Utrzymuję systemy.Łączę technologie.Buduję automatyzacje.

Problem

Kontakt z klientami, przyjmowanie zgłoszeń i komunikacja były rozproszone. Potrzebne było jedno miejsce, z którego da się to wszystko prowadzić.

Co działa

• →Publiczna strona usług IT — mimax.com.pl
• →Formularz zgłoszeniowy dla klientów
• →Numeracja zgłoszeń w formacie MX-xxxxxx
• →Warstwa CRM / helpdesk do obsługi spraw

W toku / plan

• ○Rozwiązania AI / voice
• ○Dalsze integracje Telegram i Make

Problem

Materiały autorskie potrzebowały wiernej, spokojnej prezentacji i prostego procesu publikacji, bez ingerencji w autorski tekst.

Co działa

• →Struktura i UX witryny WordPress
• →Prywatna prezentacja materiałów autorskich
• →Workflow publikacji treści bez zmian w tekście autora

W toku / plan

• ○Planowane treści audio (ElevenLabs)
• ○Automatyzacje publikacji

Problem

Oferty, wiele wersji CV, statusy aplikacji i terminarz żyły w kilku różnych narzędziach — trudno było utrzymać porządek i kontekst.

Co jest zbudowane

• →Backend FastAPI + PostgreSQL w Docker Compose, z panelem
• →Workflow aplikacji i import ofert
• →Wersje CV powiązane z aplikacjami

W toku / plan

• ○Automatyzacje kalendarza i e-mail
• ○Integracje — w różnym stopniu sprawności
• ○Każda aplikacja przechodzi przez decyzję człowieka — bez masowej, autonomicznej wysyłki CV

Problem

Pomiar pomieszczeń i planowanie instalacji wymagają dokładnych danych przestrzennych, a ręczne pomiary są wolne i podatne na błędy.

Co jest zbudowane

• →Skanowanie pomieszczeń przez LiDAR i Apple RoomPlan
• →Widoki 2D i 3D zeskanowanej przestrzeni
• →Moduł Designer i pipeline Reality / tekstur

W toku / plan

• ○Stabilność aplikacji
• ○Depth i dokładność pomiarów
• ○Pokrycie skanu
• ○Synchronizacja Designer → Reality

Problem

Zgłoszenia, sprawy klientów i przypomnienia wymagały jednego widoku, który sam pilnuje terminów zamiast polegać na pamięci.

Co jest zbudowane

• →Ewidencja zgłoszeń i klientów
• →Alerty i powiadomienia Telegram

W toku / plan

• ○Kolejne moduły i automatyzacje dodawane etapami
• ○Część widoków to nadal dane demonstracyjne — oddzielone od funkcji działających

Problem

Sprawdzenie, które połączenia automatyzacji i lokalnych modeli AI dają realną wartość — zanim cokolwiek trafi do użytku.

Co jest zbudowane

• →Workflowy Make / n8n sterowane z Telegrama
• →Lokalne AI i ComfyUI na własnej stacji GPU

W toku / plan

• ○Iteracyjne testy i budowa pipeline'ów — prototypy

Problem

Wsparcie w trakcie rozmowy ma sens tylko wtedy, gdy działa szybko, lokalnie i w krótkich oknach przetwarzania — bez wysyłania wszystkiego do chmury.

Co jest zbudowane

• →Prototypy transkrypcji PL / EN
• →Analiza CV i treści ogłoszeń
• →Przetwarzanie w krótkich oknach czasowych

W toku / plan

• ○Niska latencja i działanie lokalne
• ○Konsolidacja obu narzędzi — na etapie planu, nie gotowy produkt