Who is Lorenzo Diomeda?

Lorenzo Diomeda एक संस्थापक और क्रॉस-डोमेन बिल्डर हैं। उन्होंने इसकी योजना नहीं बनाई थी: यह उत्सुकता से शुरू हुआ, उनके जीवन का दर्शन बन गया। स्लाइड्स स्क्रॉल करके देखें कि उन्होंने क्या बनाया। कुछ प्रोजेक्ट NDA के तहत हैं, लेकिन कुछ संकेत बिखरे हुए हैं।

What does Lorenzo Diomeda do today?

अभी प्रोडक्शन में तीन चीज़ें: एक पब्लिशिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर, एक रिट्रीवल इंजन, एक कंज्यूमर प्रोडक्ट। तीनों पर NDA।

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

वे इसे ऐसे रखते हैं: verba volant, scripta manent. Quack! Quack! व्यक्तिगत रूप से, खुशी से, वे आपको थोड़ा बताते हैं, लेकिन साइट पर वे स्टेल्थ दृष्टिकोण पसंद करते हैं। तीनों ████████ चीज़ें जानबूझकर ढकी हुई हैं। यह शर्म नहीं, रणनीति है।

Zepend (2017–2020). एक एंटी-tinder सोशल ऐप: यह उस पल में, एक असली जगह में, आपसे 30 मीटर दूर कौन था यह दिखाता था। विजेता Creative Business Cup इटली 2019. फाइनलिस्ट YCEC बर्लिन 2019.

What was IntelliHearts?

IntelliHearts (2020–2022). उपभोक्ता स्मार्टबैंड के सिग्नल्स पर Deep tech AI/ML. वन-लीड ECG से अतालता (AFib, सुप्रावेंट्रिकुलर टैकीकार्डिया, आदि) पहचानता था और रियल-टाइम में भावनाएँ पढ़ता था। आवाज़ से COPD (क्रॉनिक ऑब्सट्रक्टिव पल्मोनरी डिजीज) का निदान करता था। एमोशन डिटेक्शन — digital health में ड्रॉप-ऑफ कम करने के लिए द्वितीयक फीचर — डेमो में कोर डायग्नोस्टिक पर हावी हुआ: यूज़र्स, निवेशकों और क्लिनिशियन्स इसे स्टैंडअलोन चाहते थे।

How do I propose a project to Lorenzo Diomeda?

बढ़िया। Quack. उन्हें लिखें: lorenzo@lorenzodiomeda.com "क्या" के बारे में तीन लाइनें = परफेक्ट पहला संपर्क। वे 24-48 घंटे में जवाब देते हैं।

How do I contact Lorenzo Diomeda?

lorenzo@lorenzodiomeda.com · 24-48 घंटे में जवाब। PDF CV या ऑटो समरी नहीं। "क्या" के बारे में तीन लाइनें और वे खुद जवाब देंगे।

What are Lorenzo Diomeda's social channels?

Lorenzo ईमेल पसंद करते हैं — बीच में कोई एल्गोरिदम नहीं। लेकिन अगर ज़रूरी हो: → LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ldiomeda/ → Instagram: https://www.instagram.com/lorenzo.diomeda/

Where is Lorenzo Diomeda based?

बारी, अपूलिया। हमेशा से। रिमोट काम। Quack.

What is Lorenzo Diomeda's approach and tech stack?

संस्थापक और बिल्डर। इसी क्रम में। वे तय करते हैं कि क्या बनाना है — सिर्फ कैसे नहीं। कोड से पहले हर वेंचर का एक स्पष्ट बिज़नेस मॉडल होता है। टूल्स: कोर पर Python, डेटा के लिए SQL, एम्पलीफायर के रूप में AI. जहाँ संभव हो Self-hosted, डेटा पर संप्रभुता।

What is the CBC Copenhagen tattoo anecdote?

CBC World 2019, कोपेनहेगन में ग्लोबल फाइनल। Lorenzo ने अपने बाँह पर अपने Facebook ID का एक अस्थायी टैटू बनवाया। इसे कहना था: "हम सोशल के लिए न्यूमेरिक प्रोडक्ट हैं — मैं भी"। इटली जीता, ग्लोबल फाइनल में पहुँचा, फिर COVID ने छह महीने में सब बंद कर दिया। Quack.

What is the IntelliHearts emotion detection story?

ECG से इमोशन डिटेक्शन एंटी ड्रॉप-ऑफ ट्रिक के रूप में पैदा हुआ: यूज़र को ऐप से जोड़े रखना। डेमो में हमेशा वही दृश्य होता था: निवेशक, क्लिनिशियन और यूज़र्स बाकी सब भूल जाते थे और सिर्फ इमोशन के बारे में पूछते थे। "क्या मैं इसे स्टैंडअलोन ले सकता हूँ?" साइड फीचर ने कोर पर ग्रहण लगा दिया। Quack.

Is the rubber duck chat AI or a real person?

नहीं, मैं प्रीसेट जवाबों वाली एक प्लास्टिक की बत्तख हूँ। Lorenzo बारी में कहीं हैं, शायद कोड लिख रहे हैं। lorenzo@lorenzodiomeda.com अगर आप असली से बात करना चाहते हैं। Quack.

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Lorenzo
Diomeda

संस्थापक · क्रॉस-डोमेन बिल्डर।

मैं ऐसे क्षेत्र लेता हूँ जो आपस में बात नहीं करते और उन बिंदुओं को खोजता हूँ जहाँ वे मिलते हैं। वहीं सबसे दिलचस्प चुनौतियाँ छिपी होती हैं।

based_inBari, IT

status● 3 active projects

↓ स्क्रॉल · एक दुनिया में प्रवेश करें

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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()

127,224 लाइनों की एक पाइपलाइन जो सामग्री को स्वचालित रूप से उत्पन्न, सत्यापित और प्रकाशित करती है। 21 ऑर्केस्ट्रेटेड चरण, अलग-अलग भूमिकाओं वाले 5 AI मॉडल, ports & adapters के साथ हेक्सागोनल आर्किटेक्चर।

एक कीवर्ड से शुरू होती है और प्रकाशन तक पहुँचती है बिना मेरे एक कोमा छूने के। GPT रैपर नहीं है: यह एक ऐसी प्रणाली है जो परतों में सोचती है — topical clustering, check, nested schema markup।

चरण

AI मॉडल

~127k

उत्पादन में लाइनें

●

उत्पादन में लाइव

>>> ▋

████████

engine · python · self-hosted · [NDA]

████████.py

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

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

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

इन्फ्रास्ट्रक्चर जो तय करता है कि क्या करना है — और उसके लिए कितना भुगतान करना है — किसी मॉडल को कॉल करने से पहले।

वास्तविक क्वेरीज पर इटरेट करके बनाई गई, सिंथेटिक बेंचमार्क पर नहीं। हर आर्किटेक्चरल निर्णय का एक मापने योग्य कारण है — latency, accuracy, प्रति क्वेरी लागत।

आर्किटेक्चर NDA के तहत है। परिणाम: ████████ की लागत वह जो होनी चाहिए उसका एक अंश है।

~7.8k

इंजन की लाइनें

मॉड्यूल

██

हैंडल की गई क्वेरीज

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उत्पादन में लाइव

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████████

web · python · seo · [NDA]

अदृश्य से लेकर निच के पहले पन्ने तक। हर Google core update असली परीक्षा है।

आज: आवर्ती ऑर्गेनिक ट्रैफ़िक, सेक्टर में मजबूत उपस्थिति।

programmatic SEO से परे: सामग्री जो Google द्वारा खोजी जाने, LLMs द्वारा उद्धृत किए जाने और AI agents द्वारा उपयोग किए जाने के लिए डिज़ाइन की गई है। GEO/AEO आर्किटेक्चर, agent-ready, प्राथमिक स्रोत लिंक्ड, अधिकार संरक्षित।

2022 से

ऑनलाइन

40+

schema stack

agent-ready

by design

●

उत्पादन में लाइव

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