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Lorenzo
Diomeda

创始人 · 跨领域构建者。

我把彼此不沟通的领域结合起来,寻找它们交汇的点。最有趣的挑战就藏在那里。

based_inBari, IT
status● 3 active projects
↓ 滚动 · 进入一个世界
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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()
            

一条 127,224 行代码 的流水线,自动生成、验证并发布内容。21 个编排阶段,5 个 AI 模型各司其职,采用 ports & adapters 的六边形架构。

从一个关键词出发,直到发布,我不需要动一个标点。这不是 GPT 的简单封装:它是一个分层思考的系统 —— 主题聚类、检查、嵌套的 schema markup。

21
阶段
5
AI 模型
~127k
生产代码行数
生产中运行
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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)
            

在调用模型之前,这套基础设施会决定做什么 —— 以及 支付多少

基于真实查询迭代构建,而非合成基准。每个架构决策都有可衡量的理由 —— 延迟、准确率、单次查询成本。

架构受 NDA 保护。结果是:████████ 的成本只有 应有水平的一小部分

~7.8k
引擎代码行
10
模块
██
处理的查询
生产中运行
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web · python · seo · [NDA]

从隐形到细分领域的首页。每一次 Google 核心更新都是真正的考验。

今天:持续的自然流量,在行业内稳固的存在感。

超越 programmatic SEO:内容旨在被 Google 发现LLM 引用AI agent 使用。GEO/AEO 架构,agent-ready,链接到主要来源,权威性得以保留。

自 2022
在线
40+
schema stack
agent-ready
by design
生产中运行
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Zepend

social · mobile · 2017–2020

人们花一辈子在社交媒体上看那些 永远不会见面的人。

Zepend 做的恰恰相反 —— 它告诉你 30 米以内 有谁,在一个真实的地方,就在那一刻。

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IntelliHearts

smartband · ai/ml · 2020–2022

身体会说出一切。AI 和模式识别帮助读取它的信号 —— 心律不齐、慢阻肺、情绪状态。全部用算法实现,运行在消费级智能手环上。

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五个世界。
一个声音。

你已经看到我如何思考。现在,如果你有值得构建的东西:

巴里,普利亚 — 意大利 · _