Разработка системы парсинга и публикации постов из Telegram

Ключевые задачи проекта

1. Сбор и обработка данных (Backend)

  • Разработка парсера для мониторинга целевых Telegram-каналов в реальном времени.
  • Интеграция с AI-сервисом (Open Route API) для анализа текста постов. Результат - строгий JSON с полями: торговая пара, вход, тейк-профиты, стоп-лосс, плечо.
  • Создание симулятора виртуальных сделок (например, на 100 USDT).
  • Интеграция с API бирж (Binance/Bybit) для получения актуальных цен.

2. Telegram-бот и канал (Output)

  • Автоматизация публикации: при открытии новой виртуальной сделки бот должен публиковать пост в заданный канал.
  • Содержание поста должно включать: торговую пару, цели, ссылки и другую ключевую информацию.
  • Текст для публикации необходимо автоматически рерайтить, делая его более понятным и интересным.

3. Административная панель и сайт

  • Разработка админ-панели для управления системой, мониторинга процессов и настройки параметров.
  • Реализация функционала для вывода обработанных данных и результатов симуляции на отдельный сайт.

Требования к обработке текста для публикации

Система должна преобразовывать исходный текст поста в формат, готовый к публикации. В процессе необходимо:

  • Скрыть любые упоминания названий фирм, сайтов, телефонов или email-адресов.
  • Переписать текст, сделав его более структурированным, понятным и привлекательным для читателей.
  • Возвращать результат в виде строгого JSON.

Разработка комплексной таблицы Excel для учета операций на торгах

Требуется создать многофункциональную книгу Excel с несколькими взаимосвязанными листами для детального учета лотов, контроля денежных потоков и аналитики. Необходимо настроить формулы, выпадающие списки и условное форматирование.

Покраска 3D-моделей мебели в GLB-файле

Требуется подготовить текстуры и перепаковать 3D-модели мебели. Исходный файл - GLB, содержащий 40-50 объектов, разбитых на меши. Нужно создать финальный GLB-файл и отдельные текстуры (цвет, нормали, другие карты).