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Ich werde ein Lead Scoring Dashboard mit FastAPI, React, Docker erstellen
Fatih M
Über diesen Service
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Ich werde ein Fiverr-fertiges LeadLens MVP bauen: eine Listungseinlesung + Lead-/Opportunity-Scoring-System für Immobilien, Jobs oder Freelance-Märkte. Die Lösung ist standardmäßig compliance- und fixture-first, nutzt lokale HTML-Fixtures für einen deterministischen, rechtssicheren Demo-Fluss. Du bekommst einen Dockerisierten Stack (FastAPI + PostgreSQL + Redis + Celery + React) mit einem sauberen Dashboard, um Listings zu durchsuchen, nach Score und Aktualität zu filtern/sortieren und den Pipeline-Status (neu/kontaktiert/gewinnt/verloren) mit Notizen zu verwalten.
Der Scoring-Engine gibt eine 0100 Bewertung mit klaren Gründen und einer empfohlenen nächsten Aktion aus. Sie umfasst einen deterministischen Regelmodus (Aktualität, Budgetübereinstimmung, Keyword-/Skill-Übereinstimmung, Vollständigkeit, Kontaktverfügbarkeit) und kann optional LLM-unterstütztes Scoring über einen OpenAI-kompatiblen Anbieter unterstützen (strikte JSON-Schema-Validierung + automatische Fallbacks auf Regeln).
Lieferumfang sind vollständiger Quellcode, Alembic-Migrationen, Seed-Skript (Fixtures-Datenbank), Tests für Parser/Scoring, .env.example und klare Installationsanweisungen, damit du alles mit docker compose up --build starten und sofort mit dem Scoring beginnen kannst. Neue Connectoren/Quellen können als Extras hinzugefügt werden, vorausgesetzt sie sind konform (kein Login/CAPTCHA/ToS-Umgehung).
Lerne Fatih M kennen
Fatih M
- AusBosnien und Herzegowina
- Mitglied seitSept. 2025
Sprachen
Türkisch, Englisch
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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Was bekomme ich?
Vollständiger Quellcode (Backend+Frontend), Docker Compose Stack, DB-Migrationen, Seed-Daten, Tests und Dokumentation.
Ist eine Datenbankintegration enthalten?
Ja. Die App basiert vollständig auf einer Datenbank mit PostgreSQL (Dockerisiert) unter Verwendung von SQLAlchemy + Alembic Migrationen.
Scrapst diese standardmäßig echte Websites?
Nein. Es ist standardmäßig fixture-first (lokale HTML-Fixtures) für eine konforme, deterministische Demo.
Kannst du einen Live-Scraper für eine bestimmte Seite hinzufügen?
Ja, als Extra – nur wenn es konform ist (öffentliche Seiten, kein Login/CAPTCHA, kein ToS-Umgehung).
Wie funktioniert Lead-Scoring?
Es bewertet von 0 bis 100 und speichert Gründe + empfohlene Aktion. Standardmäßig ist es ein deterministischer Regel-Score mit anpassbaren Gewichten.
Bietest du AI/LLM-Scoring an?
Optional. Ich kann einen OpenAI-kompatiblen Anbieter integrieren mit strenger JSON-Ausgabe-Validierung und Fallback auf Regeln.
Enthält es ein Admin-/Login-System?
Ja, grundlegende HTTP Basic Auth über Umgebungsvariablen (kann bei Bedarf für lokale Demo deaktiviert werden).
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Kategorie (Jobs/Immobilien/Freelance), ICP-Kriterien (Keywords, Standort, Budget) und gewünschte Anzahl an Connectoren.
Kann ich es mit einem Befehl lokal ausführen?
Ja. docker compose up --build + make seed bringt das System mit Demo-Daten hoch.
Kannst du es in die Cloud deployen?
Ja, als Extra. Ich kann Anleitungen für die Deployment geben oder es je nach Bedarf in eine Umgebung deployen.
