Bibliothèque de systèmes / Processus sélectionnés
Des agents qui travaillent vraiment—et savent où s’arrêter.
Un index technique des agents IA, processus de données et automatisations contrôlées que j’ai construits pour un SaaS en production, des opérations d’entreprise et des clients.
Processus phare / Contenu et distribution
Daily Public Edge transforme les preuves produit en contenu vidéo fini.
Ce processus a remplacé la page blanche par un système reproductible. Il trouve un récit défendable, propose trois choix éditoriaux distincts et mène l’idée choisie jusqu’à un visuel ou une vidéo prête à téléverser, avec sources, sous-titres, textes par plateforme et reçus d’approbation.
Ce qui a changé
Je peux passer de preuves produit vérifiées à un contenu public crédible en gardant l’affirmation, le visuel et la décision de publication traçables. Le système absorbe la recherche et la production; je garde le jugement éditorial et la présence à l’écran.
Un livrable vidéo complet comprend
- Un texte de 20 à 30 secondes et un plan d’enregistrement iPhone phrase par phrase
- Deux à quatre captures produit ou visuels liés aux phrases prononcées
- Clips verticaux ordonnés, sous-titres corrigés, audio équilibré et export 1080×1920
- Image de couverture, textes Instagram et X, sources, somme de contrôle et reçu de vérification
Chemin d’exécution
- 01PreuvesVérifier les données internes, l’état du produit et le contexte officiel.
- 02ChoixPrésenter exactement A / B / C : actuel, original et preuve produit.
- 03ProductionCréer le plus petit visuel ou vidéo fondateur qui reste fidèle aux preuves.
- 04VérificationContrôler sources, fraîcheur, confidentialité, texte et export final.
- 05ApprobationS’arrêter sur la somme de contrôle exacte avant toute publication.
- 06ApprentissageConsigner l’URL et mesurer les résultats réels après publication.
Systèmes sélectionnés / Index technique
Le reste de la pile opérationnelle.
Ouvrez un système pour voir ses entrées, son contrat de sortie, sa limite de sécurité et sa pile technique. Le résultat d’affaires reste visible; le détail d’ingénierie est un niveau plus bas.
01Production de contenuDaily Public EdgeTransforme les preuves actuelles du produit en publication ou vidéo courte complète, sans repartir d’une page blanche.Processus opérationnelInspecter le système
- Entrées
- Contexte sportif actuel, preuves internes du produit, registre des sujets récents, public et objectif du canal.
- Sortie du système
- Un récit vérifié, un visuel ou une capture produit, un plan d’enregistrement, une vidéo verticale montée, des sous-titres et un reçu de sources.
- Limite de sécurité
- Il ne peut ni inventer un résultat, ni réutiliser une affirmation périmée, ni publier sans approbation du livrable final exact.
- Implantation
- PythonSQLProduct dataRemotionFFmpegEditorial ledger
02Opérations d’entrepriseAgents d’opérations de productionRéunit les contrôles de données, modèles, croissance et priorités dans un seul système avec une prochaine action consignée.Système interne en productionInspecter le système
- Entrées
- Contrôles planifiés, demandes manuelles, preuves fournisseurs, état de l’application et priorités actuelles.
- Sortie du système
- Un constat, un état de preuve, un responsable, une prochaine étape proposée et un statut durable.
- Limite de sécurité
- Les agents peuvent inspecter et recommander; les changements protégés exigent une approbation.
- Implantation
- PythonTypeScriptPostgreSQLSupabaseScheduled jobsApproval gates
03Automatisation de rechercheExplorateur de récits fondés sur les preuvesMaintient un carnet classé de récits de données afin que le contenu parte d’une question vérifiable et de preuves reproductibles.Processus de rechercheInspecter le système
- Entrées
- Données sportives historiques, marchés, résultats réglés, sujets précédents et question de recherche explicite.
- Sortie du système
- Un candidat classé avec requête, constat, limites et transfert éditorial clair.
- Limite de sécurité
- Les résultats exploratoires restent identifiés comme tels et les résultats négatifs demeurent valides.
- Implantation
- PythonPostgreSQLSupabaseEvidence ledgerReproducible SQL
04Fiabilité produitSurveillance de l’intégrité des cotes et de la VEDétermine si les données de marché destinées aux clients sont actuelles et publiables avant leur utilisation.Contrôle en lecture seuleInspecter le système
- Entrées
- Âge des cotes, couverture des fournisseurs, règles de publication, lignes du tableau, retard des tâches et erreurs actuelles.
- Sortie du système
- Une décision Vert, Jaune, Rouge ou Indisponible avec les preuves et la couche en échec.
- Limite de sécurité
- Le contrôle ne rafraîchit pas les données, ne change pas les règles et ne déclare pas sain un tableau dégradé.
- Implantation
- PythonPostgreSQLSentryProvider APIsFreshness SLAs
05Opérations MLPipeline de modèles championsFait passer un modèle de l’expérimentation à un candidat révisable avec évaluation reproductible et règles de mise en production.Processus ML contrôléInspecter le système
- Entrées
- Variables à date fixe, spécification du modèle, données test intactes, référence et contraintes opérationnelles.
- Sortie du système
- Artefacts versionnés, preuves d’évaluation, calibration, recommandation de promotion et plan de surveillance.
- Limite de sécurité
- Une expérience prometteuse ne peut se promouvoir elle-même; une preuve de mise en production échouée bloque le modèle.
- Implantation
- PythonLightGBMFeature engineeringBacktestingCalibrationMonitoring
06Opérations de revenusRécupération des essais et de la facturationSépare les frictions produit et échecs de paiement des utilisateurs déjà couverts par l’automatisation du cycle de vie.Processus d’exceptionInspecter le système
- Entrées
- Intention d’achat, activité d’essai, contexte d’annulation, état du paiement et messages déjà envoyés.
- Sortie du système
- Une classification : couvert, lacune d’automatisation, friction produit, soutien requis ou exception approuvée.
- Limite de sécurité
- Aucun message en double, état de paiement supposé, rabais non approuvé ou contact automatique du client.
- Implantation
- StripeRevenueCatPostmarkPostgreSQLLifecycle events
07Opérations IA d’entrepriseDispute DefenderPréparait des dossiers de contestation adaptés au motif à partir des preuves de réservation, paiement et contact client.Système d’entreprise en productionInspecter le système
- Entrées
- Motif du litige, dossiers de réservation, historique des transactions et communications client.
- Sortie du système
- Un dossier de preuves et de réponse traçable et adapté au cas plutôt qu’un modèle générique.
- Limite de sécurité
- Le système organisait les dossiers sources; une personne conservait la décision finale.
- Implantation
- PythonMachine learningREST APIsData pipelinesHuman review
08Automatisation clientPublication du document au brouillonTransforme des Google Docs approuvés en brouillons WordPress structurés et modifiables sans reconstruire chaque article.Phase client terminéeInspecter le système
- Entrées
- Document approuvé, structure du contenu, champs SEO et direction visuelle révisée.
- Sortie du système
- Contenu nettoyé, métadonnées modifiables, image révisée et brouillon Elementor.
- Limite de sécurité
- Le processus crée un brouillon; les décisions cliniques, éditoriales et de publication restent humaines.
- Implantation
- Google DocsWordPress REST APIElementorYoast SEONext.js
Contrat d’exécution commun
Preuves avant l’action. Approbation avant la conséquence. Reçus après l’exécution.
Preuves
Utiliser la source actuelle, dater l’affirmation et montrer les entrées indisponibles.
Action
Donner à chaque exécution un objectif borné, un responsable, une sortie et un état d’échec.
Approbation
S’arrêter avant le déploiement, la publication, le contact, la facturation ou une autre action protégée.
Reçu
Conserver l’artefact, la décision, la somme de contrôle ou l’état autoritaire qui prouve l’action.
Compatibilité technique
Besoin d’un ingénieur qui prend en charge le processus, pas seulement l’appel au modèle?
Je travaille entre produit, données, API, comportement IA, fiabilité et transfert aux opérateurs. Apportez le processus et la conséquence d’une erreur.