ТЗ: Програма для автозбірки відео (локальна, для особистого використання)

Бюджет: 27000 UAH Термін: 15 днів

Сергію, завдання складне, але дуже добре формалізоване — саме під такий пайплайн я брався б. Зроблю локальну Windows-програму на Python з модульною архітектурою: LLM-сценарій, ElevenLabs, підключення 6+ API-джерел, fallback-пошук, перевірка кадру через LLM, збірка через ffmpeg/moviepy, автоочистка кешу й ліміти диска. Маю досвід з інтеграціями API, обробкою медіа та GUI. Для такого проєкту вистачить локальних файлів/JSON, БД не обов’язкова. Можу одразу запропонувати структуру GUI й етапи реалізації.

Вартість: 20 000
Термін:15

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

Сергію, добрий день. Відповім одразу на ваші чотири пункти, потім про головний ризик ТЗ.

Приклади робіт. Публічної посилання саме на ffmpeg-збірку відео у мене немає - подібне робив як внутрішні скрипти під замовників, показати не можу, а вигаданих кейсів показувати не буду. З відкритого - accessibilityscanner.top, мій живий сервіс автоматичного аудиту сайтів: та ж механіка, що потрібна вам - пайплайн завдань, інтеграції по API, готовий звіт на виході. З OpenAI/Anthropic API працюю постійно, зі стоковими API (Pexels, Pixabay) і ElevenLabs мав справу - у останнього є ендпоінт with-timestamps, нижче скажу, навіщо він вам.

GUI. Tkinter зі стандартним ttk: нуль зовнішніх залежностей, подвійний клік запускається без установки Qt. Вікно просте - тема, список голосів (підтягують з ElevenLabs при старті), чекбокси опцій, прогрес з логом, кнопка Створити. Хочете PyQt - зроблю, але для одного користувача це зайва вага.

База. SQLite, один файл поруч з програмою, ставити нічого не треба. Чистими файлами не обійтись: потрібна база використаних кліпів для унікальності і індекс кешу з датою останнього звернення - без нього автоочистка по ліміту в гігабайтах перетворюється в лотерею, можна видалити кліп, який прямо зараз йде в збірку.

Термін і вартість. 14 днів, 27000 грн, в бюджет. Робочу версію з 3-4 джерелами дам на прогон через 8-9 днів, інші джерела і шліфування другим заходом - встигнете обкатати на своїх темах.

Тепер ризик. Таймінг. Довжину сцени повинно диктувати аудіо, а не навпаки: спочатку озвучка, беремо точну тривалість кожного шматка і вже під неї ріжемо кліпи і рахунки Кена Бернса. Зберете відеоряд і підгоните голос - до десятої сцени розсинхрон на секунди гарантований. Плюс кліпи з дев'яти різних джерел перед склейкою нормалізую до одного fps і піксельного формату, інакше ffmpeg на конкате пливе. І субтитри звідси ж: with-timestamps дає посимвольні таймінги, .srt виходить точним без розпізнавання мови.

Якщо підхід ок - напишіть, гляну ваші референси і уточню деталі по інтро-тизеру. Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

Здравствуйте. Архітектура генератора faceless-відео прозора: модульний пайплайн на Python від LLM-сценарію до рендеру через ElevenLabs та API стоків.

Інтерфейс і зберігання: PyQt6 для GUI. Важка БД не потрібна, для контролю кешу та ведення історії використаних медіа достатньо локальної SQLite.

Рендер: Прямі виклики ffmpeg (працює стабільніше і швидше moviepy для ефекту Кена Бернса та динамічної склейки різноформатних сцен).

Бекграунд: Реалізовував складні асинхронні системи з інтеграцією безлічі API (торгові термінали, HFT-боти). Fallback-логіку перемикання по 6+ джерелам і валідацію кадрів через LLM зроблю відмовостійко, модулі будуть легко замінюваними.

Який середній хронометраж планується для підсумкових відео, щоб просчитати навантаження на систему при локальній збірці?

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

aСергію, вам потрібен локальний інструмент для автоматизації конвеєра створення відео, щоб не витрачати час на ручний монтаж типових роликів. Я налаштую скрипт, який об’єднує API OpenAI для сценаріїв, ElevenLabs для голосу та пошук по Pexels чи Pixabay для автоматичного підбору візуального ряду через MoviePy або аналогічні бібліотеки для склейки. Програма буде працювати з простим інтерфейсом на вашому ПК, де ви зможете вставляти ключі та керувати генерацією. Який обсяг відео зазвичай плануєте робити за один раз, щоб коректно налаштувати таймінги генерації та ліміти API?

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю! Завдання чітке, розбирається через Python скрипт з інтеграцією OpenAI/Anthropic, ElevenLabs та API безкоштовних стоків. Реалізую генерацію сценарію, підбір візуала, озвучку та фінальну збірку в MP4 згідно ваших правил.

Напишіть мені, обговоримо усе детально, і я можу одразу приступити до виконання.

Портфоліо: Freelancehunt
Відгуки: Freelancehunt

Бюджет: 27000 UAH Термін: 15 днів

Здравствуйте, Сергей.

Технічне завдання прочитав повністю. Проект реалістичний, але я б будував його не як один великий Python-скрипт, а як модульний локальний додаток з окремими адаптерами для LLM, ElevenLabs, кожного джерела медіа та движка збору відео.

Для інтерфейсу пропоную PySide6. Це дозволить зробити нормальний Windows-додаток з налаштуваннями, вибором голосу, прогресом по сценах, логом виконання, інформацією про зайняте місце, кнопками зупинки, повторного запуску та очищення кешу.

Для зберігання стану пропоную використовувати локальну SQLite-базу. В ній будуть зберігатися:

— створені проекти та стан обробки кожної сцени;
— ID та хеші використаних фотографій і кліпів;
— джерело, автор, URL та ліцензія кожного матеріалу;
— інформація про тимчасові файли та кеш;
— історія помилок і повторних спроб.

Зовнішній сервер для цього не потрібен. Усі дані та готові відео залишаються тільки на комп'ютері користувача.

Збірку відео пропоную виконувати через FFmpeg. MoviePy можна використовувати для окремих допоміжних операцій, але основну обробку, нормалізацію форматів, масштабування, переходи, мікшування аудіо та фінальний експорт надійніше робити безпосередньо через FFmpeg.

Архітектура буде розділена на модулі:

— LLM-провайдери: OpenAI та Anthropic;
— TTS-провайдер ElevenLabs з автоматичним отриманням списку доступних голосів;
— окремий модуль для кожного медіаджерела;
— аналіз і розбиття сценарію на сцени;
— підбір і перевірка візуалу;
— планувальник відеоряду;
— генерація інтро-тизера;
— субтитри та фоновий музичний супровід;
— відеорендер;
— очищення тимчасових файлів і контроль кешу.

Пропоную наступний порядок реалізації.

Етап 1. Робоче ядро та прототип:
— GUI;
— налаштування та API-ключі;
— генерація або імпорт сценарію;
— розбиття на сцени;
— отримання голосів та озвучка через ElevenLabs;
— інтеграція двох перших медіаджерел;
— збірка першого тестового MP4.

Етап 2. Медійні джерела та ліцензії:
— підключення решти джерел;
— fallback між ними;
— фільтрація за типом ліцензії;
— збереження автора, ліцензії та URL;
— рандомізація результатів;
— база раніше використаних матеріалів.

Етап 3. Повний відеопайплайн:
— нарізка кліпів під тривалість озвучки;
— Ken Burns для фотографій;
— переходи;
— контроль тривалості кадрів;
— планування частки відео та фотографій;
— інтро-тизер з найбільш важливих сцен;
— субтитри та музика;
— фінальний експорт 1920×1080.

Етап 4. Стабілізація та передача:
— автоматичне очищення тимчасових файлів; Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 20 днів

Доброго дня!

Маю релевантний досвід: будував мікросервіси з інтеграцією LLM API (FastAPI + OpenAI, генерація звітів, робота з API-ключами через конфіг) — та ж логіка модульної інтеграції зовнішніх сервісів, що потрібна тут (ElevenLabs, безкоштовні джерела медіа, fallback між ними).

GUI: пропоную PyQt — гнучкіший за Tkinter для прогрес-бару під час генерації (сценарій → озвучка → підбір відео → збірка — кожен етап довгий, треба показувати статус), плюс легше зробити акуратний вигляд вікна.

БД: локальна SQLite вистачить з запасом — для бази вже використаних кліпів (уникальність) та трекінгу кешу (розмір, дата завантаження для LRU-очищення). Зовнішня БД тут надлишкова для single-user desktop-застосунку.

Готовий обговорити вилку по ціні й строках після уточнення обсягу (скільки джерел одразу реалізувати в MVP, чи потрібен субтитри/музика в першій версії, чи можна додати пізніше).

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Автоматична очистка проміжних файлів після збірки — це критична деталь, яка часто забувається в подібних проектах, але саме вона запобігає засміченню диска.

Робитиму так: Python-скрипт з модульною архітектурою, де кожен источник (Pexels, Pixabay, Wikimedia, Archive.org та інші) — окремий модуль з єдиним інтерфейсом; LLM (OpenAI/Anthropic) генерує сценарій і розбиває його на сцени з пошуковими запитами; ElevenLabs API озвучує текст вибраним голосом; для кожної сцени програма послідовно шукає відео/фото, перевіряє через LLM (макс. 3 спроби), потім ffmpeg/moviepy склеює все під тайминг озвучки з ефектом Кена Бернса для фото; GUI на PyQt5 для введення теми та вибору голосу; всі API-ключі в конфіг-файлі; після готового MP4 автоматично видаляються всі тимчасові файли, а база використаних клипів запобігає повторам.

Пропоную 2 тижні безкоштовної підтримки коду після здачі — програма складна, можуть знадобитися налагодження при роботі з різними API та обробкою нестандартних тем.

Готовий розпочати.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 3 дні

Привіт!

У вас чудово написане, рідкісне за якістю технічне завдання. Логіка роботи додатку повністю зрозуміла. Я спеціалізуюсь на автоматизації процесів на Python, роботі з нейромережами (OpenAI / Anthropic) та програмній обробці медіафайлів (FFmpeg / MoviePy).

Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів

Доброго часу доби
Можу розробити для Вас таке
Напишіть мені

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

💫 Привіт! Сергей Думенко.
Я створив аналогічн і конвеєри автоматизації Python, поєднуючи генерацію скриптів LLM, озвучування ElevenLabs та відеозбірку MoviePy/FFmpeg з ефектами та переходами Кена Бернса.
Для графічного інтерфейсу я пропоную Tkinter як просте вікно, яке запускається подвійним клацанням миші, зі списком голосів, отриманим з API ElevenLabs.
Я використовуватиму локальну базу даних SQLite для зберігання використаних медіа-хешів для відстеження унікальності та управління кешем, з автоматичним очищенням проміжних файлів після кожного рендерингу та налаштовуваним лімітом кешу з кнопкою ручного очищення.
Модульна архітектура розділить кожне джерело медіа (Pexels, Pixabay, Wikimedia Commons тощо) як замінювані плагіни, з логікою резервного копіювання LLM, обмеженою 3 перевірками на сцену для контролю витрат.
Я оцінюю повний термін розробки в 2 тижні та вартість у $1000, з повністю прокоментованим вихідним кодом та файлом README для чистого налаштування з нуля.
Всі права переходять до вас після остаточної оплати.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 5 днів

Привіт!
Готова виконати ваш проект. Ознайомилася з описом, задача зрозуміла. Маю досвід розробки подібних рішень, швидко вникаю в вимоги і довожу роботу до результату.

Можемо обговорити деталі і розпочати вже сьогодні.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 1 день

Вітаю. Я розроблю програму з чіткою модульною архітектурою на Python, використовуючи PyQt для інтуїтивного інтерфейсу, що забезпечить легке підключення нових джерел та LLM провайдерів. Основний акцент буде зроблено на інтеграції LLM для генерації сценаріїв та верифікації візуального контенту з різноманітних API, а для кешування та відстеження вже використаних медіафайлів я застосую легку SQLite базу даних. Маю значний досвід роботи з ffmpeg/moviepy для ефективної збірки відео та оптимізації управління дисковим простором, що гарантує високу продуктивність та збереження ресурсів, вже маю готові напрацювання. Проєкт буде реалізовано з акцентом на чистоту коду, докладну документацію та незалежність від розробника, забезпечуючи легку підтримку та майбутні модифікації. Всі деталі реалізації, кінцевий бюджет та терміни пропоную обговорити в особистих повідомленнях.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 21 день

Привіт! Я можу розробити програму для автозборки відео на Python, використовуючи необхідні API та бібліотеки. У мене є досвід роботи з ffmpeg, ElevenLabs та LLM. Готовий обговорити деталі та запропонувати оптимальне рішення.