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Integrerò OpenAI, claude o gemini nella tua app
Dmytro L
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il divario che uccide le funzionalità AI non è il prompt. È tutto ciò che lo circonda: limiti di velocità, timeout, costi e cosa fa la tua app quando il modello restituisce cose senza senso.
COSA FACCIO
Aggiungi una funzionalità AI alla tua app già esistente, o costruisci l'intera fetta, inclusa l'interfaccia utente e il deploy. Riepiloghi, estrazioni, classificazioni, ricerche, chat, output strutturato da input disordinati.
COSA SIGNIFICA PRODUZIONE QUI
Streaming, così gli utenti non vedono un spinner. Caching e scelta del modello, per mantenere i costi ragionevoli. Riprovi e backoff su 429 e timeout. Validazione prima che qualcosa raggiunga il database. Test che coprono i percorsi di fallimento, integrati in CI.
LAVORI RECENTI
Un motore di contenuti e traduzioni AI per un SaaS che ho guidato come CTO: 4 volte più lead, salute del sito dal 11% al 100%. Una piattaforma crypto dove l'abbinamento intelligente degli ordini ha ridotto il tempo di deal da circa 7 minuti a 1-2.
PILASTRA
Python (FastAPI, Django), Node.js, React e Next.js in TypeScript. OpenAI, Claude, Gemini. Postgres, pgvector, Redis, Docker, AWS. pytest, mypy, GitHub Actions.
Inviami il tuo repo o una breve descrizione del tuo stack e ti dirò dove si inserisce la funzionalità e quale modello userei.
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Dmytro L
CTO level AI Engineer for RAG Chatbots AI Agents and LLM Integration
- DaUcraina
- Membro dalug 2026
Lingue
Ucraino, Russo, Inglese
I build production AI systems, not prototypes. 8+ years full-stack, last two roles as CTO leading projects end to end.
Recent work: a support RAG chatbot that handles around 80% of customer cases and escalates the rest. Agentic workflows for a medical app with guardrails and structured outputs. An AI content engine that grew a SaaS's leads 4x.
Stack: Python (FastAPI, Django), Node.js, React/Next.js. OpenAI, Claude, Gemini. LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, n8n. pgvector, Pinecone. Docker, Kubernetes (LF certified), AWS.
Clean code, tests and deployment every time. Kyiv, UTC+3.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi lavorare sul mio codice esistente?
Sì, è il caso normale. Inviami accesso al repo o uno zip e lavoro secondo le tue convenzioni, su un branch, con una PR che puoi revisionare. Non riscrivo ciò che già funziona. Se qualcosa nel repo blocca la funzionalità, te lo dico prima di iniziare, non dopo.
Quale modello dovrei usare e quanto costerà farlo funzionare?
Dipende dal lavoro. La classificazione e l'estrazione di solito funzionano bene con un modello piccolo e economico; reasoning lungo richiede uno più grande. Confronto due o tre modelli sui tuoi dati reali, mostro qualità e costi fianco a fianco, e lo costruisco in modo che tu possa cambiare modello in seguito.
Come gestisci limiti di velocità e fallimenti?
Timeout ad ogni chiamata, backoff esponenziale su 429 e 5xx, una coda quando il volume aumenta, e caching per evitare di chiamare due volte l'API con gli stessi input. Se il modello è giù o restituisce qualcosa di invalido, l'app si degrada elegantemente invece di dare errore all'utente.
Scrivi test?
Sempre. Test unitari sulla logica, test di contratto al limite del modello con risposte registrate così la suite non consuma token, e test sui percorsi di fallimento per timeout e output sbagliato. Tutto gira in GitHub Actions con ruff e mypy come gatekeeper.
Puoi anche costruire l'interfaccia utente?
Sì. React e Next.js in TypeScript, con Tailwind e shadcn se ti piacciono. Risposte in streaming, stati di caricamento e errore corretti, e i piccoli dettagli che fanno sembrare un funzionalità AI veloce. Questo è ciò che copre il pacchetto Premium.
