Телеграм-бот для управления задачами и уведомлений

Скрипты и боты 23.01.25 18:22

Бюджет: 200000 руб.

Необходимо разработать Telegram-бота, который будет выполнять следующие функции: Регистрация пользователя. Бот должен запрашивать имя, электронную почту и номер телефона. После успешной регистрации бот отправляет приветственное сообщение. Данные пользователей должны сохраняться в базе данных (PostgreSQL). Система напоминаний. Пользователь задаёт напоминание с указанием даты, времени и текста. В указанное время бот отправляет уведомление. Работа с базой данных. Пользователь может добавлять записи с полями: текст, категория и дата добавления. Должны быть реализованы функции поиска по ключевым словам, редактирования и удаления записей. Интеграция с внешним API. Бот должен подключаться к API сервиса погоды (например, OpenWeatherMap). Пользователь вводит название города, а бот возвращает текущую температуру, описание погодных условий и прогноз на следующие 3 дня. Работа с медиа контентом. Бот должен принимать от пользователя фотографии и видео, сохранять их на сервере и возвращать по запросу. Администраторский доступ. Администратор может: Просматривать список всех пользователей. Удалять пользователей. Отправлять массовые уведомления всем зарегистрированным пользователям. Бот должен быть написан на Python с использованием библиотеки python-telegram-bot. Для хранения данных используется PostgreSQL. Все функции должны быть протестированы. Требуется предоставить документацию, включающую инструкцию по установке, настройке и запуску бота.

Найдено 7003 результата

Подготовка датасета на Python для обучения модели

"""Техническое задание на подготовку DataFrame для прогнозирования цены акций1. ЦельСоздать модуль на Python для подготовки DataFrame из временных рядов MOEX ALGOPACK для обучения ML-модели прогнозирования цены акций на следующий 5-минутный интервал.2. Входные данные- Источники: * SuperCandles (tradeStats, ObStats, Stats) для тикеров из заданного списка * Индекс IMOEX * Средний курс RUB/CNY- Формат: 5-минутные временные ряды- Период данных: задается в коде (по умолчанию 2020-01-01 - 2023-12-31)3. Требования к реализации3.1. Конфигурационные параметры```pythonTICKERS = ['GAZP', 'SBER', 'LKOH'] # Список тикеровREMOVE_COLS = [ # Колонки для удаления 'irrelevant_column1', 'market_cap']TEST_START = '2023-01-01' # Начало тестового периодаNORMALIZATION_METHOD = 'standard' # Стандартизация (z-score)3.2. Этапы обработки данных Загрузка данных: Получение SuperCandles для каждого тикера через API ALGOPACKЗагрузка IMOEX и RUB/CNY из отдельных CSV/APIОбъединение данных по временной метке Предобработка: Удаление колонок из REMOVE_COLSОбработка пропусков:Интерполяция линейной для числовых данныхУдаление строк с остающимися NaNДобавление временных признаков: дня недели и месяца Нормализация: Отдельная обработка для временных меток и целевой переменной Применение выбранного метода (MinMax/Standard) к числовым колонкам Целевая переменная: Создание колонки 'target' как процентного изменения цены в следующий 5-минутный интервал Разделение данных: Train: все данные до TEST_START Test: данные от TEST_START Визуализация 4.1. Статистический анализ: Вывод df.describe() после обработки Гистограммы распределения ключевых параметров 4.2. Графики: Динамика цен закрытия с выделением тестового периода Скользящее среднее цены + volatility за 1 час Свечные графики для аномальных дней 4.3. Корреляционный анализ: Тепловая карта корреляций между фичами Отдельная визуализация корреляций с целевой переменной Требования к коду Использование pandas для обработки данных Визуализация с matplotlib/seaborn Инкапсуляция логики в функциях с документацией Логирование ключевых этапов Сохранение обработанных данных в parquet-файлы Выходные данные Обучен и возвращен подготовленный DataFrame Сохранение графиков в /visualizations/ Экспорт статистик в отчет.txt

Prototyping

Опубликован:
16 мин. назад

Бюджет:
5000 руб.~$62.42

Добавить некоторые функции в Telegram Mini App

Нужно закончить функции в моей Telegram игре, сама игра написана на Python, код понятный и читабельный. Ищу на постоянную основу разработчика в команду. Пожалуйста прежде чем мне писать приготовьте свое портфолио! Готов хорошо оплачивать ваш труд.

Игры

Опубликован:
1 часов назад

Бюджет:
60000 руб.~$748.98

Связать frontend с backend(ом) на Python Django + API

Здравствуйте, необходимо связать frontend с backend(ом). Фронт: HTML, CSS, JS Бэк: Python (Django) также нужно подвязать API.

Доработка и настройка сайта

Опубликован:
1 часов назад

Бюджет:
40000 руб.~$499.32

Скрипт-регистратор Instagram аккаунтов

Требуется скрипт для регистрации Instagram аккаунтов через POST/GET-запросы желательно на Python. Требования: Работа через прокси (HTTP(S)/SOCKS5). Регистрация через почту (предпочтительно Rambler, FirstMail; в крайнем случае – по номеру с привязкой к почте). Обход капчи через CapMonster если потребуется. Сохранение данных аккаунта (логин, пароль, почта, прокси, cookies/token) в удобном формате (JSON, CSV или база данных). Исходный код должен быть открыт. Дополнительно: Готов рассмотреть вариант с ZennoPoster. Формат входных данных (прокси, почта и т. д.) можно обсудить. Скрипт который получает коды подтверждения с рамблера - ферстмайла уже имеется, его писать не нужно при желании можно интегрировать в свой проект Если есть предложения или готовые решения напишите.

Скрипты и боты

Опубликован:
3 часов назад

Бюджет:
16000 руб.~$199.73

Перевод с c# на python

Требуется перевести функцию шифрования и функцию дешифрования с языка c# на python. Код функций во вложении.

Скрипты и боты

Опубликован:
3 часов назад

Бюджет:
3000 руб.~$37.45

Помочь разобраться с запуском парсера на Python (Colab)

Есть готовый парсер на Python, нужно разобраться что и где запустить, чтобы получить данные парсинга

Backend

Опубликован:
5 часов назад

Бюджет:
2000 руб.~$24.97

Написать простой скрипт python

1. Разделить видео на аудио и видео (сделать demux) - Тематика видео - трейдинг (примеры видео - ниже) - Все видео хранятся в медиаконтейнере (.mp4) 2. Для работы нужно понимать что такое японские свечи и как они выглядят, они легко гуглятся, информации очень много (никаких комплексных знаний о трейдинге не требуется) 3. Обработать каждый кадр видео, обнаружить на нем японские свечи (они определенной формы и идут подряд одна за другой), как правило они всегда зеленого цвета или красного. Бывают разные графики, они могут быть белые/черные 4. Посчитать: - Количество кадров в видео - Количество кадров с обнаруженными свечами Скажем, видео длится 15 секунд, 25 фпс = 375 кадров. С кадра 50 по 120 показывается график японских свеч. После обработки мы должны понять что isCandles[49] = True, и так для всего массива bool'ов 5. На каждом кадре распознать текст (все слова) и добавить его в общий словарь. Могут быть названия телеграм каналов, мы их тоже кладем в словарь, может быть они пишутся через собачку, может быть просто - забираем в словарь 6. Все аудио дорожки распознать англо-русской моделью и все слова также добавить в общий словарь слов Примеры видео: https://www.instagram.com/reel/DEwRI1zCNrB https://www.instagram.com/reel/DCeEhc6M1qB https://www.instagram.com/reel/C_TEJKyRnX_ https://www.instagram.com/reel/DDjMg8CodYL https://www.instagram.com/reel/DEzrN7FyumY https://www.instagram.com/reel/DE-CWSbArD_ https://www.instagram.com/reel/DA8fWFuMjHa

Скрипты и боты

Опубликован:
7 часов назад

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Разработка ПО для автоматизированного анализа тональности текста

Техническое задание на разработку программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных 1. Введение Целью разработки является создание программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных, включающего классификацию текстов и определение их тональности с применением методов машинного обучения и нейросетевых моделей. 2. Основания для разработки Разработка актуальна в связи с необходимостью эффективной обработки больших массивов текстовой информации, что важно для анализа пользовательских отзывов, мониторинга социальных сетей и управления репутацией. Использование современных методов NLP и машинного обучения повысит точность классификации и определения тональности текстов. 3. Цели и задачи проекта 3.1. Цель: Создание системы, обеспечивающей высокоточную и быструю обработку текстовых данных. 3.2. Задачи: Анализ существующих методов классификации и определения тональности. Разработка и тестирование моделей машинного обучения (SVM, LSTM, BERT и др.). Реализация предобработки текста (токенизация, лемматизация, удаление стоп-слов). Разработка интерфейса пользователя для удобного ввода и обработки данных. Внедрение механизма многокритериальной оптимизации. Разработка системы визуализации результатов анализа. 4. Функциональные требования 4.1. Входные данные: Текстовые данные (отзывы, публикации, статьи, сообщения). Датасеты для обучения и тестирования моделей (IMDb, Yelp, SST и др.). 4.2. Функции системы: Автоматическая классификация текстов по категориям (положительный, нейтральный, отрицательный тон). Анализ тональности с учетом контекста. Возможность загрузки текстов для пакетной обработки. Визуализация результатов анализа в виде графиков и гистограмм. Настройки для выбора модели анализа (SVM, BERT и др.). 4.3. Выходные данные: Классификация текста (тональность). Графики распределения результатов. Отчеты о точности модели (Accuracy, Precision, Recall, F1-score). 5. Нефункциональные требования Высокая точность предсказаний (>90% для современных моделей NLP). Производительность: обработка текста до 1 секунды. Возможность интеграции с API. Безопасность: защита пользовательских данных в соответствии с GDPR. 6. Технологический стек Язык программирования: Python. Фреймворки и библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. NLP-инструменты: NLTK, SpaCy, Pandas. Визуализация: Matplotlib, Seaborn. Интерфейс: Streamlit. База данных: SQLite, CSV. 7. Разработка и тестирование Разработка модуля предобработки текста. Обучение и дообучение моделей на размеченных датасетах. Разработка веб-интерфейса с возможностью анализа пользовательского текста. Тестирование производительности и точности модели. 8. Ожидаемые результаты Создано программное обеспечение для анализа текстовых данных. Реализована поддержка нескольких моделей классификации. Достигнута высокая точность предсказаний. Обеспечена возможность визуализации результатов анализа. 9. Заключение Разработка данного программного обеспечения позволит автоматизировать анализ текстов, повысить скорость и точность обработки данных и упростить применение методов NLP в различных сферах деятельности.

Prototyping

Опубликован:
8 часов назад

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Написать скрипт на python с использование telegram api

Нужно написать скрипт на python с использование телеграм API который будет отслеживать gift отправленные пользователю руб

IT-технологии и Разработка

Опубликован:
9 часов назад

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Нужна консультация по работе с API

Нужна консультация по использованию вебсайта для отправки API запросов.Требования: опыт работы с отправкой HTTP запросов с вебстраниц из JavaScript или server-server коммуникаций с использованием python, nodejs, java, c#, etc.Желательно:Опыт работы в командеТребования:Наличие рабочего микрофона, широкополосного быстрого интернета и Zoom.Продолжительность 30-60мин.начало проекта:Пятница, 31 в 19:00 (сегодня)

Backend

Опубликован:
9 часов назад

Бюджет:
1000 руб.~$12.49

Платежная система для бота, изменение логики

Бот по API подключен к ChatGPT и Midjourney, написан на Python, библиотека Aiogram Сейчас нужно изменить логику касательно ChatGPT - сделать модель 4o-mini бесплатной, со скрытым ограничением в 100к токенов в сутки, чтобы не было злоупотреблений. И подключить платежную систему для приема платежей и вывода средств по партнерской программе Так же рассматриваем длительное сотрудничество - фиксированная ежемесячная оплата за обслуживание бота (внесение небольших изменений, правка багов и т.п.) + отдельная оплата за объемные задачи типа подключения платежки или переработки логики бота

Скрипты и боты

Опубликован:
11 часов назад

Бюджет:
30000 руб.~$374.49

Телеграм бот с DeepSeek

Нужно написать телеграм бота с моделью deepseek r1 на Python. Бот с нейронкой будут запускаться локально (не API). Модель требуется на 8м. параметров. Бот будет принимать только текст, изображения, документы и прочее не требуется. Дополнительно: можно добавить функцию очистки контекста (на сайте deepseek эту функцию выполняет создание нового чата, в других телеграм ботах использующих gpt функция называется /deletecontext). Могу рассмотреть предложения от новичков.

Скрипты и боты

Опубликован:
11 часов назад

Бюджет:
20000 руб.~$249.66

Нейросеть для генерации текстов

1. Общая информация Проект: Нейросеть для генерации текстов (сочинения, эссе, самопрезентации, поздравления и пр.).Формат: Телеграм-бот или минималистичный веб-сайт. Интеграция: OpenAI API для генерации текстов. 2. Функциональные требования 2.1. Основной функционал Пользователь заходит в телеграм-бот или на веб-сайт. Выбирает тип текста (сочинение, эссе, самопрезентация, поздравление и т. д.). Вводит тему или ключевые данные для генерации. Запрос отправляется в OpenAI API с заранее подготовленным промтом. Генерируется текст, который выдаётся пользователю в удобном виде. Опционально: возможность скачать результат в виде документа (DOCX). 2.2. Телеграм-бот Кнопки с вариантами выбора типа текста. Поле ввода для темы задания. Генерация текста и отправка результата в чат. Возможность скачать текст как файл. Логирование запросов пользователей (например, в Google Sheets или базе данных). 2.3. Веб-сайт Чистый, минималистичный дизайн. Главная страница с формой выбора типа текста и ввода темы. Кнопка «Сгенерировать» отправляет запрос в OpenAI API. Вывод сгенерированного текста в удобном формате. Опционально: кнопка скачивания текста в PDF/DOCX. 3. Технические требования 3.1. Технологии Бэкенд: Python (FastAPI / Flask) или Node.js (Express). Фронтенд: HTML + TailwindCSS (или аналогичный минималистичный фреймворк). База данных (если нужна): Firebase / PostgreSQL / MongoDB (по необходимости). API: OpenAI API для генерации текстов. Телеграм-бот: aiogram (Python) / Telebot (Python) или Node.js (grammY / telegraf). Хостинг: Vercel / Render / Heroku / VPS (DigitalOcean, Hetzner). 3.2. API-интеграция Используется OpenAI API (GPT-4 / GPT-3.5-turbo). Промты заранее прописаны для разных типов текстов. Возможность дополнительно передавать настройки генерации (температуру, макс. длину и пр.). 4. Дизайн Чистый, минималистичный UI (например, в стиле Notion). Цветовая схема: светлый фон, мягкие пастельные акценты. Максимально упрощённая навигация. 5. Дополнительные требования Логирование запросов: фиксировать, какие тексты запрашивались (без сохранения персональных данных). Кеширование запросов: если один и тот же запрос повторяется – использовать сохранённый результат (если это несложно реализовать). Гибкость в масштабировании: возможность в будущем добавить поддержку других AI-моделей (например, локальных моделей через API). Сроки - до месяца, нет срочности 7. Ожидаемый результат Рабочий телеграм-бот ИЛИ веб-сайт с простым и удобным интерфейсом. Генерация текстов по заданным параметрам через OpenAI API. Возможность скачивания готового текста в формате документа редактируемого. телегр ROOW5578Предлагайте свою стоимость

Other

Опубликован:
30.01.25 18:14

Бюджет:
4000 руб.~$49.94

Рассылка в Telegram

Необходим скрипт(в идеале на Python, но можно и другие ЯП), который будет делать рассылку в Telegram. Принимает юзернеймы, аккаунт(нужно сохранять в виде сессии, авторизацию сделать как угодно - в том же скрипте или отдельно) и сообщение. Нужно отправить этим юзернеймам по этому сообщению. Реализация должна быть в виде функции или класса. ========================== Требования: - Более или менее чистый и ясный код - Выживаемость скрипта - он должен чётко симулировать пользователя. В случае с простым telethon сразу кикает с аккаунтов. <----- Самое важное, остальное можно доработать. - Должен принимать сообщение из файла - Необходимо предусмотреть возможность использования прокси - Диалог с @spambot, который снимает ограничение(мут). Мут можно снять ограниченное число раз за день. Если после диалога с ботом скрипт так же замучен, значит, что ограничение на день кончилось, этот аккаунт можно закрывать. Сообщения из диалога, конечно, представлю. - Оставшихся пользователей(из-за мута) необходимо записать в файл ========================== Работа быстрая и маленькая, важны знания и опыт.

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 17:58

Бюджет:
5000 руб.~$62.42

Нужен скрипт многопоток

Всем привет! Нужен скрипт который будет работать по тик току, и выполнять следующее 1.заходит под куками они будут и json, netscape 2.переходить на видео и выполнять определенные действия! 3.Записывать в отчет ссылка и кук использованный. 4.Использование прокси! Пишите кто может начать делать без разницы на python, bas можно сделать что бы это было в текстовом формате что бы обрабатывал максимально быстро все куки!

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 17:09

Бюджет:
1500 руб.~$18.73

Fullstack-разработка

Задача: Ищем на проектную занятость Fullstack-разработчика. Требования: — Отличные знания Bitrix Framework; — Понимание MySQL, AJAX, JSON, RestAPI, Git, python/Django, vue2/3, PHP; — Опыт интеграций с различными внешними API и сторонними сервисами; — Умение работать и ориентироваться в FIGMA; — Верстка сложных проектов (cssjsvue); — Опыт работы с проектами на Bitrix от 2 лет; — Умение читать и анализировать чужой код; — Готовность работать в команде.

Верстка

Опубликован:
30.01.25 15:18

Бюджет:
3000 руб.~$37.45

Web Scraper для отслеживания информации на сайте

Web Scraper для отслеживания добавления обновленных документов и их скачивания Цель: Создать сервис, который автоматически мониторит сайты и уведомляет о появлении новых документов. Минимальная задача: - Отслеживать изменения на заданных страницах. - Если появился новый документ – отправлять уведомление (Telegram, email, веб-интерфейс). Дополнительная задача (если несложно и недорого): - Скачивать новый документ и загружать его в систему автоматически. Технологии (возможно есть альтернатива): - Парсинг сайтов: Scrapy / BeautifulSoup / Selenium (если сайт динамический) - Запросы: requests / playwright (если API) - База данных (если нужно хранить историю документов): PostgreSQL / SQLite - Уведомления: Telegram API / Email / Webhook - Фоновый мониторинг: Celery / APScheduler - Развёртывание: Python + Docker Что должен сделать программист: 1. Реализовать мониторинг заданных сайтов (список страниц предоставляется: пример на конкретный раздел сайта https://minsport.gov.ru/activity/government-regulation/edinyj-kalendarnyj-plan/). 2. Отправлять уведомления при появлении новых документов. 3. Дополнительно (если несложно): скачивать найденные документы и передавать их в систему. Важно: - Главная цель – уведомления. - Скачивание документов – только если это не сильно увеличивает стоимость и сроки. - Использовать готовые библиотеки (не писать с нуля). - Предложить решение для обхода ограничений (если сайты блокируют парсинг).

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 12:22

Бюджет:
60000 руб.~$748.98

Разработка аналога NotebookLM на open-source моделях

Разработка аналога NotebookLM на open-source моделях Цель: Создать систему для анализа загруженных документов на сервере клиента без передачи данных в Google. Что использовать (гипотеза, возможно есть другой способ): - OCR: PaddleOCR / Tesseract - Анализ структуры документа: LayoutLM - Поиск по документам: Haystack + ElasticSearch - LLM для ответов: Mistral 7B / Llama 3 / Falcon - Backend: FastAPI (Python) - Frontend (если возможно): Web-интерфейс для загрузки файлов и запросов Что нужно сделать (гипотеза, возможно есть другой способ): 1. Развернуть сервер (Ubuntu/Debian) 2. Настроить OCR 3. Настроить поиск (Haystack + ElasticSearch) 4. Подключить LLM (Mistral 7B / Llama 3) 5. Создать API (/upload, /ask, /documents, /delete) 6. Оптимизировать скорость работы Важно: Использовать готовые open-source решения, не разрабатывать заново модели – просто интегрировать и настроить работу. --- Ожидаемый ответ: - Возможность выполнения (да/нет) - Сроки

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 12:18

Бюджет:
200000 руб.~$2496.57

Разработка API-прокси (прокладки) для ИИ-сервису

Разработка API-прокси (прокладки) для NotebookLM Цель: Создать API-прокси, который позволит клиенту использовать возможности https://notebooklm.google/, но без прямого взаимодействия с Google. Что нужно сделать: - Backend (Python, FastAPI) - Принимать документы от клиента (/upload) - Пересылать их в NotebookLM (автоматический вход, если возможно) - Принимать запросы (/ask) и отправлять их в NotebookLM - Возвращать клиенту ответ - Логирование запросов - Frontend (если нужен) - Форма загрузки файла - Поле для ввода запроса - Развёртывание - Ubuntu/Debian - Docker Важно: Использовать готовые инструменты, не разрабатывать аналитику и обработку с нуля – просто передавать запросы в Google и получать ответы.

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 12:16

Бюджет:
150000 руб.~$1872.43

Разработка чат-бота для WhatsApp

Необходимо разработать чат-бота для WhatsApp на базе сервиса GREEN-API. Цель - собирать заявки от клиентов без участия администратора салона красоты.Требуется разработать чатбота для салона красоты 1. Требуется подключить чатбота к мессенджеру WhatsApp. 2. Требуется реализовать запись в салон красоты с интеграцией с программой Yclients через чатбота. 3. Требуется отправлять фото сотрудников и их расписание по запросу клиента. 4. Требуется отправлять информацию по сотрудникам, часам работы салона, месту расположения, окнам записи, услугам и ценам. 5. Требуется разработать сбор обратной связи от клиентов после посещения салона. 6. Требуется реализовать отправку подарочных сертификаторв через WhatsApp. 7. Требуется в качестве коннектора использовать сервис GREEN-API (https://green-api.com/). 8. Требуется для разработки использовать либу на питоне (https://green-api.com/docs/chatbots/python/). Более подробное ТЗ будет выслано по запросу.

Скрипты и боты

Опубликован:
30.01.25 11:44

Бюджет:
40000 руб.~$499.32

Текущая страница: 1

Всего страниц: 351

Следующая страница →