Niezależne przykłady na danych testowych. Pokazują sposób realizacji, nie wdrożenia klientów.
02 / ROZWÓJ I NAPRAWA
Dobry program może działać lepiej.
Brakuje jednej funkcji, import wymaga poprawek albo ten sam błąd wraca co tydzień. Mogę zacząć od konkretnej zmiany w aplikacji, z której już korzystasz.
Co mogę zbudowaćNową funkcję lub poprawkę, testy regresji i instrukcję przekazania zmiany.
Przykład do sprawdzeniaRozszerzenie Atomic CRM
Zobacz kontrolę CSV przed zapisem: podgląd, duplikaty, błędne wiersze i wybór kontaktów do importu.
Atomic CRM: Marmelab. Mój wkład: dodatkowy etap kontroli importu kontaktów. Przykład do uruchomienia lokalnie.
03 / INTEGRACJE I AUTOMATYZACJA
Nie przenoś tych samych danych dwa razy.
Zamówienie trafia do jednego systemu, a do drugiego trzeba je przepisać. Aktualizacja ginie po błędzie albo pojawia się drugi raz.
Co mogę zbudowaćPrzepływ danych z mapowaniem, obsługą błędów i możliwością sprawdzenia, co dotarło do celu.
Przykład do sprawdzeniaData Bridge + niezawodność webhooków
Wypróbuj kontrolowany przepływ z ponowieniami. Na GitHubie sprawdź osobną implementację FastAPI i PostgreSQL.
04 / MIGRACJE I RAPORTY
Zmieniaj system. Zachowaj kontrolę nad danymi.
Przenosisz rekordy, łączysz eksporty albo próbujesz wyjaśnić różne sumy w raportach. Potrzebujesz wiedzieć, co się zgadza, a co wymaga poprawy.
Co mogę zbudowaćImport z walidacją, raport rozbieżności i ślad do źródła każdego problemu.
Przykład do sprawdzeniaMigracja danych / Revenue BI
Popraw mapowanie, ponów odrzucone rekordy i porównaj źródło z celem. Sprawdź też, skąd pochodzą wartości w raporcie.
05 / PRZETWARZANIE TEKSTU I AI
Mniej czytania. Więcej uporządkowanych informacji.
Z zapytań i dokumentów trzeba wydobywać te same informacje. Automatyzacja ma sens, jeśli można sprawdzić wynik i wychwycić pomyłki.
Co mogę zbudowaćProces ekstrakcji z walidacją, wskazaniem źródeł i przeglądem niepewnych wyników.
Przykład do sprawdzeniaLaboratorium AI + ocena zmian
Przejdź od zapytania do pól i źródeł. Zobacz też narzędzie, które wykrywa regresje przed wydaniem.
Laboratorium używa danych syntetycznych i symuluje działania. Repozytorium pokazuje ocenę jakości; zapisane próby modelu nie przeszły odbioru.