Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю!
Розробляю ботів для телеграму на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Потрібно розробити Telegram Bot, який буде виконувати наступні функції:
1. Постановка задач клієнтом менеджерам IT підтримки
2. Моніторинг навантаженості працівників по задачам
3. Моніторинг кількості затрачених на задачу годин
Бот має зберігати дані в Google Sheets. Зв'язок має бути двостороннім, тобто зміни, внесені в google таблицю мають застосуватися в БД і бот має це розуміти. Деталі надішлю в ОП.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю!
Розробляю ботів для телеграму на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні
Вітаю!
Працюю з Excel та Google таблицями.
Готовий допомогти за допомогою формул або макросу (скриптів).
Зв'язок телеграм бот та e-mail з Google таблицями.
Буду радий співпраці.
Здравствуйте.
Работаю с таблицами Excel и Google.
Готов помочь с помощью формул макроса (скриптов).
Связь с телеграм ботом и e-mail с таблицами Google.
Буду рад сотрудничать.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів
маю великий досвід розробки ботів, скриптів, парсерів на python
мій стек: MySQL, PostgreSQL, робота з API, парсинг, платіжні системи, веб-адмінки, робота з великими обсягами даних
Зроблю все якісно, приклади можете подивитися у мене в профілі та на github
Буду чекати вашого повідомлення, щоб детальніше дізнатися деякі деталі та обговорити ТЗ.
Бюджет: 6500 UAH Термін: 6 днів
Привіт, Ярослав!
Я з радістю візьмуся за розробку вашого Telegram бота. Моя мета – створити зручний інструмент для управління завданнями та моніторингу навантаження співробітників. Я реалізую двосторонній зв'язок з Google Sheets, що забезпечить актуальність даних. З пропонованим досвідом у розробці ботів та автоматизації, я гарантую високу якість роботи, виконаної в короткі терміни. Давайте обговоримо деталі!
Бюджет: 8000 UAH Термін: 10 днів
Доброго дня. Зроблю такого бота. Пишіть, буду радий співпрацювати!
Бюджет: 20000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня!
Я готов вам допомогти з реалізацією цього проекту. З нетерпінням чекаю можливості уточнити всі деталі та розпочати роботу над ним! Очікую вашої відповіді.
Бюджет: 16000 UAH Термін: 1 день
Добрий день,
Готовий взятися за ваш проєкт розробки Telegram Bot з такими функціями: постановка задач клієнтами менеджерам ІТ підтримки, моніторинг навантаженості працівників по задачам та кількості затрачених на них годин. Збереження даних в Google Sheets і двосторонній зв'язок гарантую. Деталі будемо узгоджувати в ОП.
Мій рейт - 16$ в годину.
З повагою,
Максим
Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні
Доброго дня!
Мав досвід інтеграції google sheets api у телеграм ботів (використовував gspread-asyncio). Також є кодові рішення по типу CRM.
Пишіть, поспілкуємося)
Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня,
Я - досвідчений розробник телеграм ботів з досвідом понад 4 роки із вражаючим портфоліо та бажанням досягати якісних результатів швидко та точно. Я переглянув ваше завдання і можу його якісно і швидко виконати
Портфоліо
Freelancehunt
Я пропоную повний спектр послуг, щоб ваш проект став успішним і легким у подальшому розвитку. Моє завдання – забезпечити якісну розробку, яка не лише виконає ваші вимоги, але й перевершить очікування. Я займаюся всім: від розробки, тестування до деплою всіх необхідних компонентів. Ви отримаєте готовий проект "під ключ", і вам не потрібно буде шукати додаткових фахівців.
Крім того, я надаю повну підтримку на кожному етапі. Разом з вами ми обговоримо всі важливі моменти, я допоможу продумати логіку та функціональність вашого проекту, щоб він був зручним і інтуїтивно зрозумілим для користувача.
Співпрацюючи зі мною, ви отримуєте не лише розробника, а й надійного партнера, який зацікавлений у вашому успіху. Готові створити щось особливе разом? Давайте обговоримо ваш проект детальніше!
Моє завдання - забезпечити надійну підтримку протягом всього проекту та після його завершення. Не сумнівайтеся, що я завжди на зв'язку, готовий відповісти на ваші запитання та вирішити будь-які завдання у реальному часі.
Я відкритий для нових захоплюючих проектів та готовий внести свій внесок в їх успішне втілення. З нетерпінням чекаю можливості обговорити подробиці та розпочати співпрацю.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 1 день
Добрий день! Маю великий досвід в розробці тг ботіва, зроблю все швидо і якісно! Для подальшої співпраці пишіть в особисті!
Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні
Доброго дня
Розробляю Ботів на конструкторах: ManyChat/SendPulse/SmartSender
Серед кейсів, багато з реалізацією інтеграцій з Google Sheets
Для точної оцінки і підбору птимальних інструментів і варіантів реалізації потрібні деталі та ТЗ (за потреби також можу розробити ТЗ MindMap під ваш проект)
Напишіть в особисті.
Бюджет: 25000 UAH Термін: 11 днів
Доброго дня!
Готовий реалізувати Telegram бота для постановки задач та контролю працівників.
Пишу на Python. Займаю 2-е місце на платформі по цій мові.
Портфоліо: Freelancehunt
Буду радий співпрацювати!
Бюджет: 5000 UAH Термін: 2 дні
Доброго дня
Готовий реалізувати вашого бота на Python
Пишіть в особисті, обговоримо деталі
Буду радий допомогти)
Бюджет: 5000 UAH Термін: 2 дні
Вітаю, займаюся розробкою Telegram ботів 2 роки, також неодноразово працював з Google Sheets.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю! Можу запропонувати реалізувати бота для моніторингу і постановки задач на java та додати синхронізацію до таблиць Google. Але хотілося б ознайомитись з більш детальним ТЗ після чого зможу оцінити точні терміни та вартість робіт
Бюджет: 5100 UAH Термін: 3 дні
Вітаю! Я ознайомився з проектом і готовий розпочати роботу. Впевнений, ви будете задоволені результатом.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні
Привіт! Готовий взятися за реалізацію Telegram бота з функціями для управління задачами, моніторингу навантаженості працівників та відстеження часу, витраченого на виконання задач. Забезпечу двосторонню синхронізацію з Google Sheets, щоб усі зміни в таблицях коректно відображалися в боті. Готовий обговорити деталі та розпочати роботу!
Доброго дня!
Надішліть будь-ласка ТЗ завдання (якщо маєте) або деталі проекту в приватні. Важко оцінити проект, неповна інформація. Д
якую
Коротко Потрібна програма на Python, яка запускається у мене на ПК (Windows) і робить faceless-відео формату «закадровий голос + змінюваний відеоряд з фото та кліпів» — як історичні документалки на YouTube (приклад прикріплю окремо). Я вводжу тему → програма пише сценарій, озвучує, підбирає під кожен шматок тексту відео/фото з безкоштовних архівів, склеює → видає готовий MP4. Тільки для мене. Без сайту, без користувачів, без продажу. Один користувач — я. Як працює (по кроках) 1. Введення. Відкривається просте вікно. Я вводжу тему ролика і вибираю голос озвучення зі списку (**список голосів підтягується автоматично з ElevenLabs по API** — доступні на моєму акаунті). Натискаю «Створити». (Другий режим: вставити готовий сценарій замість генерації.) 2. Сценарій. Програма через LLM API (OpenAI/Anthropic, ключ в налаштуваннях) пише сценарій за темою, заданої довжини. 3. Розбивка на сцени. LLM ділить сценарій на сцени і для кожної повертає: текст сцени; тип візуалу: відео або фото; пошуковий запит (розгорнута фраза, що повинно бути в кадрі); позначку «highlight» + оцінку важливості 1-10 (для інтро, див. нижче). 4. Озвучення. Текст відправляється в ElevenLabs API обраним голосом → аудіо. Під довжину аудіо кожної сцени обрізається відеоряд. 5. Підбір відео/фото — з безкоштовних джерел по API (див. список нижче). Під кожне джерело запит формується по-своєму (для точності). Якщо в одному не знайшлося — пробує наступний. 6. Перевірка (максимум 3 кроки на сцену). Крок 1: програма бере перший знайдений варіант (відео/фото) за запитом. Крок 2: відправляє кадр в LLM — «підходить під сцену?». Підходить → стоп. Крок 3 (якщо не підходить): програма переключається на пошук фото (по точному запиту фото знайти простіше, ніж відео, — так гарантовано потрапляємо по сенсу) і бере його з посиленим рухом (зум + панорама). Більше 3 кроків на одну сцену не робити — це економить бюджет LLM і гарантує, що кадр в тему. 7. Збірка через ffmpeg/moviepy: кліпи і фото під таймінг озвучення, фото оживляються зумом (ефект Кена Бернса), голос поверх, прості переходи. Вихід: MP4 1920×1080. Правила відеоряду (важливо — за це відповідає програма) Перші 60 секунд — інтро-тизер: нарізка найефектніших кліпів з усього ролика (беруться сцени з вищою оцінкою важливості, де є відео) під окремий текст-вступлення від LLM («в цьому відео ви дізнаєтеся…»), кадри без пояснень, як інтрига. Потім перехід і основна частина. Чередування: відео-вставка мінімум кожні ~6 секунд, не можна багато фото підряд. Доля відео: не менше ~40% часу — живі кліпи, решта — фото з зумом. Довжина кадру: 4-6 секунд (і фото, і відео). Не мельтешити, не тримати статику довго. Для чисто історичних тем, де відео немає — фото з посиленим рухом (зум + панорама). Джерела (всі безкоштовні, з API) Сучасне відео+фото: Pexels, Pixabay. Історичне / архівне (public domain): Wikimedia Commons, Archive.org,Library of Congress, Europeana, NASA, Smithsonian Open Access,Flickr Commons, openverse. Кожне джерело — окремий модуль, легко додати новий. Використовувати тільки public domain / вільні ліцензії з правом комерційного використання. Жодного парсингу чужих YouTube/сайтів, шматків фільмів, картинок «з гугла».Унікальність підбору Щоб відео не співпадали з чужими: брати випадковий кліп з топ-видачі (не перший), вести базу вже використаних (не повторювати), опціонально — легка обробка кліпа (кроп/дзеркало/ швидкість). Опції (вкл/викл в налаштуваннях) Тільки фото — якщо включено, відео збирається ЧИСТО з фото, без відео-кліпів. Кожне фото ОБОВ'ЯЗКОВО з рухом (зум і/або панорама, ефект Кена Бернса) — навіть в цьому режимі не повинно бути статичних «мертвих» кадрів, мінімальна динаміка завжди. Якщо вимкнено — стандартний режим (фото + відео-кліпи з чергуванням, як в правилах відеоряду). Без озвучення — якщо включено, відео збирається по тексту БЕЗ генерації голосу: код НЕ звертається до ElevenLabs і не накладає озвучення (відеоряд підбирається по тексту сцен, таймінг кадрів — по правилам/параметрам, без прив'язки до аудіо). Якщо вимкнено — автоматично робить озвучення по тексту через ElevenLabs, як зазвичай. Атмосферний оверлей — якщо включено, поверх всього відеоряду накладається напівпрозорий шар з плаваючими частинками / пилом / світними боке / легким туманом (particle / dust / bokeh / fog overlay, режим накладення screen/add), щоб кадри виглядали живими і кінематографічними. При установці програми кладеться набір з 5-8 популярних оверлеїв (частинки, пил,copyбоке, туман, легке кінематографічне «зерно») в локальну папку — я вибираю потрібний зі списку. Регульована прозорість/яскравість оверлея (повзунок 0-100%), щоб ефект не був ніcopyзанадто тьмяним, ні занадто вираженим — я сам налаштовую силу. Бажано, щоб оверлей можна було накладати і на ВЖЕ готове відео окремоcopy(постобробка: взяти готовий MP4 → вибрати оверлей → задати прозорість → зберегти), а не тільки при зборці. Звідки взяти оверлеї для комплектації (вільна ліцензія): Pexels, Pixabay (запитиcopy«particle overlay», «bokeh overlay», «dust overlay», «light leaks», «film grain»), Mixkit, Videezy. Виконавець підбирає 5-8 штук і кладе в папку програми. Субтитри (вшити або окремим .srt). Обробка кліпів для унікальності. Роздільна здатність/формат, довжина відео, доля відео, глибина пошуку.Технічні вимоги Python. Модульна структура (джерела і LLM — через змінні модулі, щоб легко замінити або додати). Всі API-ключі — в файлі налаштувань, не в коді. Просте вікно (GUI на вибір виконавця — Tkinter/PyQt), запуск подвійним кліком. README з інструкцією, зрозумілі логи, коментарі в коді.Що даю я API-ключі (ElevenLabs, LLM, де потрібна реєстрація — оформлю). Платне оплачую сам. Приклади відео-референсів (прикріплю) і приклади тем для тестів.Приймання (готово, якщо) Запускаю → вікно → ввожу тему, вибираю голос → «Створити» → отримую готовий MP4. Відеоряд по сенсу тексту, чергування відео/фото, інтро-тизер 60 сек, озвучення поверх. Працює мінімум з 6 безкоштовними джерелами, з fallback між ними. Перевірка кадрів через LLM: макс. 3 кроки на сцену (знайшли → LLM перевірив → якщо немає, фото з рухом як вірняк). Унікальність: рандомізація + база використаного. Тільки легальні джерела. Є README, запускається з нуля.Передача результату Весь вихідний код — в відкритому вигляді (всі файли), без обфускації + зібрана робоча версія. Я можу сам запустити з вихідників за інструкцією (README: установка, ключі, запуск). Код повинен бути чистим, прокоментованим і зрозумілим, щоб **будь-який інший програміст міг продовжити роботу** над ним, якщо знадобиться (не прив'язка до автора). **Вся повсякденна робота — через інтерфейс (кнопки, поля, повзунки, випадаючі списки), БЕЗ необхідності торкатися коду.** Усі налаштування (тема, голос, опції, оверлей, папки, довжина, формати) змінюються у вікні програми, а не редагуванням файлів. Код на руках — тільки як моя власність і страховка, а не як спосіб управління програмою. Усі права на код після оплати — мої.Управління місцем на диску (важливо) Програма не повинна забивати диск. Реалізувати: Після зборки відео всі проміжні файли (завантажені кліпи, тимчасові шматки, аудіо-нарізки) автоматично видаляються — на диску залишається тільки готовий MP4. Ліміт на кеш (параметр в налаштуваннях, напр. 5 ГБ): при перевищенні старі завантажені файли видаляються автоматично (спочатку найстаріші). Папку для готових відео і для тимчасових файлів я задаю в налаштуваннях. Показувати, скільки місця зайнято, і кнопка «очистити кеш» вручну.Прошу вказати в відгуку Приклади схожих робіт (ffmpeg/moviepy, робота зі стоковими/архівними API, ElevenLabs/LLM). Пропозиція по GUI. Використовує чи рішення базу даних (яку і навіщо) — або вистачає локальних файлів. Термін і вартість.
Розробляємо real-time інтеграцію з зовнішнім сервісом Тренер. Відправляємо структуровані знімки стану, отримуємо рекомендації і показуємо їх спливаючим вікном. Завдання — стабільна і повна передача даних для коректної роботи Тренера. Шукаємо розробника для ланцюга: обробка даних → HTTP-комунікація → overlay. Потрібні люди з такими навичками Python добре, Java база, API HTTP/JSON-APIs Проект готовий на 90%, але є деякі несоответствия
Необхідно розробити локальний Python-скрипт для автоматичного заповнення Google Таблиці даними з внутрішнього сервісу компанії. Основна логіка: 1. Підключитися до Google Таблиці. 2. Знайти рядки, де заповнений ID, але відсутні два цільових значення. 3. Сформувати посилання за шаблоном: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Отримати два значення (через API, якщо він існує, інакше через Playwright). 5. Записати значення назад у Google Таблицю. 6. Позначити рядок як оброблений. 7. Продовжити обробку наступних рядків. Вимоги: • Python • Google Sheets API • Пріоритет використання офіційного API • При відсутності API — Playwright • Без OCR, розпізнавання екрана та координат миші • Конфіденційні дані не повинні потрапляти в логи • Конфігурація через .env • Тестовий режим (без запису в таблицю) • Не обробляти вже заповнені рядки • Пакетна запис змін у Google Sheets • Коректна обробка помилок і повторних спроб Необхідно надати: - вихідний код; - requirements.txt; - приклад .env.example; - інструкцію по установці; - інструкцію по запуску; - короткий опис архітектури. Перед початком реалізації прошу: 1. Запропонувати архітектуру. 2. Перелічити необхідні доступи. 3. Задати уточнюючі питання. 4. Вказати вартість, терміни та орієнтовну кількість годин.
В рамках підвищення рівня кібербезпеки нашої інфраструктури нам необхідно відмовитися від практики зберігання «вічних» і статичних API-ключів, паролів і токенів інтеграцій у конфігураційних файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших мікросервісів. Бізнес-мета: Створити єдину захищену точку зберігання конфіденційних даних (секретів) з механізмом їх автоматичного оновлення (ротації) у зовнішніх системах за розкладом. Інші наші сервіси будуть запитувати актуальні токени «на льоту» через API, що зведе до мінімуму шкоду в разі компрометації будь-якого з компонентів системи.Модель безпеки та шифрування (Crypto Core) У базі даних жоден секрет не повинен зберігатися в відкритому вигляді. При старті програми в змінні середовища передається Майстер-ключ (Master Key). Якщо ключ відсутній або має невалідну довжину, сервіс повинен падати на етапі ініціалізації з зрозумілою помилкою в логах. Кожен секрет шифрується перед записом у БД з використанням цього Майстер-ключа. При запиті — розшифровується в пам'яті і віддається в тілі відповіді.Аудит-логування (Audit Trail) Будь-яка дія з секретами (створення, читання сервісом, успішна або неуспішна ротація) повинна записуватися в окремий лог-файл audit.log (або окрему таблицю в БД). Суворе табу: В аудит-лог категорично заборонено записувати самі значення секретів (ні в відкритому, ні в зашифрованому вигляді).
Потрібен спеціаліст для написання парсерів, який зможе обходити CLOUDFRAME. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Є 10+ донорів різної складності, з різним ступенем захисту. Парсинг товарів відбувається з сайтів з авторизацією. Парсить дані в готову базу даних Mysql + фотографії на сервер. Потрібно написати парсер відповідно до завдань описаних у технічному завданні та адаптувати дані до існуючої бази даних для повноцінної роботи на сайті. ТЗ та приклад донора по запиту. Десктопні парсери та C# не розглядаємо.