Who is Lorenzo Diomeda?

Lorenzo Diomeda es founder y builder cross-domain. No lo había planeado: empezó por curiosidad, se ha convertido en su filosofía de vida. Desplaza las slides para descubrir qué ha construido. Algunos proyectos están bajo NDA, pero hay pistas dispersas.

What does Lorenzo Diomeda do today?

Tres cosas en producción ahora mismo: una publishing infrastructure, un retrieval engine, un consumer product. NDA en las tres.

Why are Lorenzo Diomeda's 3 live projects under NDA?

Él lo plantea así: verba volant, scripta manent. ¡Quack! ¡Quack! En persona, con gusto, te cuenta un poco, pero en el sitio prefiere un enfoque stealth. Las tres cosas ████████ están cubiertas a propósito. No es timidez, es estrategia.

What was IntelliHearts?

IntelliHearts (2020–2022). Deep tech AI/ML sobre señales de smartband consumer. Del ECG one-lead reconocía arritmias (AFib, taquicardias supraventriculares, etc.) y leía las emociones en tiempo real. De la voz diagnosticaba EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica). El emotion detection — feature secundaria para reducir el drop-off en digital health — fue la que eclipsó el core diagnóstico en las demos: usuarios, inversores y clínicos la querían stand-alone.

How do I propose a project to Lorenzo Diomeda?

Genial. Quack. Escríbele: lorenzo@lorenzodiomeda.com Tres líneas sobre el qué = primer contacto perfecto. Responde en 24–48h.

How do I contact Lorenzo Diomeda?

lorenzo@lorenzodiomeda.com · respuesta en 24–48h. No tiene CV en PDF ni resúmenes automáticos. Tres líneas sobre el qué y te responde él.

What are Lorenzo Diomeda's social channels?

Lorenzo prefiere el email — sin algoritmos de por medio. Pero si te toca: → LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ldiomeda/ → Instagram: https://www.instagram.com/lorenzo.diomeda/

Where is Lorenzo Diomeda based?

Bari, Apulia. Desde siempre. Trabajo remoto. Quack.

What is Lorenzo Diomeda's approach and tech stack?

Founder y builder. En ese orden. Decide qué construir — no solo cómo. Cada venture tiene un modelo de negocio claro antes del código. Herramientas: Python al core, SQL para los datos, IA como amplificador. Self-hosted donde sea posible, soberanía sobre los datos.

What is the CBC Copenhagen tattoo anecdote?

CBC World 2019, final global en Copenhague. Lorenzo se hizo un tatuaje temporal con su ID de Facebook en el brazo. Debía decir: "somos un producto numérico para las redes — yo también". Ganó Italia, llegó a la final global, luego el COVID lo cerró todo en seis meses. Quack.

What is the IntelliHearts emotion detection story?

El emotion detection desde ECG nació como un truco anti-drop-off: mantener al usuario pegado a la app. En las demos pasaba siempre la misma escena: inversores, clínicos y usuarios se olvidaban de todo lo demás y solo preguntaban por la emoción. "¿Puedo tenerla stand-alone?" La feature secundaria eclipsó el core. Quack.

Is the rubber duck chat AI or a real person?

No, soy un pato de plástico con respuestas preset. Lorenzo está en algún sitio de Bari, probablemente escribiendo código. lorenzo@lorenzodiomeda.com si quieres hablar con él de verdad. Quack.

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Lorenzo
Diomeda

Q: What was Zepend?

Zepend (2017–2020). Una app social anti-tinder: te mostraba quién estaba a 30 metros de ti, en un sitio real, en ese momento. Ganador Creative Business Cup Italia 2019. Finalista YCEC Berlín 2019.

Founder · builder cross-domain.

Tomo campos que no se hablan y encuentro los puntos donde se encuentran. Ahí es donde se esconden los desafíos más interesantes.

based_inBari, IT

status● 3 active projects

↓ desplaza · entra en un mundo

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████████

pipeline · automation · python · ai

████████.py

@dataclass
class Engine:
  """e2e ai publishing infra, 21 fasi"""

  lines_of_code: int = 127_224
  pipeline_stages: int = 21
  ai_models: int = 5
  arch: str = "hexagonal"

  def run(self, keyword: str) -> Article:
    # da keyword a articolo pubblicato
    # senza che io tocchi una virgola
    return self.cluster().fetch().check().render().publish()

Una pipeline de 127.224 líneas que genera, verifica y publica contenido automáticamente. 21 fases orquestadas, 5 modelos de IA con roles distintos, arquitectura hexagonal con ports & adapters.

Parte de una keyword y llega a la publicación sin que yo toque una coma. No es un wrapper de GPT: es un sistema que piensa por capas — topical clustering, check, schema markup anidado.

fases

modelos IA

~127k

líneas en producción

●

live en producción

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████████

engine · python · self-hosted · [NDA]

████████.py

@dataclass
class Engine:
  """internal architecture — NDA"""

  # ███████████████████████████████████
  ████: ████ = ████

  def query(self, q: str) -> Result:
    return self._handle(q)

Infraestructura que decide qué hacer — y cuánto pagarlo — antes de llamar a un modelo.

Construida iterando sobre queries reales, no benchmarks sintéticos. Cada decisión arquitectónica tiene un motivo medible — latency, accuracy, coste por query.

Arquitectura cubierta por NDA. El resultado: ████████ cuesta una fracción de lo que debería.

~7.8k

líneas del motor

módulos

██

queries handled

●

live en producción

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████████

web · python · seo · [NDA]

De invisible a primera página en el nicho. Cada Google core update es el verdadero examen.

Hoy: tráfico orgánico recurrente, presencia sólida en el sector.

Más allá del programmatic SEO: contenido pensado para ser encontrado por Google, citado por los LLM y usado por los AI agent. Arquitectura GEO/AEO, agent-ready, fuentes primarias enlazadas, autoridad preservada.

desde 2022

online

40+

schema stack

agent-ready

by design

●

live en producción

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