ШІ агент по збору і структуруванні інформації

Бюджет: 25000 UAH Термін: 7 днів

По бюджету - реалістично робити МВП від 25000 грн, термін 7 робочих днів. За 4000 грн, по відчуттях, вийде тільки міні-перевірка на 1-2 джерелах або схема, не робоча систма на 10+ джерелах =/

Робили схожі системи - моніторинг джерел, відбір сигналів, ШІ-класифікація, дайджести, таблиці для операційної команди. Я б зібрав МВП через n8n або Make для сценарію, окремий список джерел, регулярний запуск, перевірку нових сторінок і документів, дедуплікацію, оцінку важливості, короткий висновок ШІ, запис у Google Sheets або Airtable, сповіщення в Telegram або на пошту.

ПО архітектурі я б почав не з парсингу всього підряд, а з правил корисності - тип сигналу, сила сигналу, причина чому це важливо, рекомендована дія. Тоді таблиця буде не смітником, а робочим інструментом.

Від вас потрібні список 10 джерел, приклади корисних і некорисних сигналів, бажана частота перевірки, куди записувати результати, і хто має отримувати дайджест.

> https://business.ingello.com/fractal - схоже за логікою агентних процесів і автоматизації
> https://business.ingello.com/vorfahr - близько за ШІ-обробкою даних і продуктовою логікою > https://systems-fl.ingello.com/ua - наш напрям системної розробки для задач такого типу

Уточнення - джерела відкриті чи частина з них має авторизацію. І друге - потрібен простий пошук нових публікацій, чи також відстеження змін на вже існуючих сторінках, бо це різний обсяг. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

ШІ-агент для збору та структурування інформації — це задача, де 80% успіху залежить від правильної архітектури пайплайну, а не від обраного інструменту. Browse.ai добре витягує дані, але без чіткої логіки їхнього «причісування» ви отримаєте купу сирого шуму замість робочої бази.

Що зроблю:
Налаштую регулярний збір даних через Browse.ai з потрібних джерел
Підключу n8n як оркестратор — він буде приймати дані, фільтрувати, enrich-ити через LLM (витягнення сутностей, категоризація)
Структуруваний результат писатиме в Airtable або Google Sheets — щоб ви мали читабельну базу, а не хаос
Налаштую запуск за розкладом + просту обробку помилок, щоб пайплайн не падав при зміні структури сайту-джерела

⚙️ Стек: Browse.ai → n8n → LLM-вузол (Claude/GPT) → Airtable/Google Sheets.
Можу додати дайджест у Telegram чи email, якщо треба швидко отримувати сигнал про нове важливе входження.

Бачу, що теги вказують на Zapier як альтернативу — але для агента з AI-обробкою n8n підходить краще: гнучкіший і дешевший при постійних запусках. Запропонувати варіант через Zapier можу, якщо вам так зручніше підтримувати.

Напишіть зі списком джерел і структурою полів — скину покроковий план реалізації першого етапу. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 4 дні

Доброго дня! Робив саме такі системи моніторингу — автозбір з сайтів і новин, AI-аналіз і дайджест у Telegram. Зараз у мене працює кілька подібних пайплайнів: за розкладом обходять список джерел, ловлять нові публікації, проганяють зміст через LLM на "сигнал чи шум" і шлють короткий структурований дайджест.

Приклад без деталей: моніторинг приблизно десятка джерел — скрипт регулярно перевіряє сторінки, фіксує що зʼявилось нового, через AI робить коротке резюме, розкладає по категоріях і пише в таблицю + дайджест у Telegram.

Як бачу ваш MVP:
1. Список джерел + планувальник (перевірка за розкладом).
2. Детект нового/змін, без дублів старого.
3. AI-шар: коротке резюме + класифікація (новина / продукт / партнерство / вакансія / тендер / звіт / важливий сигнал) + позначка "потребує дії".
4. Запис у Google Sheets (або Airtable/Notion, як вам зручніше).
5. Дайджест у Telegram/email + проста інструкція як додавати нові сайти.
Бюджет 4000 грн на стартовий MVP, термін 3-4 дні. Зараз набираю перші відгуки тут, тому роблю якісно і вигідно. Готовий скинути живе демо подібного бота прямо в чат, щоб ви побачили флоу до рішення.

Одне уточнення: джерела — це переважно відкриті сайти й новинні сторінки, чи серед них є такі, що ховають контент за логіном або мають жорсткий захист від парсингу? Від цього залежить, який інструмент збору брати. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю!
Мене звати Нікіта. Я займаюся впровадженням AI-рішень у платну рекламу та автоматизацією маркетингових процесів понад 2 років, працюю з Google Ads, Meta Ads та TikTok Ads.
✅Що ви отримуєте в роботі зі мною:
— AI-підсилену рекламну стратегію замість хаотичних запусків
— автоматизацію аналітики та контроль економіки проєкту
— системне масштабування на основі даних і AI-інструментів
📈Працюю з проєктами різного масштабу та використовую AI для швидшого аналізу результатів, пошуку точок росту та оптимізації рекламних процесів без зайвих витрат.
Готовий обговорити ваші задачі та запропонувати практичний план впровадження AI у рекламу вашого проєкту.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю! Система, яка сама обходить десяток джерел, ловить нове, яка віддає тільки те, що реально варте уваги, з короткою позначкою чому — це саме те, з чим я працював.

Тут головне не парсинг (його вміють усі), а логіка відбору: що сигнал, що шум, що потребує дії. У мене це вже зроблено в живому проєкті ai-radar — це бот на RAG з гібридним пошуком, який збирає джерела, прибирає дублі й нерелевантне і віддає стислу видачу з висновком. Подивитись можна тут: auth_ai_radar_bot(тг)

Як бачу ваш MVP:

-планувальник, що регулярно обходить ваші 10+ джерел;
-детект нового і змін на сторінках, без повторів того, що вже бачили;
-AI-шар: коротке резюме плюс категорія (новина, продукт, партнерство, вакансія, тендер, звіт, важливий сигнал) і прапорець коли щось потребує дії;
-запис у Google Sheets, Airtable чи Notion — як вам зручніше; -короткий дайджест у Telegram або на пошту;
інструкція, як додавати нові джерела самостійно.
Стек: Python з LLM API (Claude або GPT) як ядро відбору, n8n підключу де це справді спростить.

GitHub: DmytroVrd · Розгорнути

Бюджет: 9000 UAH Термін: 6 днів

Створення систем автоматизованого парсингу та інтелектуальної фільтрації контенту — це перевірене рішення для відсікання інформаційного шуму та виділення критичних бізнес-сигналів. Маю значний досвід розробки кастомних систем інтеграції та архітектури обміну даними, включаючи налаштування складних багатоетапних сценаріїв автоматизації на платформах n8n та Make. Для вашого MVP я побудую стабільну логіку збору даних, де ключовим етапом стане алгоритмічний скоринг та сувора класифікація кожної знахідки перед записом у базу. Підкажіть, які саме 10 джерел є пріоритетними на першому етапі, і чи мають деякі з них складний динамічний контент або захист від автоматичного зчитування? Усі відфільтровані сигнали будуть чітко структуровані в Google Sheets за типами (тендери, вакансії, продукти), а лаконічний підсумковий дайджест миттєво надходитиме на ваш email. Реалізація робочого MVP разом із підготовкою інструкції займе 4 робочі дні, вартість роботи — 9 000 грн. Давайте обговоримо технічні деталі перших джерел, щоб запустити моніторинг найближчим часом.

Бюджет: 7000 UAH Термін: 14 днів

Я створю розумний MVP для моніторингу на базі n8n, який активно відфільтровуватиме "шум", доставляючи лише високоцінні, категоризовані сигнали від конкурентів прямо у ваш Telegram.

Замість того, щоб тонути в сирих спарсених даних, ваша команда отримуватиме готові до дій інсайти з короткими AI-висновками (тендери, оновлення продуктів, партнерства). Це усуває години ручних перевірок і гарантує, що ви ніколи не пропустите стратегічний крок у вашій галузі.

Як я буду реалізовувати MVP:
Щоб уникнути стандартної пастки "запарсив → записав", я побудую високо логічний конвеєр, використовуючи n8n як центральний оркестратор:

Цільовий збір даних: Я налаштую перевірки за розкладом для 10+ джерел. Залежно від складності, я буду використовувати нативні HTTP-запити в n8n або спеціалізовані інструменти , щоб виявляти фактичні зміни контенту.

AI-фільтрація сигналів та класифікація: Це основа. Виявлений текст оброблятиметься OpenAI/Gemini із суворими системними інструкціями. ШІ проаналізує контекст, відкине "шум" (наприклад, дрібні зміни інтерфейсу, загальну PR-воду), зробить стислий висновок про реальну цінність і класифікує її за потрібними вам категоріями (новина, продукт, вакансія тощо).
Зберігання та сповіщення: Структуровані дані будуть збережені в чисту базу Airtable. Нарешті, Telegram-бот надішле відформатований, зручний для читання дайджест.

Відповіді на ваші конкретні запитання:

Чи створював я подібні системи? Так. Як сертифікований експерт з автоматизації n8n, створення кастомних AI-конвеєрів для вилучення та збагачення даних є моїм основним фокусом.

Приклад кейсу: Нещодавно я розробив автоматизований конвеєр скрапінгу та записування в RAG базу данних, який витягує неструктуровані дані з тексту сайтів , використовує LLM для їх нормалізації та відсіювання нерелевантної інформації, і записує структурований результат у базу даних.

Запропонована реалізація: Як детально описано вище (n8n + промпти класифікації AI + Airtable + Telegram). Я також надам чітку інструкцію, як ви зможете самостійно додавати нові URL до процесу n8n.

Орієнтовний бюджет і терміни: Для якісного, повністю робочого MVP, що охоплює 10 джерел, я оцінюю роботу приблизно в 100-300$ в залежності від захсисту сайтів і 10-14 днів розробки.

Чи мають якісь із початкових 10 джерел суворий захист від ботів (наприклад, Cloudflare)? Давайте коротко поспілкуємося, щоб узгодити точні критерії того, що ви вважаєте "корисним сигналом", щоб ми могли правильно запустити MVP.

З повагою,
Іван Розгорнути

Бюджет: 13000 UAH Термін: 4 дні

Вітаю! Я можу виконати ваше замовлення, оскільки маю практичний досвід створення автономних ШІ-агентів, систем моніторингу даних (Scraping/Parsing) та побудови автоматизованих воронок на базі n8n та OpenAI.
Раніше я реалізовував схожу систему для e-commerce проєкту (AI-асистент на n8n + OpenAI), де налаштовував регулярну синхронізацію, фільтрацію та обробку великих обсягів текстових даних. Принцип відсікання інформаційного шуму за допомогою LLM мені повністю знайомий.

Логіка роботи сценарію:

Збір даних (Парсинг без коду): Для сайтів із RSS-стрічками використовуємо нативний n8n-вузол (це безкоштовно та миттєво). Для складних сайтів без RSS або сторінок конкурентів підключаємо Apify або легкий кастомний HTTP-запит в n8n (витягуємо HTML тексту через HTML-to-Text).

Інтелектуальна ШІ-фільтрація (Анти-шум): Замість того, щоб скидати все підряд, ми передаємо текст у GPT-4o mini з жорстким системним промптом та структурованим виводом (Structured Outputs / JSON). Модель за один запит:

Оцінює важливість (0 — спам/маркетинговий шум, 1 — важливий сигнал). Якщо 0 — процес зупиняється.
Класифікує за вашими тегами (вакансія, тендер, новина тощо).

Робить коротке резюме (TL;DR) в 2-3 реченнях.

Збереження та Сповіщення: Відфільтровані корисні сигнали записуються в Google Sheets (або Airtable), а в Telegram-канал летить красиве сповіщення з тегами та посиланням.

Бюджет та терміни вказую у відгуку , мій гіт: https://github.com/onyx144 Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня.

Можемо реалізувати такий MVP. Це якраз близька до нас задача: не просто зібрати інформацію з сайтів, а відсіяти шум, структурувати сигнали й передати тільки те, що справді варте уваги.

Маємо релевантний внутрішній кейс: зараз розробляємо власний Telegram-інструмент для моніторингу нових фриланс-проєктів. Він приймає нові записи, прибирає дублікати, класифікує їх за релевантністю, дає шукати по категоріях, зберігає статуси, нотатки, тексти пропозицій і готує Telegram-сповіщення по важливих сигналах. Логіка дуже схожа: джерела → нові дані → AI/правила → сигнал або шум → таблиця/бот/дія.

Як бачу MVP для вашої задачі:

1. Джерела
Підключаємо 10+ сайтів або сторінок. Для простих джерел можна використовувати RSS/HTTP/n8n, для складніших — Apify/Browse.ai або легкий парсер.
2. Виявлення нового
Система перевіряє сторінки за розкладом, фіксує нові публікації, документи або зміни й не дублює вже знайдені записи.

3. AI-аналіз
OpenAI/Claude аналізує знайдений матеріал, робить короткий висновок, визначає категорію: новина, продукт, партнерство, вакансія, тендер, звіт, важливий сигнал або шум.

4. Структурована база
Результат записується в Google Sheets / Airtable / Notion: джерело, дата, посилання, категорія, короткий висновок, важливість, чи потребує дії.

5. Telegram/email дайджест
У Telegram або email надсилається короткий дайджест тільки по нових і корисних сигналах, а не по кожній дрібній зміні.

Для першої версії я б робив просту й підтримувану архітектуру: n8n або Python-сценарій як оркестратор, Google Sheets як база, OpenAI для аналізу, Telegram Bot для сповіщень. Після MVP можна буде розширити логіку фільтрації, додати більше джерел, окремі категорії, пріоритети та щоденні дайджести.

Орієнтовно готові зробити MVP на 10 джерел за 4 000 грн / 5 днів, якщо джерела без складної авторизації та агресивного anti-bot захисту.

Для старту потрібно уточнити:

- які саме 10 джерел беремо в MVP;
- як часто їх перевіряти;
- куди зручніше писати результати: Google Sheets, Airtable чи Notion;
- дайджест потрібен у Telegram чи email;
- які приклади для вас є “важливим сигналом”, а що вважається шумом. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю! Цей проєкт - саме те, на чому я спеціалізуюся. Побудова розумних автоматизованих зв'язок з використанням AI - мій основний профіль.

1. Чи робила подібні системи та приклад кейсу:
Так, я маю великий досвід роботи з Make.com, API різних нейромереж (OpenAI, Claude, та ін.), а також Google Sheets і Telegram. З останнього релевантного: я розробляла складного автоматизованого асистента для бізнесу (сфера послуг). Система мала розгалужену логіку маршрутизації, опрацьовувала вхідні дані через API, взаємодіяла з базами даних у Google Sheets та автоматично надсилала сповіщення в Telegram.

2. Як я пропоную реалізувати ваш MVP:

Оркестратор: Make.com. Це надійна платформа для побудови складних сценаріїв.

Збір даних (10 джерел): Залежно від структури сайтів, використаємо вбудовані модулі Make (HTTP/RSS) або підключимо легкі скрейпери на зразок Apify, якщо сайти динамічні.
Аналіз та фільтрація (Ядро системи): Дані передаються через API в OpenAI. Я напишу детальний системний промпт, який змусить ШІ працювати як аналітика: відсіювати інфошум (наприклад, оновлення футера чи політики конфіденційності) і виділяти лише цільові сигнали.

Категоризація та Саммарі: Той самий промпт змусить ШІ визначити тип (тендер, вакансія, новина) та згенерувати стислу витримку на 1-2 речення.

База та Сповіщення: Відфільтрований результат записується в Google Sheets для історії, а найважливіші сигнали миттєво (або раз на день) відправляються через Telegram-бота у вигляді зручного дайджесту.

Після завершення MVP я підготую чітку відеоінструкцію або текстовий гайд, як вам самостійно додавати нові сайти до моніторингу в Make.com.

3. Терміни та бюджет:
Для складання та тестування MVP на 10 джерел мені знадобиться орієнтовно 3-5 робочих днів. Точний бюджет і фінальний вибір інструменту для парсингу я зможу назвати після того, як подивлюся на список цих 10 сайтів (щоб оцінити їхню технічну складність для збору даних).

Готова обговорити деталі та розпочати роботу. Напишіть мені, і я покажу, як саме ми налаштуємо логіку відбору "сигналів". Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 6 днів

Добрий день!

Так, такі системи будував. Один із прикладів — автоматизований моніторинг 30+ зовнішніх джерел із щоденним дайджестом у Telegram: кожне джерело перевіряється за розкладом, нові записи дедуплікуються, AI коротко описує суть і ставить тег (новина / попередження / дія потрібна). Результат пишеться в таблицю, у Telegram летить тільки те, що справді нове.

Як бачу MVP для вас:
Рекомендую n8n — легко додавати нові сайти без коду, є готові ноди для Google Sheets, Telegram, HTTP.
• Cron-тригер → перевірка кожного сайту (HTTP / RSS / Apify для складних сторінок)
• Порівняння з попереднім станом → далі йдуть тільки нові зміни
• AI (OpenAI): короткий висновок + категорія (новина / продукт / партнерство / вакансія / тендер / звіт / сигнал / шум)
• Запис у Google Sheets / Airtable • Telegram-дайджест раз на день або миттєво при «важливому сигналі»

Три уточнення, що впливають на підхід:
1. Які типи сайтів у списку — є RSS/Atom, чи переважно звичайні HTML-сторінки без API?
2. Де запускати n8n — хмара (n8n.cloud) чи self-hosted на вашому сервері?
3. OpenAI API ключ є, чи його вартість теж враховувати?

MVP (10 джерел, AI-класифікація, Google Sheets + Telegram, інструкція для додавання нових сайтів) — 4 000 грн, термін 5–6 робочих днів. Працюю через Безпечну угоду.

Якщо результат підійде — залюбки продовжу: більше джерел, складніша логіка пріоритизації, додаткові канали сповіщень. Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 12 днів

Більшість автоматизацій в цій сфері провалюється через відсутність мінімальної системи відбору сигналів. Для MVP потрібно об’єднати три компоненти: розпізнавання змін (Apify/Playwright), AI-аналіз (OpenAI/Perplexity для класифікації) та логічний етап фільтрації шуму.

Реалізація: Apify налаштуємо як сценарій моніторингу, результати через n8n потраплять до Google Sheets з підтримкою Airtable/Notion. Telegram-бот буде відсортовувати результати по категоріях перед доставкою. Ключова частина — налаштування AI-моделі, щоб відрізняти новину від тендерів.

Проблеми на стадії MVP: кількість джерел обмежує API-ліміти, потрібен проксі-пул, а також ручна налаштування для сайтів з динамічним контентом. У минулих проєктах це відбирало 60–80 год.

Які джерела вже моніторяться регулярно? Треба знати, чи є доступ до них через API чи потрібно збирати через headless браузер.

Бюджет: 12000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня я вже працював із подібними системами автоматизованого моніторингу та відбору сигналів: збір даних із сайтів, перевірка оновлень, фільтрація шуму, класифікація подій і відправка результатів у таблиці та месенджери. Мій основний бекграунд Python, API-інтеграції, автоматизація, AI аналіз і побудова робочих MVP для регулярного моніторингу джерел.

Приклад схожого кейсу без NDA: робив системи, де потрібно було регулярно забирати дані з зовнішніх джерел, відслідковувати нові сутності або зміни, нормалізувати їх, застосовувати логіку пріоритезації та передавати результат у Telegram / таблицю / внутрішній інтерфейс для подальшої роботи. Також маю практичний досвід у проєктах, де важлива не просто інтеграція, а саме логіка відбору корисних подій і автоматизація дій після виявлення сигналу.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю
пишіть зроблю
на n8n + Apify/OpenAI + Google Sheets + Telegram.
перегляньте відгуки все зщавжди чудово

Бюджет: 4000 UAH Термін: 4 дні

Вітаю, Павле! Завдання повністю зрозуміле. Маю досвід побудови саме таких розумних пайплайнів, де ключовим є не просто парсинг усього підряд, а саме AI-фільтрація інформаційного шуму та виділення тригерів, що потребують дії.

Бюджет: 17000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня!

Так, я працював із подібними AI-системами автоматизації, де потрібно не просто збирати дані, а аналізувати їх, відбирати важливі сигнали та автоматично передавати результати в CRM або базу знань.

Схожий кейс — розробка AI-маркетингової системи, яка об'єднувала Make.com, OpenAI, CRM та автоматизовані сценарії обробки даних. Також реалізував CRM-екосистему з автоматичним збором лідів, AI-обробкою, тегуванням та аналітикою без ручного втручання.

MVP я б реалізував на Make.com або n8n із використанням Apify/Browse.ai для моніторингу джерел, OpenAI для аналізу та класифікації сигналів, Google Sheets або Airtable для збереження результатів і Telegram Bot для миттєвих дайджестів. Окремо додав би AI-фільтрацію, щоб відсікати інформаційний шум і залишати лише події, які потребують уваги.

Орієнтовний термін розробки MVP — 5–7 днів, бюджет — $400–600 залежно від кількості джерел та необхідної логіки аналізу.
Буду радий обговорити вимоги та запропонувати архітектуру, яку легко масштабувати після успішного запуску MVP. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 14 днів

Вітаю! Можу реалізувати MVP системи моніторингу сайтів через n8n або Make.

Маю досвід AI-автоматизацій із використанням n8n, Make, OpenAI API, Telegram та Google Sheets. Один із релевантних кейсів — AI-обробка із аналізом і структуруванням даних для CRM:
https://freelancehunt.com/showcase/work/make-integromat-ai-obrobka-pdf-ta/2044836.html

Напишіть, які джерела плануєте підключити в MVP, щоб я міг запропоную архітектуру.

Бюджет: 4500 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня!

Такі системи будував — саме з логікою відбору сигналів, не просто «запарсив → записав».

**Схожий кейс:**
Робив моніторинг для компанії, яка відстежувала 15+ сайтів конкурентів і галузевих порталів. Система щодня перевіряла нові публікації, порівнювала зміни на сторінках через diff-логіку, передавала текст до OpenAI для класифікації та короткого висновку, фільтрувала шум (незначні зміни верстки, оновлення дат) і надсилала дайджест у Telegram лише з реально важливими сигналами. Результати писались у Google Sheets з категоріями та пріоритетом.

**Як реалізую ваш MVP:**
Стек: Python + OpenAI API + Google Sheets API + Telegram Bot.
— Список сайтів зберігається в Google Sheets — звідти легко додавати нові джерела без торкання коду
— Парсер перевіряє кожен сайт за розкладом (cron), фіксує нові публікації та зміни через порівняння з попереднім станом
— OpenAI аналізує кожен сигнал: короткий висновок + класифікація (новина / продукт / партнерство / вакансія / тендер / звіт / важливий сигнал)
— Додаткова логіка фільтрації: якщо зміна незначна або повторна — не пишемо, не шумимо
— Результат пишеться в таблицю, раз на день/тиждень (як захочете) — дайджест у Telegram

**Бюджет і терміни:**
MVP на 10 джерелах — 7 робочих днів, $300–400.
Включає: робочий код, таблицю результатів, інструкцію як додавати сайти, налаштований Telegram-бот.

Якщо результат влаштує — готовий до довгострокової роботи над системою.

Готовий відповісти на питання або показати приклад структури таблиці результатів. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 6 днів

Доброго дня.

Ваш проєкт мені близький по стеку та логіці реалізації. Працюю з автоматизаціями, AI-інтеграціями, n8n, API, Telegram-ботами, Google Sheets та сценаріями збору і структуризації інформації з різних джерел.

Можу реалізувати MVP такого агента:
- регулярна перевірка заданих джерел;
- виявлення нових публікацій / змін;
- короткий AI-аналіз знайденого контенту;
- базова класифікація за типами;
- запис результатів у Google Sheets / Airtable / Notion; - надсилання короткого дайджесту в Telegram або email.

Оптимально бачу перший етап саме як робочий MVP, щоб швидко перевірити логіку на реальних джерелах і вже після цього масштабувати систему.

Щоб коректно оцінити обсяг, хочу уточнити:
1. Скільки джерел потрібно моніторити на старті?
2. Які саме типи джерел: сайти, блоги, новинні сторінки, PDF, документи?
3. Яка класифікація є обов’язковою на першому етапі?
4. Куди пріоритетно записувати результати: Google Sheets, Airtable чи Notion?
5. Куди надсилати дайджест: Telegram чи email?

Можу взятися за першу робочу версію та побудувати її так, щоб потім було легко розширити кількість джерел, типів класифікації та форматів звітності.

Готовий обговорити деталі та запропонувати найпростіший і надійний варіант реалізації під ваш бюджет і цілі. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю! Можу зібрати такий MVP.

Мав досвід зі схожою логікою: регулярний моніторинг джерел, виявлення нових публікацій/змін, дедуплікація, короткий AI-аналіз і запис результатів у таблицю з повідомленням у Telegram.

Як бачу реалізацію MVP:
1. Список 10+ джерел і планувальник перевірок.
2. Збір нових сторінок/змін через Python або n8n/Apify, залежно від сайтів.
3. Дедуплікація, щоб не сипати старі або повторні сигнали.
4. AI-шар: коротке резюме, категорія (новина / продукт / партнерство / вакансія / тендер / звіт / важливий сигнал), оцінка важливості та позначка “потребує дії”.
5. Запис у Google Sheets / Airtable / Notion і короткий дайджест у Telegram або email. 6. Інструкція, як додавати нові джерела.

Для старту запропонував би зробити просту, але робочу версію на 10 джерелах, після цього вже дорощувати правила, фільтри та якість класифікації. Орієнтовно 5 днів, бюджет 4000 грн. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 1 день

Вітаю
Надайте 1-2 посилання на потрібні вам сайти
У відповідь наведу приклад отриманого результату
Пропоную зробити на n8n
Вартість і терміни в особистих

Бюджет: 8000 UAH Термін: 15 днів

Добрий день. Готовий реалізувати.
Уже робив схожі задачі:
- https://gloap.net/news/ - усі новини та картинки до них створюються і публікуються автоматично на основі даних з інших сайтів
- https://o-keto.com/news/ - усі ТОП-5 досліджень і картинки до них формуються та публікуються автоматично на основі даних із двох інших сайтів
- https://o-keto.com/ - ШІ-нутриціолог із RAG-бази на основі Google Docs
- https://gloap.net/ - ШІ-пошук вакансій і ШІ-підбір резюме з RAG-бази
- https://gloap.net/ - ШІ-рекрутер: пошук моряків на зовнішніх сайтах і спілкування в месенджерах
- vraki.net - понад 100 різних парсерів, 95% контенту сайту парситься
- obuvnov.ru - система з понад 100 млн товарів, які щодня оновлюються через фіди
Можу зібрати MVP під ключ: обхід джерел, пошук змін, структурування даних, зведення та зручну видачу результату. Якщо є детальний список джерел і сценарій результату, зможу точніше оцінити строки та вартість. Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 4 дні

Добрий день. Робив схожі сценарії через n8n: збір даних із джерел, AI-аналіз контенту, відбір корисних сигналів і формування дайджестів у Telegram та таблиці.

Для цього MVP запропонував би побудувати потік: моніторинг змін → AI-фільтрація шуму → категоризація → запис результатів → автоматичні сповіщення.

Можу оперативно підключитися та почати реалізацію вже сьогодні.

Бюджет: 3999 UAH Термін: 3 дні

Вітаю!

Описана вами задача — це прямо мій профіль. Маю близько 3 років досвіду в розробці систем автоматизації та ШІ-моніторингу, тому чудово розумію, як налаштувати логіку відбору так, щоб нейромережа відсікала 90% інфошуму і діставала лише реальні сигнали.

Нещодавно реалізував схожий кейс: систему ШІ-скорингу сайтів і RSS-стрічок, яка аналізувала контент за тригерами, категоризувала його та надсилала готові сповіщення.

Як пропоную зробити:
Побудуємо MVP на базі n8n та OpenAI/Claude API/або інші варіанти під бюджет. Зв'яжемо моніторинг потрібних сайтів, ШІ-аналіз із чітким розподілом по категоріях, автозапис у Google Sheets та миттєві структуровані сповіщення у ваш Telegram-бот. Після запуску підготую просту інструкцію, щоб ви могли самі легко додавати нові сайти.

Умови: Терміни: 3–5 днів на запуск робочого MVP під ключ.

Бюджет: Готовий підлаштуватися під ваші можливості, обговорімо фінальну ціну в особистих повідомленнях виходячи з вашого бюджету та списку сайтів.

Безпека та результат: можемо проєкт зробити через сейф.

Надсилайте список джерел у приватні повідомлення — обговоримо деталі та одразу почнемо! Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня, Павле! Подібний моніторинг я вже збирав — система щодня обходила список сайтів і новинних стрічок, ловила нові публікації та зміни на сторінках, проганяла текст через OpenAI на коротке резюме й тег (новина, тендер, вакансія, партнерство тощо) і складала все в Google Sheets з ранковим дайджестом у Telegram. Найголовніше тут, як ви й пишете, не сам парсинг, а відсів сигнал/шум — це роблю через AI-оцінку релевантності за вашими критеріями плюс дедуплікацію, щоб у дайджест падало лише варте уваги, а не кожна дрібниця. На MVP взяв би n8n як кістяк (так найпростіше додавати нові джерела) плюс OpenAI для аналізу — 10 джерел, таблиця з результатами, Telegram-бот і коротка інструкція, як підключати наступні сайти. Орієнтовно за 5 днів під ваш бюджет, а далі за бажанням спокійно доростаємо до постійного доопрацювання. Підкажіть тільки — джерела це переважно звичайні сайти й новинні стрічки, чи є серед них щось закрите з логіном?

Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів

Добрий день Павло, зацікавив ваш проєкт, буду радий співпраці.
Маю всесторонній досвід роботи з парсингом/скрапінгом контенту. Працював як з новинними, так і з закритими ресурсами.

1.Створював подібні системи на базі N8N. Повний стек інструментів залежатиме від ступеня захисту сайту, та обсягу інформації який потрібен

2.Був досвід збирання даних з rss, html, візуальних елементів, з пошуком цільових урлів на закритих сайтах, емуляцією користувачів, використанням проксі.

3. Всі процеси всередині N8N.
Інструмент парсингу залежно від типу потрібних даних - якщо нічого закритого, достатньо perplexity з чіткими обмеженнями. Якщо щось більш серйозне та захищене - ScrapingBee та подібні.
Сценарій для агента, який парситиме інформацію - цільові теми, сторінки. Для аналізу отриманих даних - gpt4.1-5.4 mini, залежно від типу та обсягу.
Зберігання опрацьованих даних - Google Sheets для тестів, масштабування на Notion, зі створенням БД та категоризацією
Телеграм бот - через N8N

4. Бюджет та терміни залежать від типу даних та рівня захисту. Орієнтовна вартість від 5000 грн.

Готовий обговорити деталі проєкта.
Вдалого вам дня!) Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 2 дні

Добрий день!! Маю досвід інтеграції АІ інструментів у робочі системи, є виконані проєкти, які можна переглянути у мене у профілі!! Звертайтесь!!!

Бюджет: 18000 UAH Термін: 7 днів

у нас уже є майже готове схоже рішення для моніторингу джерел, яке можна швидко адаптувати і запустити для вашого MVP, можемо обговорити деталі тут на біржі, я на зв'язку (:

орієнтвно MVP на 10 джерел я би оцінив від 18 000 грн і 7 робочих днів.

МИ вже робили схожі системи, де потрібно не просто зібрати сторінки, а відділити корисний сигнал від шуму, коротко пояснити суть і передати результат у таблицю або повідомлення.

по реалізації бачу простий перший етап - n8n або Make для розкладу й інтеграцій, Apify або легкий парсер для складніших сайтів, OpenAI API для короткого висновку, типу сигналу і пріоритету, далі Google Sheets або Airtable та сповіщення в Telegram або пошту.

смотрите, тут нюас - для якості треба буде погодити 5-7 прикладів того, що для вас важливий сигнал, а що шум.
уточню 2 моменти.

- джерела будуть переважно новинні сторінки, сторінки конкурентів чи документи PDF теж треба відстежувати.
- потрібна лише таблиця і дайджест, чи ще статуси на кшталт потребує дії, перевірено, неактуально.

схожі приклади Ingello.

- https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація й ШІ-логіка для бізнес-процесів, близько до вашої задачі з відбором корисних сигналів.
- https://business.ingello.com/fractal - агентні процеси і робота з повторюваними сценаріями, схоже за підходом до ШІ-класифікації.

головна сторінка по системах - https://systems-fl.ingello.com/ua Розгорнути

Бюджет: 4000 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня! Саме такі системи і будував — реалізовується.
MVP зроблю на n8n + Apify + OpenAI API. Логіка така: регулярна перевірка джерел, AI-аналіз кожного сигналу з класифікацією на типи, фільтрація шуму і тільки важливе летить у Telegram і записується в Google Sheets з коротким висновком.
10 джерел на старті — нормальний обсяг для MVP. Після здачі отримаєте інструкцію як самостійно додавати нові сайти без програміста. Якщо результат влаштує — готовий до довгострокового доопрацювання.
Уточніть будь ласка які саме сайти потрібно моніторити і куди зручніше отримувати дайджест — Telegram чи email? Готовий обговорити деталі.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Добрий день! Ми маємо досвід у розробці систем моніторингу на базі LLM та інструментів парсингу. Реалізуємо це через Python-агентів з використанням LangChain для структурування даних та інтеграцією з API для автоматизації збору новин. Побудуємо надійний MVP, що забезпечить точний моніторинг ваших джерел. Готові обговорити деталі технічного стеку для вашого проекту.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня, готовий виконати ваше завдання швидко та якісно. маю великий досвід у створенні різноманітних ботів. Напишіть у особисті повідомлення обговоримо деталі. Залюбки допоможу)