Aufgabe
Ein Freelancer auf drei Börsen verlor starke Aufträge binnen Minuten: auf Profi verschwindet ein guter Auftrag nach fünf bis sechs Minuten, FL.ru zeigt rund sechzig Aufträge am Tag, meist Rauschen, und jedes Angebot kostet Geld.
Lösung
Der Radar fragt die Börsen ab, bewertet Aufträge mit Claude und speichert alles in SQLite. Das Modell schreibt zuerst Grund und Preis und die Bewertung zuletzt, so widerspricht die Bewertung nicht mehr ihrer eigenen Begründung. Das Modell wurde per Skript gewählt, das markierte Aufträge durchläuft und Genauigkeit und Kosten einer richtigen Bewertung zählt.
Umgesetzte Aufgaben
- FL.ru, Profi.ru und Kwork angebunden, jede Börse auf ihre Weise
- Rauschen mit günstigen Filtern vor dem Modellaufruf entfernt
- Jeden Auftrag mit Claude nach einem schriftlichen Profil bewertet: 0 bis 10, Grund und Preis
- Karten nach Telegram geschickt, je nach Bewertung mit oder ohne Ton
- Angebotstrichter geführt, Status bewegen sich selbst nach Börsendaten
- Angebotsentwurf vorbereitet, das Angebot schickt immer der Freelancer selbst
- Weboberfläche mit Feed, Auftragskarte und Statistik gebaut
- Bewertung vor der Modellwahl an markierten Aufträgen geprüft
Ergebnis
Der Freelancer sieht nur lohnende Aufträge und erfährt binnen Minuten davon. Bei 22 Aufträgen mit bekannter Entscheidung stieg die Genauigkeit der Bewertung von 14 auf 20,5.
Technologien
PythonFastAPIHTMXSQLiteClaudeTelegram Bot APIDocker
