Je vais réparer votre application AI pour la production

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Nayem
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À propos de ce service

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Vous avez construit votre application AI. Peut-être sur Lovable, Bolt, Cursor, ou avec un développeur. Elle fonctionne en test. Elle semble terminée.

Elle a probablement 3 problèmes critiques que vous ne connaissez pas encore.

Clés API exposées dans le frontend. Supabase RLS désactivé - chaque utilisateur peut lire les données des autres. Pas de limitation de débit - un mauvais acteur peut faire grimper la facture à 500 $ en une nuit. Échecs silencieux qui corrompent les données sans afficher d’erreur.

Ce ne sont pas des bugs. Ce sont des lacunes structurelles. Elles n’apparaissent que lorsque quelque chose tourne mal.

Je les détecte avant qu’elles ne causent des problèmes.

Ce que je corrige :

  • Fuites de sécurité - clés exposées, garde d’authentification ouverte, lacunes RLS
  • Risques financiers - limitation de débit, gaspillage de tokens, exposition aux coûts API
  • Échecs de mise à l’échelle - tables non indexées, RAG naïf, crash silencieux
  • Gestion des erreurs - échecs gracieux au lieu d’écrans blancs

J’ai construit Clearhead sur Lovable en utilisant Supabase et Claude API. J’ai déployé deux systèmes RAG en production utilisés quotidiennement par de vraies équipes.

Commencez par l’audit de base pour voir exactement ce qui ne va pas avant de vous engager dans les réparations.

Pour commencer, j’ai besoin de :

  • Accès au code (GitHub ou zip)
  • URL du projet Supabase et clé anonyme
  • Description succincte de votre application

Contactez-moi avant de commander si vous avez des doutes..

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Nayem

AI Application Developer

  • DeBangladesh
  • Membre depuismai 2026
  • Langues

    Bengali, Anglais
I build production AI systems - not demos. Two shipped platforms: a multi-tenant knowledge assistant with RAG and vector search, and an agentic AI assistant in Slack with tool-use routing. My stack: Python, FastAPI, Anthropic Claude, OpenAI, RAG pipelines, pgvector, MongoDB, Supabase, React, Lovable, Stripe, Docker. I also built a financial document parser extracting structured data from PDFs using PyPDF, pdfplumber, and Claude Vision with full source traceability. Real users. Real data. Production code.

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