Es neesmu programmētājs, kas raksta kodu. Es esmu Flowgrammer — savienoju biznesa problēmu ar sistēmu, kas to atrisina pati. No pirmā e-pasta līdz gatavai atskaitei.
Katrs projekts, ko esmu uztaisījis, iet cauri šiem septiņiem soļiem. Lielākā daļa neveiksmju notiek tur, kur kāds no tiem ir izlaists.
Retāk viena atsevišķi. Parasti visas vienā projektā.
Workflow, kas savieno sistēmas, kuras ražotāji nekad nebija plānojuši savienot. Cloud un self-hosted.
Aģenti, prompti un guardrails ražošanā — ne demo. Ar pārbaudi, kas notiek, kad modelis kļūdās.
Airflow, PostgreSQL, Power BI. Datu salīdzināšana starp avotiem un brīdinājums, kad tie nesakrīt.
Manuāls Excel darbs, ko dara katru nedēļu, pārtaisīts par plūsmu, ko neviens vairs nepamana.
Vault, credentials, VPN, Cloudflare Tunnel. Kas kam drīkst piekļūt un kā to pierādīt.
Next.js, React, Docker. Nelielas lietas, kas atrisina konkrētu problēmu un tiek lietotas.
Sistēmas, kas strādā katru dienu, nevis prototipi prezentācijai.
TWINO biroja apmeklētāju plūsma no sākuma līdz beigām. Reģistrācija caur WhatsApp, AI izvelk vārdu un iemeslu no brīva teksta, dati nonāk PostgreSQL. Recepcijai kiosks un PWA ekrāns, check-in un check-out, walk-in apmeklētāji, automātisks checkout dienas beigās un datu dzēšana pēc termiņa.
Datu konveijers ar JWT autorizāciju un statusa API. n8n gaida, līdz DAG tiešām ir pabeidzis, tikai tad palaiž Power BI refresh. Papildus — datu salīdzināšana starp DWH un replikām, kolonnu nesakritību un jaunu rindu atklāšana.
E-pastu plūsma, kur katrs sūtītājs raksta savādāk. Parseris izvelk summas, likmes un termiņus arī tad, kad tie uzrakstīti kā «3x200k» vai «200k x3». Pielikumu apstrāde, produktu kodu atpazīšana, validācija un unit testi katram formātam, ko esam redzējuši.
Asana projektu eksports uz Excel, audita findings pārskati, termiņu un atbildīgo apkopošana. Slack kopsavilkumi, Jira biļešu maršrutēšana un e-pastu klasificēšana pēc incidenta veida — lai cilvēks lasa tikai to, kas tiešām prasa lēmumu.
Centralizēta SharePoint vide politikām, procedūrām un regulatīvajiem dokumentiem. Versiju vēsture, apstiprināšanas plūsma un skaidra atbilde uz jautājumu «kura versija ir spēkā».
Publiska sistēma par Saeimas deputātiem — individuālās lapas, savstarpēja salīdzināšana, runu, aktivitāšu un atalgojuma dati. Reāls produkts ar reāliem apmeklētājiem, tātad arī reālas problēmas: CPU pārslodze, 500 kļūdas, dublikāti, mobilais dizains.
Rīks ir izvēle, ne reliģija. Bet šie ir tie, kurus zinu līdz galam.
Daļa darba, kas man interesē visvairāk.
Automatizācija bez drošības ir tikai ātrāks veids, kā kļūdīties.
Sekoju tam, kā AI sistēmas tiek uzlauztas praksē: prompt injection, jailbreak aizsardzība, n8n ievainojamības, incidenti Langflow un citās AI platformās, CVE un NVD datubāzes. Būvēju guardrail plūsmas, nodalu sensitīvus datus starp valstīm un projektiem, glabāju credentials Vault, nevis workflow iekšpusē.
Jautājums, ko uzdodu katrai automatizācijai: ko šī sistēma izdarīs, ja kāds tai iedos ļaunprātīgu ievadi — un vai es to vispār pamanīšu.