Виправлення Telegram бота!
Виберіть його для будь-якого проекту на бекенді, ви мене подякуєте!
Мені потрібен досвідчений розробник Python для підтримки та обслуговування існуючої системи автоматизації Telegram. Проект вже повністю функціональний — основні завдання включають налаштування облікових записів, моніторинг системи та застосування виправлень або оновлень за потреби.
$150/місяць фіксована
+ $100 бонус за кожні 100 облікових записів, які успішно підготовлені та інтегровані
Сильні навички Python
Досвід роботи з автоматизацією на базі Telegram (сесії, проксі, поведінка API)
Здатність усувати неполадки та підтримувати стабільність системи
Надійність та оперативність при виникненні завдань
Підтримувати та оновлювати існуючу систему
Готувати та інтегрувати нові облікові записи
Виправляти проблеми та забезпечувати безперебійну роботу
Бюджет: 150 USD Термін: 1 день
Маю досвід у Python та автоматизації, зокрема з Telegram-сесіями, проксі та роботою з API. Працював із великими масивами акаунтів, налаштуванням автоматизованих процесів і підтримкою стабільних систем.
Можу стежити за працездатністю системи й оперативно реагувати на будь-які проблеми.
Готовий підтримувати проєкт довгостроково та забезпечити надійну роботу всієї інфраструктури.
Бюджет: 150 USD Термін: 14 днів
Привіт.
У мене є солідний досвід роботи з Python та автоматизацією Telegram, включаючи роботу з сесіями, проксі, обмеженнями API та управлінням великими обсягами облікових записів. Я можу підтримувати вашу існуючу систему, зберігати її стабільність, швидко усувати проблеми та регулярно готувати та інтегрувати нові облікові записи відповідно до вашого робочого процесу.
Я надійний, чуйний і комфортно почуваюся, працюючи за моделлю постійної підтримки.
Запропонована структура оплати (150 доларів на місяць + бонуси) мені підходить.
Готовий переглянути систему та почати її підтримувати.
Бюджет: 150 USD Термін: 2 дні
Доброго дня, це звучить як один з моїх проектів. У мене 5 років досвіду в розробці на Python. Я працював з Telethon, Pysocks та іншими бібліотеками проксі. https://freelancehunt.com/showcase/work/boto-ferma-telegram/1998029.html Ви можете ознайомитися з моєю програмою, де я використовував і поєднував усі ці методи. Я був би радий дізнатися більше про вашу систему!
Бюджет: 150 USD Термін: 30 днів
Привіт!
Я розробник Python з солідним досвідом створення та підтримки автоматизованих систем Telegram, включаючи обробку сесій, управління проксі та операції з великими обліковими записами.
Ваш проект ідеально відповідає моєму набору навичок. Мені комфортно моніторити та підтримувати тривалі системи, швидко виявляти проблеми та застосовувати виправлення, щоб все залишалося стабільним. Я також маю практичний досвід підготовки та інтеграції нових облікових записів Telegram в автоматизовані конвеєри.
Ви можете очікувати надійності, швидкого спілкування та проактивного підходу до запобігання простоїв системи.
Я готовий почати негайно і буду радий підтримати вашу існуючу налаштування на довгостроковій основі.
Чекаю на можливість співпраці!
Бюджет: 150 USD Термін: 1 день
Доброго дня, у мене є досвід у розробці телеграм-ботів, можу виконати все швидко та якісно, пишіть, обговоримо деталі.
Бюджет: 155 USD Термін: 1 день
Привіт, я та людина, яка вам потрібна.
У мене великий досвід у розробці ботів для Telegram. Будь ласка, надішліть мені приватне повідомлення, я з нетерпінням чекаю на співпрацю з вами.
Бюджет: 150 USD Термін: 1 день
Доброго вечора.
Я працюю з Python уже багато років та маю ґрунтовний досвід у створенні й підтримці систем автоматизації, зокрема на базі Telegram API. Описаний проєкт повністю відповідає моїй спеціалізації: я регулярно працюю з Telegram-сесіями, проксі, оптимізацією поведінки клієнтів та підтриманням стабільності великих автоматизованих систем. Маю достатній досвід, щоб оперативно виправляти неполадки та забезпечувати стабільну роботу сервісу.
Готовий співпрацювати довгостроково й підтримувати проєкт у робочому стані без простоїв.
Бюджет: 150 USD Термін: 30 днів
Привіт! Я досвідчений розробник Python з міцним досвідом у автоматизації Telegram — включаючи управління сесіями, інтеграцію проксі та обробку поведінки API. Я впевнений у підтримці та покращенні складних систем, і я дуже чутливий, коли йдеться про підтримку або термінові виправлення. Ваша пропозиція виглядає чіткою та розумною, і я був би радий обговорити, як я можу сприяти підтримці вашої системи стабільною та ефективною.
Бюджет: 150 USD Термін: 1 день
Доброго дня, маю відповідний досвід і готовий на співпрацю такого роду.
Бюджет: 150 USD Термін: 1 день
Привіт. У мене є великий досвід роботи з ботами Telegram різної складності. Я також багато працював з кодом сторонніх розробників. Я готовий взяти на себе обслуговування вашого бота після обговорення деталей.
Бюджет: 165 USD Термін: 30 днів
Привіт!
Мене цікавить ваша позиція для підтримки та обслуговування існуючої системи автоматизації Telegram.
Я розробник середнього рівня на Python з практичним досвідом у створенні та підтримці інструментів і автоматизацій на базі Telegram. Я працював з:
Python (скрипти, сервіси автоматизації, інтеграції)
Автоматизація Telegram: сесії, проксі, обмеження швидкості, обробка поведінки API та обмежень
Бібліотеки, такі як pyrogram / telethon (сесії, управління обліковими записами, надсилання повідомлень, парсинг тощо)
Робота з проксі та їх ротація для підтримки стабільності та безпеки облікових записів
Моніторинг та усунення неполадок тривалих скриптів (журнали, сповіщення, м'які перезапуски)
Чому я підходжу
Налаштування облікових записів та інтеграція – я можу підготувати нові облікові записи, обробити генерацію сесій, прив'язку проксі та інтегрувати їх у вашу існуючу систему відповідно до ваших правил (іменування, тегування, групування тощо).
Стабільність та моніторинг – я звик працювати з фоновими процесами/демонами, перевіряти журнали, ловити помилки, обробляти обмеження швидкості та обмеження Telegram, щоб система працювала безперебійно.
Виправлення помилок та оновлення – якщо щось ламається (зміни API, проблеми з проксі, позначки облікових записів), я можу швидко відлагодити, виправити логіку та впровадити виправлення, не порушуючи існуючий потік.
Надійність – я оперативний, чітко спілкуюсь і комфортно працюю з уже існуючою кодовою базою (навіть якщо вона велика або застаріла).
Кілька запитань з мого боку
Який стек ви зараз використовуєте? (наприклад, telethon / pyrogram, будь-яка база даних, система черг, Docker тощо)
Скільки облікових записів наразі підключено, і який ваш запланований масштаб?
Чи вже є у вас моніторинг/журналювання (наприклад, журнали Telegram, файлові журнали, інформаційні панелі), чи потрібно мені допомогти вам покращити це також?
Я готовий почати з короткого періоду адаптації:
– переглянути поточну кодову базу та архітектуру,
– зрозуміти ваші потоки для підготовки та інтеграції облікових записів,
– а потім взяти на себе відповідальність за постійну підтримку та масштабування.
Якщо це відповідає вашим очікуванням, я буду радий обговорити деталі та наступні кроки.
З найкращими побажаннями,
Руслан
Бюджет: 149 USD Термін: 1 день
Добрий вечір, зацікавлений у проеткі. Напишіть в пп, я хотів би обсудити тз поподробніше
Бюджет: 149 USD Термін: 1 день
Привіт, я зацікавлений у вашому проекті і маю великий досвід роботи з Python та бібліотеками, такими як Telethon, Aiogram та іншими. Я радий обговорити деталі і вислухати всі ваші потреби.
Бюджет: 151 USD Термін: 30 днів
Привіт, у мене була власна система для автоматизації Telegram. Пишіть, обговоримо деталі і будемо працювати.
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.