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Costruirò una dashboard di lead scoring con fastapi, react, docker
Fatih M
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Costruirò un MVP LeadLens pronto per Fiverr: un sistema di ingestion di annunci + scoring di lead/opportunità per mercati immobiliari, di lavoro o freelance. La soluzione è prima di tutto conforme e stabile di default, usando fixture HTML locali per un flusso demo deterministico e legale. Otterrai uno stack Dockerizzato (FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React) con una dashboard pulita per navigare tra annunci, filtrare/ordinare per punteggio e recentità, e gestire lo stato del pipeline (nuovo/contattato/vinto/perduto) con note.
Il motore di scoring produce un punteggio 0100 con motivazioni chiare e un'azione successiva raccomandata. Include una modalità di regole deterministiche (recency, corrispondenza di budget, parole chiave/competenze, completezza, disponibilità di contatto) e può supportare opzionalmente lo scoring assistito da LLM tramite un provider compatibile con OpenAI (validazione schema JSON rigorosa + fallback automatico alle regole).
I deliverable includono codice sorgente completo, migrazioni Alembic, script seed (fixture DB), test per parser/scoring, .env.example, e istruzioni chiare per l'installazione così puoi eseguire tutto con docker compose up --build e iniziare subito a fare scoring. Nuovi connettori/sorgenti possono essere aggiunti come extra, purché siano conformi (nessun login/CAPTCHA/ToS bypass).
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Fatih M
- DaBosnia-Erzegovina
- Membro daset 2025
Lingue
Turco, Inglese
I’m a Computer Science student with hands-on experience in C++, Java, and Python. During my studies, I worked on multiple projects including desktop applications, small games, and algorithm-based solutions. I have strong knowledge of Object-Oriented Programming, data structures, and clean coding practices.
I may still be a student, but I treat every project with a professional mindset.
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FAQ
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Cosa riceverò?
Codice sorgente completo (backend+frontend), stack Docker Compose, migrazioni DB, dati seed, test e documentazione.
L'integrazione del database è inclusa?
Sì. L'app è completamente basata su database con PostgreSQL (Dockerizzato) usando SQLAlchemy + migrazioni Alembic.
Per impostazione predefinita questa esegue scraping di siti reali?
No. È prima di tutto fixture (fixture HTML locali) per una demo conforme e deterministica.
Puoi aggiungere uno scraper live per un sito specifico?
Sì, come extra—solo se è conforme (pagine pubbliche, nessun login/CAPTCHA, nessun bypass dei ToS).
Come funziona il lead scoring?
Scambia un punteggio da 0 a 100 e memorizza motivazioni + azione raccomandata. La modalità predefinita è di scoring deterministico con pesi configurabili.
Offri scoring AI/LLM?
Opzionale. Posso integrare un provider compatibile con OpenAI con validazione rigorosa dell'output JSON e fallback alle regole.
Includi un sistema di login/admin?
Sì, autenticazione HTTP Basic semplice tramite variabili d'ambiente (può essere disabilitata per demo locale se necessario).
Cosa ti serve da me per iniziare?
Categoria (lavoro/immobiliare/freelance), criteri ICP (parole chiave, località, budget) e numero desiderato di connettori.
Posso eseguirlo localmente con un solo comando?
Sì. docker compose up --build + make seed avvierà il sistema con dati di esempio.
Puoi distribuirlo sul cloud?
Sì, come extra. Posso fornire indicazioni per il deployment o deployare in un ambiente a seconda delle tue esigenze.
