінки термінів і вартості.
Що за джерела, як структурувати інформацію, куди зберігати, чи потрібна для цього адмінка, чи потрібно парсити різні картки у джерела?

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!

Ми — команда студентів Codentix. Подивилися вашу задачу. Зробити розумний збір даних, який не ламається від зміни верстки сайтів — це якраз профільна і дуже актуальна зараз задача.

Звичайні парсери падають при будь-якому оновленні дизайну. Тому тут ми напишемо скрипт (на Python), який буде забирати сторінку цілком і віддавати її по API нейромережі (GPT-4 або Claude). ШІ буде сам розуміти контекст сторінки, знаходити потрібні дані незалежно від структури HTML, і віддавати їх у строгому форматі (наприклад, JSON). Далі ми пропишемо логіку, щоб цей же ШІ аналізував зібраний масив і видавав текстові рекомендації. Самі дані складемо так, щоб вам було зручно натягнути на них ваші дашборди.

Оскільки наша команда зараз активно намагається заробити репутацію на біржі, ми готові зробити цей проект практично за собівартістю. Нам зараз потрібен сильний кейс і хороший відгук, а ви отримаєте складний AI-інструмент без величезних переплат агентствам.

Для точної оцінки є кілька запитань:
…
Можете показати хоча б 2-3 сайти з цих 15 джерел? Хочемо перевірити, чи немає там жорсткого захисту від ботів (наприклад, Cloudflare).

Які саме параметри потрібно збирати з сайтів?

В якому вигляді бот повинен зберігати дані, щоб вам було зручно будувати графіки (база даних SQL, Google Таблиці, CSV)?

Якщо наш підхід вам близький — пишіть у особисті повідомлення, обговоримо деталі і зможемо приступити до роботи.

Роман, Codentix

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня.
Наша команда має багаторічний досвід у розробці ERP, CRM, CMS та спеціалізованого програмного забезпечення для бізнесу. Ми створюємо ефективні цифрові рішення, що допомагають автоматизувати процеси, підвищувати продуктивність та масштабувати компанії.

Працюємо з сучасними технологіями — від ботів і скриптів до AI-агентів та аналітичних систем. Розробляємо сайти різної складності. У нашому портфоліо — реалізовані ERP-рішення для готельного бізнесу, а також для компаній, які займаються імпортом та продажем товарів, а також власний продукт XFitness — ERP-система, створена спеціально для фітнес-клубів.

Готові реалізувати ваш проєкт і запропонувати найкраще рішення саме для ваших потреб.
Наше портфоліо: Freelancehunt

Ми спеціалізуємось в таких сферах:
… -Розробка ERP Систем
-Розробка CRM Систем
-Розробка Веб-Сайтів будь-якої складності
-Розробка CMS Систем
-Підтримка Веб-Сайтів
-Розробка OpenCart
-Підтримка OpenCart
-Модифікація OpenCart
-Доробка OpenCart
-Розробка WordPress
-Підтримка WordPress
-Модифікація WordPress
-Доробка WordPress
-Розробка ECommerce
-Підтримка ECommerce
-Модифікація ECommerce
-Доробка ECommerce
-Розробка Веб-Додатків
-Підтримка 1С Серверів
-Підтримка Веб-Серверів
-Розробка мобільних додатків
- Парсинг даних
-Розробка ботів
-Розробка AI-агентів

та на таких технологіях:
- Python
-PHP
-Laravel
-Symfony
-Yii2
-JS
-NodeJS
-jQuery
-TypeScript
-MySQL
-HTML
-CSS
-Vue
-Nuxt.js
-React
-React Native
-C++

Вітаю! Я представляю команду розробників Hopeok Code Studio. Ваша задача — це саме той випадок, де класичні парсери стають безсилими, а штучний інтелект розкриває свій справжній потенціал. Ми маємо глибокий досвід у розробці Python-скриптів та інтеграції AI-агентів і готові реалізувати цю систему.

Як ми пропонуємо вирішити вашу задачу:

Адаптивний збір даних (AI-Scraping): Замість жорстких селекторів (XPath/CSS), які ламаються при найменшій зміні дизайну сайту, ми розробимо розумного агента на Python. Він використовуватиме LLM-модель (наприклад, через API OpenAI) для семантичного аналізу DOM-дерева. Агент "читатиме" сторінку і знаходитиме потрібні блоки за їхнім змістом, що зробить систему стійкою до редизайну джерел.

Структурування під дашборди: Зібрані дані будуть автоматично очищуватися і складатися в єдину базу (PostgreSQL/MongoDB) або видаватися по API у форматі JSON. Вам залишиться лише підключити цю базу до ваших дашбордів.

AI-Аналітика: Окремий модуль прийматиме агреговані масиви даних і формуватиме висновки та бізнес-рекомендації за заданими вами системними промптами.
…
Оцінка вартості та термінів:
Оскільки створення "розумного" парсера вимагає налаштування нейромережі під різні структури, ми пропонуємо розділити проєкт на дві частини для вашої безпеки:

Етап 1 (MVP - Базова архітектура): Створення ядра AI-агента, підключення перших 3-х джерел, налаштування модуля рекомендацій та видача структурованих даних. Це дозволить вам швидко протестувати якість аналітики.
Орієнтовна вартість Етапу 1: $400 - $500 (термін: 1 - 1.5 тижні).

Етап 2 (Масштабування): Підключення решти 12 джерел, налаштування обходу захисту (якщо на сайтах є Cloudflare/капчі) та фінальне тестування під навантаженням.
Загальна вартість всього проєкту: орієнтовно $1200 - $1500 (термін: 3-4 тижні).

Ми орієнтовані на створення надійних систем, які працюють без постійного втручання програміста. Буду радий обговорити архітектуру майбутньої бази даних та побачити список джерел для точної оцінки.

Готові відповісти на ваші запитання!

Вітаю! Розробляв такого ІІ. Залишилися вихідні коди. Зроблю все швидко і якісно.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю! Вивчив ваш проект, я готовий розпочати його виконання. Можу запропонувати оптимальні рішення для досягнення найкращого результату.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня!

Розроблю ІІ-агента для збору даних з 15 джерел, що адаптується до змін структур. Агент аналізує інформацію, готує дані для графіків і видає рекомендації. Досвід з API, парсингом, проксі.

Напишіть мені в лс, уточнимо деталі.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю! Завдання зрозуміле, але надзвичайно амбіційне для простого скрипта. Щоб агент «підлаштовувався» під зміни структур сайтів, потрібно використовувати зв'язку Python + LLM (GPT-4o/Claude) для динамічного витягування даних без жорсткої прив'язки до селекторів.

Що я пропоную:

Адаптивний збір: Розробка агента на базі LangChain/Scrapy, який аналізує DOM-дерево через LLM. Якщо структура сайту змінюється, ІІ сам знаходить потрібні поля (ціна, опис, дата).

Інтеграція 15 джерел: Налаштування базового пайплайна для збору даних в єдиний формат (JSON/CSV/База даних).

AI-аналітика: Впровадження модуля рекомендацій, який на основі зібраних даних видає короткий звіт/інсайт.
…
Бюджет у ТЗ виглядає як «тестовий». Реальна розробка адаптивного агента під 15 джерел коштує дорожче, але готовий обговорити MVP на перших 2-3 сайтах для підтвердження якості.

Показати оригінал

Перекласти