Вёрстка сайтов — удалённая работа в Москве

Разработка с нуля. Устройства для масштабирования: смартфоны, планшеты, Компьютеры. Цель проекта: Создать веб-платформу, позволяющую менеджерам автоматически формировать подборки презентаций из загруженных файлов (PowerPoint, PDF), осуществлять их фильтрацию по параметрам (наименование, группа, цвет, размер, материал и т.п.), генерировать итоговый PDF-файл с коллекцией слайдов, а также обеспечить возможность масштабирования проекта путём реализации отдельной ветки – медиатеки для хранения и обработки мультимедийного контента. Обоснование: Платформа должна заменить ручной процесс формирования подборок, сократить время работы менеджеров, обеспечить единообразный дизайн, интегрироваться с CRM (amo) и быть легко масштабируемой для будущего расширения функционала. 2. Общая архитектура системы 2.1. Веб-интерфейс • Пользовательская часть (Frontend): o Интерфейс для менеджеров (авторизованных пользователей) с формой создания коллекций, фильтрами и просмотром слайдов (галерея миниатюр). o Страница презентаций для загрузки файлов с добавлением метаданных (название, группа, фильтры: цвет, размер, материал). o Отдельный раздел для медиатеки (планируется как вторая ветка проекта). • Административная панель: o Интеграция со стандартной админкой Django для управления пользователями, загрузками, настройками системы. o Возможность отзыва прав доступа, администрирование ролей (администратор, менеджер). 2.2. Серверная логика (Backend) • Язык и фреймворк: Python, Django. • База данных: MySQL (с возможностью масштабирования, резервного копирования и репликации). • Обработка файлов: o Загрузка презентаций (форматы: PPT/PPTX, PDF). o Разбиение PDF на отдельные слайды с использованием PyMuPDF/pdf2image. o Генерация PDF из выбранных слайдов через ReportLab или wkhtmltopdf (с возможностью сжатия изображений и оптимизации страниц). 2.3. Интеграция с внешними сервисами • CRM (amo): o API-интеграция для передачи данных о созданных подборках или презентациях. • Медиа-сервисы: o Возможное хранение/обработка медиафайлов (вторая ветка медиатеки) с использованием внешних CDN или облачных хранилищ (AWS S3, Google Cloud Storage). 2.4. Статические файлы и шаблоны • Файловая структура: o Шаблоны (HTML) находятся в папке templates/, статические файлы (CSS, JS, изображения, шрифты) – в static/. o Использование {% load static %} в шаблонах для корректного подключения статики. 3. Функциональные требования 3.1. Модели данных и база данных • Модель Product (Товар/Слайд): o Поля:  name – название  description – описание  color  material  size  price  image – изображение (ImageField)  created_at – дата создания • Модель Presentation (Презентация): o Поля:  title – название презентации  file – файл презентации (FileField)  group – группа/категория  Другие метаданные (цвет, размер, материал, если необходимо) • Возможность расширения моделей для добавления новых фильтров и данных для медиатеки. 3.2. Загрузка и обработка файлов • Форма загрузки презентаций с возможностью добавления метаданных. • Обработка загруженных файлов: o Если файл PDF – разбивка на отдельные слайды. o Если файл PowerPoint – преобразование в PDF (если необходимо). • Хранение файлов в структурированной файловой системе на сервере или в облаке (с возможностью масштабирования). 3.3. Пользовательский интерфейс для формирования коллекций • Страница для ввода названия коллекции. • Фильтры по параметрам: группа, цвет, размер, материал. • Отображение результатов в виде галереи (миниатюры). • Механизм выбора слайдов для создания коллекции (с возможностью сортировки и предпросмотра). 3.4. Генерация PDF • Сбор выбранных слайдов. • Добавление титульной страницы с названием коллекции, датой, логотипом. • Генерация итогового PDF с использованием ReportLab или wkhtmltopdf. • Оптимизация итогового файла (сжатие изображений, корректное оформление страниц). 3.5. Система аутентификации и управления доступом • Регистрация, вход, восстановление пароля для пользователей. • Реализация ролей: o Администратор (управление загрузками, пользователями, настройками) o Менеджер (формирование подборок) • Возможность деактивации/отзыва прав доступа. 3.6. Масштабируемость и вторая ветка – медиатека • Проект должен поддерживать добавление новой функциональности: o Медиатека для хранения и обработки видео, аудио и изображений. o Разработка API для доступа к медиабиблиотеке. • Модульная архитектура, позволяющая добавлять новые приложения без влияния на основной функционал. 4. Нефункциональные требования 4.1. Безопасность • Защищённое соединение (SSL). • Защита от CSRF, XSS. • Контроль доступа на основе ролей. • Хранение паролей в зашифрованном виде (использование стандартных инструментов Django). 4.2. Производительность и масштабируемость • Использование MySQL с настройками репликации и бэкапами для продакшн-среды. • Кэширование статических и динамических данных (Redis/Memcached). • Возможность горизонтального масштабирования при увеличении нагрузки. 4.3. Логирование и мониторинг • Реализация системы логирования (с использованием стандартного logging в Django). • Мониторинг состояния системы, ошибок и производительности. 4.4. Тестирование • Написание юнит-тестов для ключевых компонентов. • Функциональное тестирование интерфейсов. • Нагрузочное тестирование для проверки масштабируемости. 5. Технологический стек • Язык программирования: Python 3.9+ • Фреймворк: Django 3.2+ • База данных: MySQL • Библиотеки для обработки PDF: PyMuPDF, pdf2image, ReportLab или pdfkit/wkhtmltopdf • Интеграция с amoCRM: использование API amoCRM • Система контроля версий: Git • Сервер статики: (при продакшене) Nginx или Apache • Средства тестирования: PyTest или встроенный тестовый фреймворк Django 7. Дополнительные требования и масштабируемость • Модульность: Код должен быть организован в виде отдельных приложений, чтобы можно было легко добавить новый функционал (например, модуль медиатеки). • Документация: Каждый модуль должен иметь подробное описание, инструкции по развёртыванию и поддержке. • Интеграция с внешними сервисами: Возможность легко интегрироваться с amoCRM через REST API. • Резервное копирование: Разработать процедуры резервного копирования базы данных и файлов загрузок. • Мониторинг и логирование: Внедрить систему мониторинга для отслеживания ошибок и производительности (например, через Sentry).

Микроконтроллер: AVR ATMega. Функции и задача устройства: 1. Настройка операционной системы (ОС) на бортовом контроллере: Установка и кастомизация ОС Linux (OpenWRT) на основном процессоре HLK-7628N (MIPS-архитектура). Конфигурация ядра ОС для поддержки аппаратных компонентов: Активация драйверов для интерфейсов: I2C, SPI, UART. Настройка работы с LTE-модемом Cat.12/16 и SSD-накопителем (через USB-SATA). Оптимизация ресурсов процессора для работы с видеопотоком (15 кадров/с). 2. Разработка драйверов и низкоуровневого ПО: Создание драйверов для периферийных устройств: Датчики: Топливные датчики (аналоговые/цифровые) — обработка сигналов через 8-канальный АЦП микроконтроллера ATmega328P. Датчики температуры/влажности, нагрузки (тензометрические/пневматические), положения кузова — интеграция через интерфейсы I2C/SPI. GPS/ГЛОНАСС приемник — парсинг NMEA-сообщений. 3-осевой акселерометр — обработка данных об ускорении. IP-камера 4Мп: Настройка видеозахвата (2560×1440) и передачи потока по RTSP/HTTP. Управление ИК-подсветкой для работы в темное время суток. 3. Реализация функций сбора и обработки данных: Периодический опрос датчиков: Частота опроса: настраиваемая (1–60 секунд). Фильтрация шумов и калибровка данных (например, компенсация температурного дрейфа). Обработка событий: Фиксация критических событий: резкое торможение (по данным акселерометра), потеря связи, выход параметров за допустимые пределы. Генерация триггеров для приоритетной передачи данных. Локальное кэширование: Запись данных на SSD-накопитель (формат ext4, скорость ≥100 МБ/с). Реализация циклической перезаписи (FIFO) для предотвращения переполнения. 4. Управление передачей данных: Приоритетная отправка критических событий: Использование очередей с приоритетами (например, QoS в MQTT). Сжатие данных перед отправкой для экономии трафика. Пакетная передача архивов: Формирование пакетов данных (логи, видеофрагменты) в фоновом режиме. Резервирование данных при потере связи (сохранение в кэш до восстановления соединения). Обеспечение связи: Настройка VPN-туннелей для безопасной передачи. Управление LTE-модемом (переподключение при сбоях, мониторинг сигнала). Раздача Wi-Fi (802.11n) для локального доступа к данным. 5. Взаимодействие с микроконтроллером ATmega328P: Разработка протокола обмена данными между HLK-7628N (основной процессор) и ATmega328P (модуль сбора данных): Использование UART для передачи сырых данных с АЦП. Реализация команд для управления питанием (9–36В DC) и режимами энергосбережения. Написание прошивки для ATmega328P: Опрос аналоговых датчиков через 8-канальный АЦП (10 бит). Преобразование данных в цифровой формат и передача на основной процессор. 6. Безопасность и отказоустойчивость: Реализация сквозного шифрования данных (например, AES-256). Аутентификация устройств при подключении к серверу. Настройка watchdog-таймеров для автоматического перезапуска служб при сбоях. Резервирование критических данных (например, калибровочные коэффициенты датчиков). 7. Документирование и интеграция: Создание технической документации: Схемы взаимодействия компонентов. API для интеграции с серверной платформой. Участие в кросс-модульном тестировании с инженерами аппаратной части и backend-разработчиками. Примеры узлов контроллера и связанных задач: Узел контроллера Задачи разработки ПО HLK-7628N (основной CPU) - Управление драйверами, видеопотоком, VPN. - Оркестрация работы всех модулей. ATmega328P - Низкоуровневый сбор данных с АЦП. - Контроль питания и интерфейсов. LTE-модем Cat.12/16 - Настройка APN, управление сигналом. - Обработка ошибок связи. SSD-накопитель - Реализация файловой системы ext4. - Оптимизация скорости записи/чтения. Требования к компетенциям: Опыт работы с Linux/OpenWRT, языки: C/C++, Python. Знание протоколов: I2C, SPI, UART, MQTT, REST. Понимание принципов работы АЦП, цифровых датчиков, LTE-модемов. Умение оптимизировать код для ресурсоограниченных систем.

Системное программирование. Разработка с нуля. ЦЕЛЬ: Целью выполнения работ является разработка и тестирование методологии и решения для автоматического создания цифровых моделей прогнозирования очередей реализации застройки и расчета технико-экономических показателей строительства с внедрением алгоритмов и моделей с применением методов математического моделирования и технологий на базе искусственного интеллекта, позволяющих получать оптимальные сценарии пространственно-временного развития застройки и расчета технико-экономических показателей строительства для применения в процессах градостроительного планирования и оптимизация деятельности участников инвестиционно-строительной деятельности. Этап работы. Разработка и тестирование не более 1 (одной) методологии и 1 (одного) решения для автоматического создания цифровых моделей прогнозирования очередей реализации застройки и расчета технико-экономических показателей строительства на базе алгоритмов и моделей, и их комбинаций с применением методов математического моделирования и технологий искусственного интеллекта, позволяющих получать оптимальные сценарии пространственного-временного развития застройки и расчета технико-экономических показателей строительства. Уровень готовности разработанного решения должен соответствовать УГТ 6. 1. Подготовка плана разработки решения для автоматического создания цифровых моделей прогнозирования очередей реализации застройки и расчета технико-экономических показателей строительства на базе алгоритмов и моделей, и их комбинаций с применением методов математического моделирования и технологий ИИ. 2. Подготовка плана тестирования. 3. Разработка решения для автоматического создания цифровых моделей прогнозирования очередей реализации застройки и расчета технико-экономических показателей строительства на базе алгоритмов и моделей, и их комбинаций с применением методов математического моделирования и технологий ИИ (всего не более 1 решения, (уровень готовности решения должен соответствовать УГТ 6)). 4. Тестирование решения для автоматического создания цифровых моделей прогнозирования очередей реализации застройки и расчета технико-экономических показателей строительства на базе алгоритмов и моделей, и их комбинаций с применением методов математического моделирования и технологий ИИ и его дальнейшая доработка по результатам тестирования. 5. Подготовка отчетности.

Разработка с нуля, дизайн интерфейса. Устройства для масштабирования: смартфоны. Техническое задание на MVP "X" (iOS + Android / Flutter) Общая цель: Создать мобильное приложение "X" Платформы: - Android (API 29+) - iOS (iOS 15+) - Кроссплатформенная разработка на Flutter Стек технологий: - Flutter 3+ - Firebase (аналитика, crashlytics, отложено: авторизация) - Плагины: permission_handler, flutter_blue_plus, health, in_app_purchase, local_auth - Библиотека состояний: provider / riverpod - Анимации: Lottie или встроенные Flutter-анимации Основные модули MVP: 1. Онбординг (3 экрана) - Что делает X - Почему важно - Запросы разрешений (notifications, Bluetooth, activity access) 2. Главный экран - Статус: "Всё спокойно" или "Повышенная активность" - Кнопка настроек - Кнопка истории эмоций 3. Детекция агрессии - Простая эвристика: - Быстрое нажатие клавиш (> x символов за y сек) - Много ! или КАПСА - Частые переходы в мессенджеры - Повышенный пульс (если трекер подключён) 4. Эмуляция блокировки - Overlay / modal (Android: overlay, iOS: fullscreen modal) - Таймер 15–60 сек - Анимация дыхания - Кнопка "Разблокировать позже" 5. Подписка - Экран тарифов (299 ₽ / мес или 2499 ₽ / год) - Покупка через Google Play / App Store (in_app_purchase) - Статус подписки хранится локально и в Firebase 6. История эмоций - Список событий: дата, эмоция, приложение, продолжительность блокировки - Фильтр по дате и состоянию 7. Настройки - Уровень чувствительности (низкий / средний / высокий) - Список "опасных контактов" (ручной ввод) - Включение/отключение Bluetooth-трекеров Бизнес-логика - Подписка нужна для активации блокировок (без подписки приложение только показывает статус) - Без авторизации (в MVP) - Все данные хранятся локально Ограничения: - iOS не позволяет перекрывать интерфейс мессенджеров — используем кастомную клавиатуру и системные алерты - Android использует Accessibility API + Overlay Время на разработку MVP: - Оценка: 3–5 недель на Flutter - Сначала iOS-фокус, затем адаптация на Android.

Задачи чат-бота: ответы на типовые вопросы. Продукт: сообщество в тг. Техзадание есть. Цены на подобные продукты не знаю, так-что открыт для предложений 🔧 ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ 🎯 Проект: ИИ-БОТ В TELEGRAM С ХАРИЗМОЙ СОЗДАТЕЛЯ ✅ Цель: Создать Telegram-бота, который отвечает на вопросы подписчиков/клиентов в моём стиле (резко, дерзко, по делу). Бот должен быть построен на базе GPT (или другой LLM), с возможностью адаптации под мой голос/стиль. 📌 Функционал: Подключение к Telegram через Bot API Интеграция с GPT-4 или аналогом (OpenAI, Claude, Mistral) Контекстные ответы (сохранение истории переписки) Кастомный стиль общения (будет промпт + примеры моих ответов) Админ-панель (минимальная): Просмотр диалогов Возможность в любой момент "вмешаться" вручную Webhook / Хостинг на VPS или Render Логирование входящих запросов и ответов Подключение к Google Sheets или Notion (для сбора лидов/контактов) 📁 Материалы, которые я предоставлю: Примеры моих диалогов (100+) Стилистика общения (как хочу, чтобы бот отвечал) Готовый prompt и тональность 💣 Требования к разработчику: Опыт создания Telegram-ботов (Python, aiogram / pyTelegramBotAPI) Опыт работы с LLM (OpenAI / Anthropic / Mistral) Умение работать с хостингом (Render, AWS, Hetzner) (Опционально) Опыт кастомизации моделей через fine-tune / langchain / RAG 💵 Бюджет: Предложи фикс или почасовую ставку Пиши сроки и стоимость сразу.

Веб-разработка. Разработка с нуля. 1) Нужен: Solidity-разработчик для прототипа смарт-контракта на Polygon. Создать минимальный Web3-прототип для платформы фриланса на Polygon Mumbai Testnet. Задачи: - Создать токен ERC-20 (TCH, 1 млн токенов). - Разработать контракт TaskChain (создание задачи, назначение фрилансера, завершение с оплатой TCH). - Написать базовые тесты (Hardhat). - Развернуть в Mumbai Testnet. Требования: - Опыт с Solidity, Polygon, Hardhat, OpenZeppelin. - Срок: 7–10 дней. Результат: - Исходный код (репозиторий GitHub). - Адреса развернутых контрактов. - Результаты тестов. - Краткое руководство по настройке. 2) Специалист по : Базовый Web3-интерфейс для смарт-контракта на Polygon Разработать минимальный HTML/JS-интерфейс для Web3-прототипа фриланс-платформы на Polygon Mumbai. Задачи: - Создать одностраничный UI для взаимодействия с развернутыми смарт-контрактами. - Функции: Подключение MetaMask, создание задачи (сумма TCH), назначение фрилансера (ID задачи, адрес), завершение задачи. - Использовать ethers.js для вызовов контрактов. - Разместить на GitHub Pages. Требования: - Опыт с Web3 (ethers.js, MetaMask). - Базовый CSS для чистого дизайна. - Срок: 5–7 дней. Результат: - Файлы HTML/JS/CSS. - Репозиторий GitHub с руководством по настройке. - URL демо (GitHub Pages).

Пожелания и особенности: Нужно развернуть на своем сервере и настроить автоматизацию n8n, все апи ключи есть. Цель автоматизации — наполнение сайта с помощью ИИ. Процесс создания статьи Триггеры: 1. Пять раз в день. 2. По запросу пользователя в телеграм. 3. Если найдена свежая новость. Данные на входе: 1. Не охваченные поисковые запросы. 2. Свежие новости. Процесс: 1. Выбор ключевых запросов. SERP API. 2. Выбор подходящей рубрики. Notion. 3. Дип ресерч или анализ новостей. Perplexity, Deep Research Gemini. 4. Сохранение собранного материала, векторная БД. 5. Обращение к инструкции по написанию лонгридов. Notion. 6. Составление плана статьи. Notion. 7. Публикация плана в Notion. 8. Согласование плана статьи или внесение изменений в план. Телеграм. 9. Обращение к инструкциям по стилю написания, формату и подаче. Notion. 10. Написание статьи итерационно по плану. Notion. 11. Согласование статьи и редактура. Телеграм. 12. Подготовка изображений для статьи. В т.ч. для обложки. Sora/Chatgpt. 13. Согласование изображений. Телеграм. Делимся ли в соцсетях. 14. Публикация статьи на сайте. API сайта.