🔍 Основные функции:

• Автоматический обход страниц сайта (web crawling).
• Извлечение содержимого (заголовки, статьи, ключевые фрагменты).
• Генерация кратких аннотаций и сводных справок с помощью GPT-4.
• Сохранение результатов в JSON, HTML, PDF.
• (Опционально) Интеграция с Telegram-ботом для уведомлений о новых статьях.

📍 Где, как и с чем работать:

🖥️ Технологии:

• Язык программирования: 🐍 Python (быстро, гибко) или Go (производительно).
• Работа с веб-страницами:
• 📄 Jsoup (Java) / BeautifulSoup (Python) — парсинг статических страниц.
• 🖥️ Selenium / Playwright — работа с динамическим контентом (JS).
• 🌐 Scrapy (Python) / Colly (Go) — эффективный обход страниц.
• Интеграция с GPT:
• 🤖 OpenAI API (GPT-4) — генерация аннотаций.
• Хранение данных:
• 📂 JSON/YAML — если нужен лёгкий формат.
• 📜 SQLite/PostgreSQL — если требуется база данных для хранения статей.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Подключение к сайту и обход страниц.

2️⃣ Извлечение текста статей и важных элементов (заголовки, ключевые фрагменты).

3️⃣ Передача текста в GPT-4 для анализа:

• Выделение основных тем.
• Создание краткой аннотации (5-6 предложений).
• 4️⃣ Формирование структурированных данных (JSON/XML).
• 5️⃣ (Опционально) Сохранение результатов в базу данных или отправка в Telegram-бот.

📦 Ресурсы, которые предоставляются:

✅ Доступ к OpenAI API.

✅ Облачный сервер для тестирования.

✅ Примеры сайтов для парсинга (на выбор).

✅ (Опционально) Telegram-бот для получения уведомлений о новых статьях.

📌 Ваша задача — написать программу, которая автоматически собирает контент, анализирует его с помощью GPT-4 и выдаёт удобные аннотации. 🚀

🔍 Основные функции:

• 📄 Генерация договоров и коммерческих предложений по предустановленным шаблонам.
• ✍ Автоматическое заполнение форм с данными из базы (имя клиента, дата, сумма, условия).
• ⚖ Юридическая валидация документов с учетом стандартных требований.
• 📤 Отправка документов клиентам (почта, мессенджеры).
• 🔍 Хранение и отслеживание статусов (подписано/на согласовании/отклонено).

📍 Где, как и с чем работать?

🖥️ Технологии:

Язык программирования:🐍 Python (возможны Node.js/Go, если нужна высокая скорость обработки).

Работа с документацией:📄 Jinja2 (Python) — шаблонизация документов (заполнение договоров по заданным данным).

📜 Docx/PDF (python-docx, ReportLab, pdfkit) — формирование файлов в нужном формате.

📋 Pandas — работа с табличными данными из Excel/Google Sheets.

Хранение данных и интеграции:💾 PostgreSQL/MySQL — база данных с клиентами, договорами, шаблонами.

📑 Google Drive / OneDrive API — если требуется облачное хранение документов.

🗃 Redis — кэширование часто используемых данных.

Системы электронной подписи (опционально):✍ Docusign / КриптоПро (РФ) — интеграция с системами цифровой подписи.

Интеграция с мессенджерами и почтой:📧 SMTP (smtplib) / Outlook API — отправка документов клиентам.

📲 Telegram Bot API / WhatsApp Business API — отправка уведомлений о готовности документа.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Выбор типа документа (договор, коммерческое предложение, акт и т.д.).

2️⃣ Загрузка шаблона и заполнение данных из базы (имя, реквизиты, сумма).

3️⃣ Генерация PDF/DOCX с возможностью редактирования.

4️⃣ Сохранение документа в базе или облачном хранилище.

5️⃣ Отправка документа клиенту на email или в мессенджер.

6️⃣ (Опционально) Подписание документа через систему электронной подписи.

7️⃣ Отслеживание статуса (кто и когда открыл, подписал, отклонил).

📦 Ресурсы, которые предоставляются: ✅ Шаблоны договоров и коммерческих предложений.

✅ Доступ к API облачного хранилища (Google Drive / OneDrive).

✅ Тестовый сервер для развертывания (если система предполагает веб-интерфейс).

✅ База данных клиентов и реквизитов (тестовые данные).

📌 Ваша задача — написать сервис, который будет автоматически генерировать, отправлять и хранить юридические документы, упрощая рутинную работу. 🚀

🔍 Основные функции:

• 📊 Автоматический анализ банковских выписок и классификация трат (жильё, еда, развлечения, инвестиции и т. д.).
• 📈 Создание отчётов о доходах и расходах за заданные периоды.
• 💡 Выявление неэффективных трат и рекомендация по их снижению.
• 🔔 Уведомления о превышении бюджета по категориям расходов.
• 📅 Напоминания о платежах (аренда, кредиты, коммунальные услуги).
• 🤖 Персонализированные советы по оптимизации бюджета.

📍 Где, как и с чем работать?

🖥️ Технологии:

Язык программирования:🐍 Python (или JavaScript/Node.js, если предполагается веб-интерфейс).

Обработка финансовых данных:📑 Pandas — анализ транзакций из банковской выписки.

📊 Matplotlib/Plotly — визуализация данных в виде диаграмм и графиков.

🔎 Regex/NLP — автоматическое определение категории транзакции по описанию операции.

Интеграция с банками и платёжными системами:🏦 Open Banking API / Plaid / Yodlee — автоматическое получение банковских транзакций (если банк поддерживает API).

📥 CSV/XLS/XLSX импорт — загрузка выписок вручную из банков.

🗄 Google Sheets API — альтернатива базе данных для хранения транзакций.

Хранение и обработка данных:📂 SQLite/PostgreSQL — база данных для хранения истории финансовых операций.

🗃 Redis — кэширование часто используемых данных (например, частые категории расходов).

Интерфейсы и взаимодействие с пользователем:📲 Telegram Bot API — для уведомлений о расходах и предупреждений о перерасходе.

📧 Email-уведомления — напоминания о предстоящих платежах.

📱 Веб-интерфейс (Flask/Django + React/Vue.js) — если требуется детальная визуализация.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Получение данных о транзакциях:

• Автоматический импорт банковской выписки через API (если возможно).
• Загрузка выписки вручную (CSV, Excel).

2️⃣ Обработка данных:

• Классификация транзакций по категориям.
• Распознавание повторяющихся платежей.

3️⃣ Анализ и отчёты:

• Формирование отчёта за месяц/неделю/день.
• Определение динамики расходов и доходов.

4️⃣ Оптимизация бюджета:

• Выявление лишних подписок и ненужных трат.
• Советы по перераспределению бюджета.

5️⃣ Уведомления и прогнозирование:

• Оповещения о превышении лимитов.
• Напоминания о важных платежах.

📦 Ресурсы, которые предоставляются:

✅ Тестовые банковские выписки (CSV, Excel, JSON) для тестирования алгоритмов.

✅ API-ключи платёжных систем (если возможна интеграция с Open Banking).

✅ Готовые шаблоны отчётов (PDF, Excel, Google Sheets).

✅ Доступ к облачному серверу (если система развертывается онлайн).

📌 Ваша задача — создать систему, которая будет анализировать финансовые данные, выявлять ключевые тенденции и помогать пользователю грамотно управлять бюджетом. 🚀

🔍 Основные функции:

• 🔎 Анализ входящих сообщений (определение тональности: позитивное, нейтральное, негативное).
• 🧠 Определение ключевой темы (вопрос, просьба, поздравление, спам и т. д.).
• ✍ Автоматическая генерация ответа по шаблону (если подходит стандартный ответ).
• 💡 Предложение вариантов ответа пользователю (если ситуация сложнее).
• 🤖 Интеграция с Telegram, WhatsApp и почтой для автоматической отправки ответов.

📍 Где, как и с чем работать?

🖥️ Технологии:

Язык программирования:🐍 Python (или JavaScript/Node.js, если предполагается веб-интерфейс).

Обработка текста и анализ сообщений:📚 NLTK/Spacy — анализ текста, распознавание ключевых слов и тональности.

🧠 OpenAI GPT-4 API — генерация более сложных ответов (если шаблонных недостаточно).

📊 TextBlob/VADER — анализ тональности (определение эмоционального окраса сообщения).

Интеграция с мессенджерами и почтой:📩 Telegram Bot API — приём и отправка сообщений в Telegram.

📱 WhatsApp Business API (Twilio, Meta API) — работа с WhatsApp.

📧 IMAP + SMTP (imaplib, smtplib) — работа с электронной почтой (Gmail, Outlook, Yahoo и др.).

Хранение и обработка данных:💾 PostgreSQL/MySQL — хранение истории сообщений и шаблонных ответов.

📜 JSON/YAML — если система работает без сложной базы.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Получение входящего сообщения из Telegram, WhatsApp или почты.

2️⃣ Анализ текста:

• Определение тональности (позитив, негатив, нейтрально).
• Выявление ключевой темы (вопрос, просьба, жалоба, поздравление).
• 3️⃣ Выбор метода ответа:
• Если есть шаблонный ответ → отправляется автоматически.
• Если требуется уточнение → предлагаются варианты ответа пользователю.
• Если сообщение сложное → передаётся человеку.
• 4️⃣ Отправка ответа в тот же канал (мессенджер или почта).
• 5️⃣ Логирование сообщений (опционально) для анализа и доработки алгоритмов.

📦 Ресурсы, которые предоставляются:

✅ Шаблонные ответы на частые вопросы.

✅ Тестовые аккаунты в мессенджерах (Telegram, WhatsApp).

✅ Список примерных сценариев общения (просьбы, жалобы, уточнения).

✅ Облачный сервер для развертывания бота (если нужно).

📌 Ваша задача — создать сервис, который будет анализировать входящие сообщения и отправлять наиболее подходящий ответ, снижая нагрузку на пользователя. 🚀

🔍 Основные функции:

• 📊 Анализ финансовых операций компании (доходы, расходы, остатки).
• 🔍 Выявление подозрительных транзакций (аномально крупные платежи, частые переводы в неизвестные компании, дублирование операций).
• 📈 Прогнозирование бюджета на основе предыдущих расходов и доходов.
• 🏦 Автоматическая категоризация транзакций (заработная плата, аренда, закупки, налоги и т. д.).
• 📉 Контроль финансовых рисков (выявление тенденций, ведущих к убыткам).

📍 Где, как и с чем работать?

🖥️ Технологии:

Язык программирования:🐍 Python (или R, если больше аналитики).

Обработка финансовых данных:📑 Pandas/Numpy — работа с табличными данными из банковских выписок.

📊 Matplotlib/Plotly — визуализация графиков расходов и доходов.

🔍 Scikit-learn/XGBoost — машинное обучение для прогнозирования бюджета.

🧠 Anomaly Detection (Isolation Forest, DBSCAN) — алгоритмы для поиска аномальных транзакций.

Интеграция с банками и учётными системами:🏦 Open Banking API / Plaid / Yodlee — автоматическое получение банковских транзакций.

📥 CSV/XLS импорт — возможность загружать выписки вручную.

📜 Google Sheets API — работа с финансовыми таблицами.

Хранение и обработка данных:💾 PostgreSQL/MySQL — база данных для хранения истории транзакций.

📜 JSON/YAML — если система должна работать без сложной БД.

🗄 Redis — кэширование часто используемых данных.

Интерфейсы и уведомления:📲 Telegram Bot API — уведомления о подозрительных операциях.

📧 SMTP (smtplib) / Outlook API — отправка отчётов по почте.

🌐 Веб-интерфейс (Flask/Django + React/Vue.js) — для визуализации отчётов.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Получение данных о транзакциях:

• Подключение к банковскому API / загрузка выписки вручную.
• Запись данных в базу / кэширование.

2️⃣ Обработка и анализ:

• Классификация транзакций по категориям (доходы, расходы, закупки, налоги).
• Поиск аномалий (подозрительные суммы, дублированные переводы).
• Вычисление коэффициентов финансового риска.

3️⃣ Прогнозирование:

• Анализ трендов расходов и доходов.
• Прогнозирование бюджета на следующий месяц/квартал.

4️⃣ Оповещения и отчёты:

• Отправка уведомлений о крупных или подозрительных операциях.
• Генерация отчётов по финансовому состоянию компании.

📦 Ресурсы, которые предоставляются:

✅ Тестовые банковские выписки (CSV, Excel, JSON).

✅ Готовые шаблоны отчётов (PDF, Excel, Google Sheets).

✅ Облачный сервер для развертывания системы.

📌 Ваша задача — создать систему, которая поможет компании анализировать финансы, выявлять риски и строить точные прогнозы для эффективного управления бюджетом. 🚀

🔍 Основные функции:

• 🔎 Поиск по студентам:
• Просмотр всех курсов, на которые записан студент (для выявления задвоений и оптимизации).
• Информация о сроках доступа к курсам.
• Полученные оценки на всех курсах, где обучался.
• Анализ активности в системе (чтобы выявить студентов, которые давно не учатся, но заходят в Moodle).
• 👨‍🏫 Поиск по преподавателям:
• Список курсов, на которых преподаватель ведёт занятия.
• История преподавания (на каких курсах вел занятия ранее, когда и какие темы).
• Учёт замен преподавателей (автоматизация отчётов для оплаты замен).
• 📝 Зачисление на курсы:
• Возможность ручного ввода даты зачисления (без выбора через меню, удобный формат).
• 📊 Дополнительные улучшения:
• В разделе «Участники» добавить отдельный столбец «Окончание обучения» с возможностью сортировки (упрощает массовый просмотр студентов, у которых заканчивается обучение).

📍 Где, как и с чем работать?

🖥️ Технологии:

Язык программирования:🐍 Python + Django (админ-панель, управление пользователями, API-запросы к Moodle).

Работа с Moodle:🔗 Moodle API (REST API) — для получения и обновления информации о пользователях, курсах, оценках.

📊 Moodle Database (MySQL/PostgreSQL) — при необходимости прямого SQL-запроса.

Хранение и обработка данных:💾 PostgreSQL/MySQL — база данных для локального хранения истории запросов.

📂 CSV/XLSX импорт/экспорт — возможность выгрузки отчётов по студентам и преподавателям.

Интерфейс и взаимодействие с пользователем:🌐 Django + Bootstrap — веб-интерфейс для поиска и управления студентами/преподавателями.

📜 Django Tables2 — удобное представление данных в таблицах с возможностью сортировки.

📧 SMTP (email-уведомления) — отправка отчётов преподавателям и администраторам.

⚙️ Общий алгоритм работы:

1️⃣ Поиск студентов:

• Поиск в базе Moodle по email/ФИО.
• Отображение списка курсов, сроков доступа, оценок и активности.
• Возможность выгрузки отчёта в CSV/XLSX.

2️⃣ Поиск преподавателей:

• Фильтр по курсам, фамилии преподавателя.
• История преподавания, замены, даты и тематики лекций.
• Выгрузка данных для расчёта оплаты за замены.

3️⃣ Управление зачислением:

• Выбор студента → выбор курса → установка даты зачисления вручную.
• Подтверждение изменений в базе Moodle через API.

4️⃣ Дополнительные улучшения:

• Добавление нового столбца «Окончание обучения» в раздел «Участники».
• Фильтрация и сортировка списка студентов по дате окончания.

📦 Ресурсы, которые предоставляются:

✅ Доступ к тестовой базе Moodle (API и БД).

✅ Примеры запросов к Moodle API (получение студентов, курсов, оценок).

✅ Доступ к Django-панели для тестирования функций.

✅ Готовые SQL-запросы для анализа задвоений студентов и замен преподавателей.

📌 Ваша задача — создать удобный веб-интерфейс на Django для поиска студентов и преподавателей, управления зачислениями и улучшения работы с данными Moodle. 🚀