Створення мінілендингів html/css за допомогою ClaudeAI

Шукаю досвідченого спеціаліста з Chatterfly.ai для налаштування повноцінної автоматизованої воронки продажів у Telegram у трейдинг-тематикі. Що потрібно зробити: Налаштувати Chatterfly.ai з нуля. Підключити Telegram-бота. Створити AI-асистента, який буде автоматично спілкуватися з користувачами, відповідати на запитання та доводити їх до реєстрації. Налаштувати воронку продажів з поділом користувачів за етапами. Інтегрувати систему з брокером Pocket Option. Налаштувати передачу та перевірку ID користувача, постбеків та статусів реєстрації/депозиту (за наявності API або інших способів інтеграції). Налаштувати автоматичні повідомлення, тригери, теги та сценарії спілкування. За необхідності допомогти з інтеграцією CRM та інших сервісів. Важливо: Обов'язковий реальний досвід роботи з Chatterfly.ai. Бажаний досвід інтеграції з Telegram та Pocket Option. Потрібно не просто налаштувати сервіс, а допомогти побудувати робочу систему, яка буде автоматично вести клієнтів і підвищувати конверсію. Результат роботи: Повністю налаштована та протестована воронка, де користувач проходить шлях від першого повідомлення до реєстрації у брокера, а AI автоматично супроводжує його на всіх етапах. Також необхідна коротка інструкція по подальшому використанню системи.

Шукаємо спеціаліста для створення однієї реалістичної AI-моделі / AI-персонажа та підготовки пакета контенту для соціальних мереж. Завдання - розробити візуально якісний і консистентний образ, який можна використовувати у фото та коротких відеоформатах. Що потрібно зробити: створити одну AI-модель із впізнаваною зовнішністю та єдиним стилем; підготувати невеликий пакет фото та коротких відео; адаптувати матеріали для публікації в соціальних мережах; забезпечити реалістичність і стабільність образу в різних сценах. У заявці, будь ласка, вкажіть: чи маєте ви досвід створення AI-моделей / AI-персонажів; чи можете показати приклади схожих робіт; орієнтовну вартість і строки виконання; Детальне ТЗ обговоримо з відповідними кандидатами в особистих повідомленнях.

Доброго дня! Необхідно виконати дві задачі: 1. Розробити парсер товарів з стороннього сайту (10–40 тис. позицій, маркетплейс) з збереженням структурованих даних у MySQL для подальшого виводу в WordPress. 2. Встановити та налаштувати n8n на VPS, а також організувати AI-обробку контенту: налаштування промптів, рерайт текстів, обробка зображень, SEO-оптимізацію та перевірку текстів на AI-детекцію. Можна оцінити вартість виконання як всього проекту, так і кожної задачі окремо. .

Завдання: один дашборд з усіма показниками бізнесу — реклама, воронка, оплати, робота менеджерів, планування виручки. Дані підтягуються по API автоматично. Периметр: лише напрям YCL (працевлаштування в Європі). У Kommo є й інші напрями — до сховища потрапляють лише угоди воронок YCL (фільтр за воронкою/тегом узгодимо).1. Джерела даних (інтеграції) Kommo CRM — ліди, угоди, етапи воронки, відповідальні, джерела, дати переходів між етапами (обов'язково зберігати історію), причини відмов, кастомні поля угоди (див. п. 2). Stripe — платежі, суми, статуси (успіх/відмова/повернення), прив'язка до угоди. Meta Ads — витрати, покази, кліки, CPL, ліди за кампаніями (працює зараз). Google Ads, Reddit Ads, LinkedIn Ads — плануються; архітектура — розширювані конектори без переробки ядра. SEO/органіка— Google Search Console + GA4. Наскрізний зв'язок: джерело трафіку → лід у Kommo → оплата в Stripe (UTM, ID угоди в metadata Stripe — механіку запропонувати). 2. Обов'язкові розрізи (поля угоди в Kommo) Кожна метрика має фільтруватися/групуватися за: Громадянство клієнта (Кенія, Нігерія, Індія тощо). Статус проживання: живе у своїй країні / експат (уже перебуває в Європі). Це два різні сегменти з різним циклом, конверсією та чеком. Країна розміщення / послуга: Польща, Сербія, Словаччина, Німеччина (ZAV). Менеджер, команда, канал трафіку, період. Якщо якихось полів у Kommo немає — виконавець вказує, які поля потрібно завести, замовник додає.3. Воронка та випереджальні показники Дані в розрізі воронки, по кожному етапу — підсумкові та випереджальні (leading) метрики: Трафік → лід: ліди, CPL за каналами + динаміка витрат/кліків день-до-дня. Лід → кваліфікація: конверсія + швидкість першої відповіді, торкання/дзвінки на менеджера в день, ліди без відповіді. Кваліфікація → договір/рахунок: конверсія + відправлені офери, завислі угоди (днів на етапі понад норму). Рахунок → оплата: оплати, середній чек + неоплачені рахунки, невдалі платежі. Підсумок: виручка, ROMI за каналами, run rate до плану місяця. 4. Цикл угоди Середній і медіанний цикл лід → оплата (орієнтир бізнесу ~4 тижні), тренд циклу в часі. Розкладання циклу за етапами (скільки днів угода сидить на кожному етапі) — щоб бачити, який саме етап розтягується. Список угод, що зависли на етапі довше за норму. Розріз циклу за сегментами: громадянство, статус проживання, країна розміщення, менеджер. 5. Раннє попередження просадки (ключовий блок) Оскільки цикл ~4 тижні, сьогоднішні ліди = оплати через місяць. Система повинна: Порівнювати ліди/кваліфікації поточного тижня з ковзним середнім (4 тижні) і при відхиленні вниз видавати алерт: «лідів −X%, при циклі 4 тижні очікуйте просадку оплат у тижні [дати]». Будувати прогноз оплат на 4 тижні вперед із поточного пайплайну: угоди на кожному етапі × історична конверсія етапу × залишок циклу. Підсвічувати червоним тижні, де прогноз нижчий за план, — із запасом часу на реакцію. 6. Доплати та планування продажів У картці угоди Kommo зберігаються дата та сума запланованої доплати. Система повинна: Збирати календар майбутніх доплат: тотал очікуваних, за тижнями/місяцями. Підсвічувати прострочені доплати (дата минула, оплати в Stripe немає) — окремий список для дотискання. Рахувати план місяця як: план − уже оплачено − доплати за графіком = скільки потрібно нових продажів (у грошах і в штуках угод за середнім чеком). Графік за тижнями: доплати + прогноз нових оплат проти тижневого плану. 7. Робота менеджерів Денний зріз по кожному менеджеру: торкання/дзвінки, розмови, відправлені офери, оплати — по кожному дню окремо, з графіком за період. Прогрес виконання особистого плану з порівнянням із темпом місяця (попереду / в темпі / відстає). Бенчмаркінг із колегами. 8. Візуалізація та ролі «Світлофори» (зелений/жовтий/червоний) у ключових метрик відносно норм/плану; шкали прогресу; графіки трендів; адаптив під мобільний. Ролі: CEO — усе; РОП — уся воронка та менеджери; тімлід — своя команда; менеджер — свої показники та позиція відносно колег. 9. Звіти та AI Автоматичні звіти за розкладом (щоденне зведення, тижневий звіт) у дашборд і/або месенджер. Запити у вільній формі («як змінився CPL із Meta за 2 тижні?») — LLM поверх сховища. Алерти по червоній зоні та за правилами з п. 5–6. 10. Технічні очікування та етапність Сховище (PostgreSQL/BigQuery або аналог) + ETL: webhooks Kommo + періодична синхронізація (15–60 хв). Фронтенд: кастомний або BI-інструмент — запропонувати з обґрунтуванням; вимоги до ролей, світлофорів, прогнозу та AI-запитів мають бути реалізовними. Етапи: (1) аудит і карта метрик → (2) MVP: Kommo + Stripe + Meta, воронка, світлофори, ролі → (3) цикл угоди, раннє попередження, доплати та план → (4) SEO, AI-звіти, алерти → (5) нові рекламні канали. Оплата поетапна, по кожному етапу — демо. У відгуку вказати: схожі проєкти (наскрізна аналітика), стек з обґрунтуванням, оцінку строків і вартості за етапами, щомісячну вартість володіння (хостинг, токени, ліцензії).

Завдання:розгорнути LLM-сервіс,який знає всю документацію компанії тавідповідає на запитання менеджеріввідділу продажів. Що є зараз:замовник збирав прототип самостійно(окремий проєкт із завантаженоюінформацією про компанію,розміщений на сервері), алеінформація з бази непередається в модель —імовірно, проблема з API. Коді доступи надамо. Першийкрок — аудит: полагодитинаявне абоаргументовано перезібрати з нуля. Необхідний функціонал: Завантаження всієї документаціїкомпанії: опис кожноїпослуги, регламенти, FAQ,ціноутворення (усі матеріалинадамо). Відповіді строго набазі завантаженихдокументів (RAG). Модель невигадує фактів; якщовідповіді в базі немає — чеснопро це повідомляє. Доступ для менеджерівза посиланням(веб-інтерфейс), завторизацією. Сценарії: менеджерставить будь-якезапитання про роботукомпанії; вставляєзапитання клієнта «як є» йотримує готову відповідьдля відправлення;знаходить потрібнийрегламент/звіт за запитом. Оновлення бази знань безрозробника (завантаженняфайлів через інтерфейсабо підключенупапку). Англійська мова. Історіязапитів для контролюякості. Технічні очікування:LLM через API(Claude/OpenAI —запропонувати з розрахунком вартостітокенів), RAG-пайплайн (векторнабаза, embeddings), хостинг нанашому сервері або в хмарі, HTTPS.Архітектура має дозволяти вмайбутньому підключити асистента доаналітичного сховища даних(паралельний проєкт). У відгуку вказати:прикладисхожих RAG-проєктів,стек, строк, вартість роботи таорієнтовну щомісячнувартість володіння (токени +хостинг).