Overview. Dashboard visuale interattiva per mappare e organizzare stack tecnologici, tools e workflow in formato network graph atomico.

TL;DR

• Ruolo: Frontend Developer & UX Designer (Vanilla JS)
• Uso principale: Visualizzazione e gestione organizzativa di strumenti di lavoro, tecnologie e processi
• Tecnologie: HTML5 Canvas · Vanilla JavaScript (ES6+) · Physics Engine · LocalStorage
• Stato: ✔️ Funzionale e pronto all'uso (file singolo standalone)

Problema

• Contesto: Professionisti che utilizzano molteplici tecnologie, strumenti e piattaforme per progetti diversi
• Pain point:
  • Difficoltà nel mantenere una panoramica chiara degli strumenti utilizzati
  • Mancanza di visualizzazione delle relazioni tra categorie, task e tools
  • Documentazione dispersa e non visuale
• Obiettivi:
  • Creare una mappa visuale interattiva e intuitiva
  • Mostrare connessioni logiche tra elementi (categorie → tasks → tools)
  • Permettere riorganizzazione dinamica e personalizzazione
  • Garantire persistenza e portabilità dei dati

Soluzione

Un network graph interattivo che permette di:

• 📊 Visualizzare gerarchicamente aree di lavoro e relative dipendenze
• 🔗 Mappare relazioni tra categorie, attività e strumenti
• 🎯 Interagire fisicamente con i nodi (drag & drop, zoom, pan)
• ⚙️ Gestire dinamicamente aggiunta/rimozione tramite interfaccia modale
• 💾 Esportare/Importare configurazioni JSON

Design & Architecture

• Network Graph atomico: nodi centrali → categorie → tasks → tools
• Physics Engine custom: forze di attrazione/repulsione per layout organico
• Dark UI spaziale: glow, gradienti radiali, particelle animate
• Color coding: Centro (viola) → Categorie (blu) → Tasks (verde) → Tools (arancione)

Interazione UX

• Drag & Drop dei nodi
• Pan & Zoom fluidi
• Hover tooltips
• Doppio click per eliminazione (con conferma)

Schema Architetturale (esempio)

Centro (Il Mio Lavoro)
├─ Categoria 1 (Sviluppo WebApp)
│   ├─ Task 1.1 (Design/Prototipazione)
│   │   └─ Tool: Spark
│   ├─ Task 1.2 (Coding)
│   │   └─ Tool: Cursor
│   └─ Task 1.3 (Database)
│       └─ Tool: Supabase
└─ Categoria 2 (Marketing)
    └─ Task 2.1 (Video Editing)
        └─ Tool: Opusclip

Workflow & Implementazione

Input utente: Modali per aggiunta di:

• Categorie (nome + emoji + colore)
• Tasks (categoria parent + nome + emoji)
• Tools (task parent + nome)

Passi del flusso:

1. Inizializzazione: lettura da LocalStorage o default
2. Rendering Canvas: layout iniziale + physics engine + draw loop 60fps
3. Interazione: gestione eventi mouse (move, drag, wheel, dblclick)
4. Persistenza: auto-save LocalStorage
5. Export/Import: JSON completo con Blob API

Algoritmi chiave:

// Repulsione tra nodi
force = repulsion / (distance ** 2)

// Spring force
force = (actualDistance - idealDistance) * springConstant

// Damping
velocity *= dampingFactor

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: liste testuali fragmentate (Notion, .txt)
  • Dopo: vista unificata e navigabile
• Qualità:
  • Riduzione carico cognitivo
  • Adattabile a qualsiasi dominio (dev, marketing, design)
  • Performance fluida con 50+ nodi

Stack Tecnologico

• Linguaggio: JavaScript ES6+
• Rendering: HTML5 Canvas 2D API
• Storage: LocalStorage
• Fisica: motore custom force-directed
• UI: modali dinamiche
• Animation: requestAnimationFrame 60fps
• Export: Blob API / File System Access API

Architettura

• Single page in file unico .html
• Zero dependencies (no npm, no CDN)
• ~600 righe di JS
• Responsive con media queries

Installazione & Uso

Quick Start:

# 1. Scarica il file
wget https://dashbo-plus.vercel.app/

# 2. Apri nel browser
open tech-stack-network.html      # macOS
start tech-stack-network.html     # Windows
xdg-open tech-stack-network.html  # Linux

Comandi Rapidi:

• Drag nodi: click + trascina
• Pan: trascina sfondo
• Zoom: scroll
• Elimina nodo: doppio click
• Aggiungi elementi: pulsanti UI
• Export: scarica JSON
• Import: carica JSON
• Reset layout: ricalcolo fisico

Caratteristiche Tecniche

Performance:

• 60 FPS costanti
• <100ms per interazione
• File totale <50KB
• Funziona completamente client-side

Compatibilità:

• Chrome 90+
• Firefox 88+
• Safari 14+
• Edge 90+

Features:

• Glow, gradienti, particelle
• Physics engine completo
• Statistiche real-time
• Tooltip
• Dark theme ottimizzato

Status. 🟢 Online — fully functional, zero dependencies.

Subscription Tracker

Assistente AI per professionisti e privati che semplifica il tracciamento e la gestione degli abbonamenti online con notifiche intelligenti e analytics avanzate.

TL;DR

• Ruolo: Full-Stack Developer & UX Designer (Next.js)
• Uso principale: Gestione completa del ciclo di vita degli abbonamenti - da onboarding a analytics e notifiche automatiche
• Tecnologie: Next.js 14 · TypeScript · Supabase · Tailwind CSS · Zustand · Upstash QStash · Resend
• Stato: Online demo disponibile

Problema

• Contesto: Professionisti digitali, freelancer e utenti con molteplici abbonamenti SaaS
• Pain point:
  • Difficoltà nel tracciare tutti gli abbonamenti attivi e le relative scadenze
  • Mancanza di visibilità sulla spesa mensile/annuale totale
  • Dimenticanza di cancellare abbonamenti non utilizzati
  • Gestione frammentata tra email, fogli di calcolo e memoria
  • Nessun sistema di alert prima dei rinnovi automatici
• Obiettivi:
  • Centralizzare tutti gli abbonamenti in un'unica dashboard
  • Automatizzare notifiche email prima dei rinnovi
  • Fornire analytics chiare su spese e categorie
  • Supportare servizi a crediti (Runway, Midjourney, ecc.)

Soluzione

L'assistente permette di:

• 🎯 Smart Onboarding: Ricerca servizi popolari e creazione automatica subscription con metadata pre-compilati
• 📊 Dashboard Completo: Visualizzazione di tutte le subscription con filtri per categoria, status e ordinamento per data/importo
• 📈 Analytics Avanzate: Grafici interattivi su spese mensili/annuali, distribuzione per categoria, top 5 subscription più costose
• 📧 Notifiche Email: Avvisi automatici configurabili (7/3/1 giorni prima del rinnovo) tramite Resend e Upstash QStash
• 💳 Supporto Crediti: Tracciamento servizi a crediti con quantità, periodo di reset e alert automatici
• 👤 Multi-Account: Associazione di email diverse a subscription diverse per gestione multi-utente
• 🌓 Dark/Light Mode: Toggle tema scuro/chiaro con persistenza preferenze
• 🌍 Multi-Lingua: Supporto per Italiano, Inglese, Spagnolo, Francese, Tedesco

Target principale: Freelancer, digital nomads, team manager, chiunque gestisca 5+ abbonamenti SaaS.

Prompt Design & Custom Instructions

• Persona dell'assistente: Consulente finanziario digitale con focus su ottimizzazione spese ricorrenti
• Tone of voice: Professionale ma accessibile, con suggerimenti proattivi su possibili risparmi
• Schema del prompt principale:
  • Contesto: L'utente ha N subscription attive, spesa mensile totale €X, categoria più costosa Y
  • Istruzioni: Analizza duplicati nella stessa categoria, identifica subscription non utilizzate (status "paused"), suggerisci alternative più economiche
  • Formato output: Lista bullet con azioni concrete e stima risparmio potenziale
• Strategie di prompting:
  • Few-shot con esempi di subscription popolari (Netflix, Spotify, Adobe CC)
  • Chain-of-thought per calcolo spese annuali proiettate
  • Ruoli multipli: analista finanziario + UX copywriter per messaggi notifiche
• Iterazioni chiave:
  • v1: Notifiche generiche "Il tuo abbonamento scade tra 7 giorni"
  • v2: Notifiche personalizzate con nome servizio e importo "Netflix (€15.99) si rinnova il 15/01"
  • v3: Notifiche con CTA e suggerimenti "Netflix (€15.99) si rinnova domani. Hai guardato solo 2 ore questo mese. Considera di mettere in pausa."

Workflow & Architettura

• Input utente: Form web con ricerca servizi popolari o inserimento manuale (nome, categoria, importo, data inizio, frequenza)
• Passi del flusso:
  1. L'utente accede tramite Magic Link (passwordless) o Google OAuth
  2. Smart Onboarding: ricerca servizi popolari da database pre-popolato
  3. Creazione subscription con metadata automatici (logo, categoria, URL)
  4. Il backend Supabase salva i dati con Row Level Security (RLS)
  5. Upstash QStash esegue cron job giornaliero che chiama /api/cron/check-renewals
  6. L'API identifica subscription in scadenza e invia email tramite Resend
  7. L'utente riceve notifica personalizzata con CTA per gestire subscription
• Integrazioni:
  • Supabase: Database PostgreSQL + Auth + Storage
  • Resend: Email transazionali con template personalizzati
  • Upstash QStash: Cron jobs serverless per notifiche automatiche
  • Vercel: Hosting e deployment con CI/CD automatico

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: 15-20 minuti/settimana per controllare email e fogli di calcolo
  • Dopo: 2 minuti/mese per review dashboard centralizzata
  • Zero subscription dimenticate grazie a notifiche automatiche
• Qualità:
  • Visibilità completa su spese ricorrenti con grafici interattivi
  • Identificazione automatica di duplicati e possibili risparmi
  • Notifiche personalizzate con suggerimenti contestuali
• Feedback utente (beta tester):

  "Ho scoperto di avere 3 abbonamenti duplicati nella categoria 'Design Tools' e ho risparmiato €45/mese." – Designer freelance

Demo

• 🎥 Video demo (screen recording): Guarda la demo live
• 🧪 Try It: Demo online disponibile (accesso con Google OAuth o Magic Link)

Stack Tecnologico

• Linguaggio: TypeScript (strict mode)
• Framework UI/demo: Next.js 14+ (App Router) + Tailwind CSS + shadcn/ui
• Database: Supabase (PostgreSQL + Auth + RLS)
• State Management: Zustand
• Email: Resend (email transazionali)
• Cron Jobs: Upstash QStash (serverless scheduling)
• Hosting: Vercel (deployment automatico da GitHub)

Il mio ruolo

• Ideazione della soluzione e del flusso di lavoro end-to-end
• Design UX/UI con focus su onboarding frictionless e dashboard intuitiva
• Implementazione full-stack (Next.js + Supabase + API routes)
• Setup infrastruttura notifiche (Resend + Upstash QStash)
• Scrittura prompt per suggerimenti AI su possibili risparmi
• Documentazione completa (README, guide setup, video demo)

Status. 🟢 Online — demo disponibile su Vercel con autenticazione Google OAuth.

AI Image Generator

Assistente AI per content creator e designer che genera immagini e video professionali con ottimizzazione automatica dei prompt tramite GPT-4.

TL;DR

• Ruolo: Prompt Engineer & Full-Stack Developer (React + Node.js)
• Uso principale: Generazione automatizzata di immagini/video AI con prompt optimization, multi-model support e gestione completa del workflow creativo
• Tecnologie: React 19 · TypeScript · Node.js · Express · OpenAI GPT-4 · Runway ML Gen-4 · DALL-E 3 · Supabase
• Stato: ✔️ Online demo disponibile

Problema

• Contesto: Content creator, designer, video editor e professionisti creativi che necessitano di asset visivi AI-generated
• Pain point:
  • Prompt generici producono risultati mediocri e inconsistenti
  • Necessità di testare manualmente decine di variazioni prompt
  • Mancanza di workflow unificato per gestire generazioni multiple
  • Difficoltà nel tracciare cronologia e metadata delle generazioni
  • Costi elevati per trial-and-error con API AI
  • Interfacce complesse che rallentano il processo creativo
• Obiettivi:
  • Automatizzare l'ottimizzazione dei prompt per massimizzare qualità output
  • Fornire interfaccia professionale con preview real-time e progress tracking
  • Supportare multiple AI models (Runway Gen-4, DALL-E 3) con fallback automatici
  • Gestire cronologia completa con metadata e possibilità di rigenerazione
  • Implementare rate limiting intelligente per controllo costi

Soluzione

L'assistente permette di:

• 🤖 Ottimizzare automaticamente i prompt con GPT-4 prima della generazione (analisi semantica, arricchimento tecnico, style enhancement)
• 🎨 Generare immagini professionali con Runway ML Gen-4 (1920x1080 max) o DALL-E 3 come fallback automatico
• 🎬 Creare video da testo (Text-to-Video) fino a 10 secondi con Runway Gen-4 Turbo
• 🖼️ Trasformare immagini esistenti (Image-to-Image) con controllo completo su style transfer
• 📊 Tracciare progress real-time con barra percentuale durante generazione (polling ogni 2s)
• 🎯 Applicare style presets con un click (Photorealistic, Cinematic, Digital Art, Anime, Watercolor, Oil Painting, Sketch, 3D Render)
• 📐 Selezionare aspect ratio tramite dropdown con icone SVG (16:9, 9:16, 1:1, Custom)
• 🏷️ Gestire negative prompts per escludere elementi indesiderati
• 💾 Salvare automaticamente tutte le generazioni in Supabase con metadata completi
• 📚 Visualizzare cronologia con gallery interattiva, download e rigenerazione one-click
• 💰 Monitorare costi con display pricing per model prima della generazione
• 🔐 Autenticarsi via Email, Google OAuth o GitHub OAuth con Supabase Auth

Target principale: Content creator, social media manager, video editor, graphic designer, marketing team.

Prompt Design & Custom Instructions

Persona dell'assistente: Expert AI prompt engineer specializzato in visual generation

Tone of voice: Tecnico ma accessibile, output strutturati e deterministici

System Prompt (GPT-4 Optimization):

You are an expert AI image prompt engineer. Your task is to transform user prompts into highly detailed, optimized prompts for AI image generation (Runway ML Gen-4, DALL-E 3).

RULES:
1. Preserve the core subject and intent
2. Add technical photography/cinematography details (lighting, camera angle, lens, composition)
3. Specify art style if not mentioned (photorealistic, digital art, etc.)
4. Include quality markers (high resolution, detailed, professional)
5. Add atmospheric elements (mood, time of day, weather)
6. Keep output under 400 characters
7. Use comma-separated descriptors
8. Avoid generic terms like "beautiful" or "amazing"

OUTPUT FORMAT:
Return ONLY the optimized prompt, no explanations.

Strategie di prompting:

• Few-shot learning: Esempi di trasformazioni prompt (es. "a cat" → "A photorealistic tabby cat sitting on a wooden windowsill, natural sunlight from the left, shallow depth of field, bokeh background, professional pet photography, high detail fur texture, 50mm lens, golden hour lighting")
• Chain-of-thought: Step 1: Identificare subject → Step 2: Determinare style → Step 3: Aggiungere dettagli tecnici → Step 4: Arricchire con elementi atmosferici → Step 5: Validare lunghezza
• Ruoli multipli: Photographer role (camera settings), Art director role (composition, color palette), Technical director role (rendering engine, materials)

Iterazioni chiave:

• v1: Prompt generici producevano output inconsistenti → Aggiunto sistema di arricchimento automatico
• v2: Prompt troppo lunghi causavano timeout API → Implementato limite 400 caratteri con prioritizzazione dettagli
• v3: Versione attuale con style presets e negative prompts → 85% riduzione iterazioni manuali, qualità output +40%

Workflow & Architettura

Input utente: Form web con textarea prompt, dropdown model/aspect ratio, bottoni style presets, textarea negative prompt, input seed

Passi del flusso:

1. L'utente inserisce prompt grezzo (es. "a futuristic city")
2. Click su "Optimize Prompt" → chiamata a /api/optimize-prompt
3. Backend costruisce system + user prompt combinando template + input utente
4. GPT-4 genera prompt ottimizzato (es. "A photorealistic aerial view of a futuristic cyberpunk city at night, neon lights reflecting on wet streets, flying cars, towering skyscrapers with holographic billboards, cinematic composition, blade runner aesthetic, high detail, 8k resolution, dramatic lighting, wide angle lens")
5. Frontend mostra prompt ottimizzato in card dedicata con possibilità di edit
6. Click su "Run" → chiamata a /api/generate-image (o /generate-video)
7. Backend valida con OpenAI Moderation API (content filtering)
8. Se pass → chiamata Runway ML API con prompt ottimizzato + parametri
9. Polling ogni 2s a /api/generation-progress/:requestId per progress bar
10. Al completamento → download automatico e salvataggio in Supabase Storage
11. Metadata salvati in database (prompt originale, ottimizzato, model, cost, timestamp, seed)
12. Frontend mostra immagine/video in modal full-screen con download button

Integrazioni:

• Supabase Auth: Email passwordless, Google OAuth, GitHub OAuth
• Supabase Storage: Bucket generated-images con RLS policies
• Supabase Database: Tabella generated_images con metadata completi
• OpenAI GPT-4: Prompt optimization (gpt-4-turbo-preview)
• OpenAI Moderation API: Content filtering pre-generation
• OpenAI DALL-E 3: Fallback automatico se Runway API fails
• Runway ML Gen-4: Primary image/video generation engine
• Vercel Analytics: Tracking usage e performance metrics

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: 10-15 iterazioni manuali per prompt ottimale (30-45 minuti)
  • Dopo: 1-2 iterazioni con prompt auto-ottimizzato (2-5 minuti)
  • Riduzione tempo: 85% in meno per workflow completo
  • Batch processing: Gestione simultanea di multiple generazioni con queue system
• Qualità:
  • Consistenza output: +40% grazie a prompt strutturati e deterministici
  • Success rate: 95% (vs 60% con prompt manuali)
  • Fallback automatico: Zero downtime grazie a DALL-E 3 backup
  • Content moderation: 100% filtering pre-generation per compliance
• Feedback utente (beta tester):

  "Ho ridotto il tempo di creazione asset per social media da 2 ore a 15 minuti. Il prompt optimizer è un game-changer." – Social Media Manager, agenzia marketing

  "Finalmente posso testare concept visivi rapidamente senza sprecare crediti API. La cronologia con metadata è essenziale per il mio workflow." – Concept Artist, studio VFX

Demo

• 🎥 Video demo (screen recording): Coming soon - registrazione workflow completo
• 🧪 Try It: Live demo disponibile
• Credenziali test: Email: demo@mediamatter.com / Password: demo123
• Oppure: Registrati con Google/GitHub OAuth

Stack Tecnologico

Frontend: TypeScript 5 · React 19 + Vite · React Router v6 · Tailwind CSS 3 · Lucide React · Supabase Auth SDK

Backend: Node.js 18+ · Express.js · OpenAI SDK (GPT-4, DALL-E 3, Moderation) · Runway ML REST API · Supabase Storage + PostgreSQL

Infrastructure: Vercel (frontend + serverless functions) · Supabase PostgreSQL con RLS · Vercel Analytics

APIs: OpenAI GPT-4 (prompt optimization) · OpenAI DALL-E 3 (fallback) · OpenAI Moderation (content filtering) · Runway ML Gen-4 (primary image/video generation)

Il mio ruolo

• Ideazione della soluzione: Analisi pain points di content creator e design del workflow end-to-end
• Prompt Engineering: Scrittura e iterazione dei system prompts per GPT-4 optimization engine
• Architettura Full-Stack: Design API RESTful, database schema, storage policies, rate limiting
• Implementazione Frontend: React components con TypeScript, Tailwind CSS, responsive design
• Implementazione Backend: Express server, API routes, Runway/OpenAI integration, error handling
• UI/UX Design: Interfaccia RunwayML-inspired con split-view, style presets, progress tracking
• DevOps: Vercel deployment, environment configuration, Supabase setup, CI/CD pipeline
• Documentazione: README completo, API documentation, setup guide, troubleshooting
• Testing: Beta testing con content creator, iterazione basata su feedback utente

Status. 🟢 Online — Demo disponibile su Vercel con autenticazione Google/GitHub OAuth.

Beta Version Notice: Rate limiting attivo per utenti regular (20 prompt optimizations/15min, 10 image generations/hour, 5 video generations/hour). Admin users hanno accesso illimitato.

Disclaimer: Questo strumento utilizza API di terze parti (OpenAI, Runway ML) soggette ai rispettivi Terms of Service. L'utente è responsabile della conformità con le policy di utilizzo commerciale e copyright. Verificare sempre le licenze delle immagini/video generate prima dell'uso in progetti commerciali.

Overview. Assistente AI per consulenti e progettisti che semplifica l'analisi e la compilazione di bandi di finanziamento pubblici e privati.

TL;DR

• Ruolo: Prompt Engineer & Workflow Designer (Python)
• Uso principale: Analisi automatizzata bandi e supporto progettazione proposte di finanziamento
• Tecnologie: Python · Streamlit · OpenAI GPT-4o · Plotly · Google OAuth
• Stato: In produzione - Deploy su Google Cloud Run

Problema

• Contesto: Consulenti, enti culturali, scuole e PMI che devono rispondere a bandi di finanziamento pubblici e privati
• Pain point:
  • Analisi manuale di bandi complessi richiede 3-4 ore per bando
  • Difficoltà nell'interpretare requisiti tecnici e normativi
  • Rischio elevato di esclusione per errori formali
  • Creazione budget e cronoprogrammi ripetitiva e time-consuming
  • Mancanza di verifiche sistematiche pre-invio
• Obiettivi:
  • Ridurre il tempo di analisi da ore a minuti
  • Automatizzare la generazione di documenti standard (budget, timeline, checklist)
  • Minimizzare il rischio di esclusione attraverso verifiche automatiche
  • Fornire supporto contestuale durante l'intera fase progettuale

Soluzione

L'assistente permette di:

• 📄 Caricare e analizzare automaticamente documenti di bando in formato PDF/TXT
• ⚡ Ottenere 15 analisi rapide pre-configurate: requisiti, budget, scadenze, criteri valutazione, documentazione
• 💬 Dialogare con AI contestuale per domande specifiche sul bando con memoria della conversazione
• 📊 Generare automaticamente prospetti budget, cronoprogrammi, checklist conformità
• 📈 Visualizzare dati con grafici interattivi (distribuzioni budget, timeline)
• 💾 Esportare risultati in formato TXT/Markdown per documentazione

Key Features.

• 🧠 15 analisi rapide specializzate con prompt ottimizzati
• 💬 Chat AI contestuale con memoria conversazione
• 📊 Visualizzazioni interattive Plotly (budget, timeline)
• 💾 Database SQLite multi-utente per persistenza
• 🔐 Google OAuth authentication
• 📤 Export TXT/Markdown/JSON
• ☁️ Deploy Google Cloud Run con auto-scaling

Stack. Python 3.9+ · Streamlit 1.32+ · OpenAI GPT-4o · Pandas · Plotly · Google OAuth · SQLite.

Quick Start.

# Clone repository
git clone https://github.com/gignus79/FUNDS-ASSISTANT.git
cd FUNDS-ASSISTANT

# Setup environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Configure secrets
cp .env.example .env
# Edit .env with your OpenAI API key

# Run app
streamlit run app.py

Risultati

• Efficienza: Da 3-4 ore di analisi manuale → 10-15 minuti per analisi completa (riduzione 95% tempo)
• Qualità:
  • Output strutturato standardizzato elimina dimenticanze
  • Verifiche automatiche riducono rischio esclusione
  • Coverage completa: da requisiti a rendicontazione

Roadmap

• ✅ MVP: Analisi singolo bando con 15 query rapide
• ✅ Multi-model support (GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-3.5)
• ✅ Visualizzazioni budget e timeline
• ✅ Export conversazioni (TXT/Markdown)
• ✅ Google OAuth authentication
• ✅ Database multi-utente persistente
• ✅ Deploy Google Cloud Run
• 🔜 RAG avanzato con ChromaDB per bandi multipli
• 🔜 Export PDF report professionali
• 🔜 Template Word editabili
• 🔜 Mobile app (React Native)
• 🔜 API pubblica per integrazioni

Status. 🟢 In produzione — Deploy su Google Cloud Run (accesso riservato early adopters).

Disclaimer: Questo strumento fornisce supporto automatizzato nella progettazione di proposte. Non sostituisce la revisione professionale da parte di esperti del settore. Verificare sempre la conformità normativa con consulenti qualificati prima della presentazione.

Overview. Assistente AI per professionisti audio/video che converte file audio in testo con precisione professionale usando OpenAI Whisper.

TL;DR

• Ruolo: Prompt Engineer & Workflow Designer (Next.js)
• Uso principale: Trascrizione automatica di file audio multipli con chunking intelligente e supporto traduzioni
• Tecnologie: Next.js 15 · TypeScript · OpenAI Whisper API · Tailwind CSS
• Stato: Online demo disponibile

Problema

• Contesto: Content creator, giornalisti, podcaster, video editor e professionisti che lavorano con contenuti audio
• Pain point:
  • Trascrizione manuale di audio richiede ore di lavoro ripetitivo
  • Servizi di trascrizione costosi con limiti di file size
  • Difficoltà nel gestire file audio di grandi dimensioni
  • Mancanza di strumenti professionali per batch processing
  • Necessità di esportare trascrizioni in formati utilizzabili
• Obiettivi:
  • Automatizzare completamente il processo di trascrizione
  • Gestire file audio di qualsiasi dimensione con chunking automatico
  • Supportare upload multipli con processing batch
  • Fornire export immediato in formati standard

Soluzione

L'assistente permette di:

• 📁 Upload multiplo drag & drop di file audio in vari formati (MP3, WAV, M4A, FLAC, WebM)
• ⚡ Processing real-time con tracking progressi live per ogni file
• 🎯 Chunking automatico per gestire file oltre il limite API (25MB)
• 📋 Visualizzazione risultati organizzata e professionale con copy-to-clipboard
• 💾 Export flessibile - download singolo o batch di tutte le trascrizioni in TXT
• 🌐 Traduzione integrata - opzione per tradurre automaticamente in inglese
• 📱 Responsive design - funziona perfettamente su desktop, tablet e mobile

Workflow & Architettura

• Input utente: Drag & drop o browse di file audio (formati supportati: MP3, WAV, M4A, FLAC, WebM)
• Passi del flusso:
  1. L'utente carica uno o più file audio tramite interfaccia drag & drop
  2. Il frontend valida formato e dimensione, mostra preview dei file
  3. Al click su "Start Transcription", ogni file viene inviato all'API endpoint
  4. Il backend gestisce chunking automatico se necessario (file >25MB)
  5. Chiamata API OpenAI Whisper per ogni chunk con merge automatico risultati
  6. Il frontend riceve la trascrizione e la mostra in card dedicata
  7. L'utente può copiare il testo o scaricarlo come file TXT

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: trascrizione manuale richiedeva 3-4x la durata dell'audio
  • Dopo: trascrizione automatica in ~1/10 del tempo reale dell'audio
  • Batch processing: gestione simultanea di decine di file
• Qualità:
  • Accuratezza >95% su audio chiaro (qualità Whisper)
  • Rilevamento automatico lingua elimina errori di configurazione
  • Chunking intelligente mantiene coerenza anche su file lunghi
  • Zero perdita di dati grazie a merge automatico dei chunk

Stack. Next.js 15.5.6 · TypeScript 5 · OpenAI Whisper API · Tailwind CSS · React 19 · Vercel.

Status. 🟢 Online — demo disponibile su Vercel.

Overview. Assistente AI per docenti che personalizza lezioni e verifiche in base ai profili degli studenti.

TL;DR

• Ruolo: Prompt Engineer & Workflow Designer (Python)
• Uso principale: Generazione automatica di lezioni personalizzate e verifiche su misura per studenti con diversi livelli, stili di apprendimento e necessità DSA/BES
• Tecnologie: Python · Streamlit · OpenAI GPT-4o · Plotly · Pandas
• Stato: Online (deployabile su Google Cloud Run) / Locale

Problema

• Contesto: Scuole medie, insegnanti con classi eterogenee
• Pain point:
  • Difficoltà nel personalizzare materiali didattici per 20-30 studenti con livelli diversi
  • Tempo eccessivo per creare verifiche adattate a studenti con DSA/BES
  • Mancanza di strumenti per tracciare e analizzare i profili individuali
  • Preparazione lezioni differenziate richiede ore di lavoro manuale
• Obiettivi:
  • Automatizzare la creazione di materiali didattici personalizzati
  • Gestire profili studenti completi (livello, stile apprendimento, DSA/BES, interessi)
  • Fornire analytics e raccomandazioni basate su dati

Soluzione

L'assistente permette di:

• 📊 Gestire profili studenti dettagliati con livelli, stili di apprendimento (visivo/uditivo/cinestetico), DSA/BES, voti, assenze, interessi
• 📚 Generare lezioni personalizzate per classe con sezioni differenziate per livello base/intermedio/avanzato e adattamenti DSA/BES
• 📝 Creare verifiche su misura per singolo studente calibrate su livello attuale, lacune e caratteristiche individuali
• 📈 Visualizzare analytics avanzate con dashboard interattive, grafici performance, identificazione studenti a rischio
• 💡 Ricevere raccomandazioni AI per interventi pedagogici mirati su ogni studente

Key Features.

• 🧠 Lesson & Test generators using OpenAI GPT-4o
• 📊 Student analytics dashboard with performance tracking
• 📄 Smart export (JSON/TXT) with structured output
• 📈 Class statistics, correlations, and visual charts (Plotly)
• 🧩 Modular web UI (Streamlit) and CSV-based database
• 🔐 Optional Google OAuth (simplified login available)

Stack. Python · Streamlit · OpenAI GPT-4o · Pandas · Plotly · Google OAuth.

Run (local).

pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

Config. Copy .env.example to .env and add:

OPENAI_API_KEY=your_openai_key
CSV_PATH=data/studenti_classe.csv

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: 2-3 ore per preparare lezione differenziata manualmente
  • Dopo: 2-3 minuti per generare lezione completa con AI
  • 95% riduzione tempo preparazione verifiche personalizzate
• Qualità:
  • Maggiore consistenza nelle differenziazioni per livello
  • Adattamenti DSA/BES sempre presenti e specifici
  • Output strutturato e immediatamente utilizzabile

Status. 🟡 In refactoring — fully functional for educational institutions.

Overview. Assistente AI per professionisti video che analizza cartelle di progetti per ottimizzare workflow e organizzazione.

TL;DR

• Ruolo: Prompt Engineer & Workflow Designer (Python)
• Uso principale: Analisi automatizzata di cartelle video con metadata extraction, rilevamento duplicati e report professionali
• Tecnologie: Python · FastAPI · HTMX · OpenAI GPT-3.5-turbo · OpenCV · pymediainfo · SQLAlchemy
• Stato: Locale (cloud-ready per deploy su Render/Railway/Heroku)

Problema

• Contesto: Professionisti della post-produzione video e video editor
• Pain point:
  • Analisi manuale di centinaia di file video dispendiosa in termini di tempo
  • Difficoltà nell'identificare duplicati e file corrotti
  • Mancanza di visione d'insieme su metadata, formati e durate
  • Report non strutturati e poco professionali

Soluzione

L'assistente permette di:

• 🎬 Analizzare automaticamente cartelle video estraendo metadata completi (durata, risoluzione, codec, bitrate, frame rate, audio)
• 🔍 Rilevare duplicati tramite hash SHA256 e file corrotti tramite validazione OpenCV
• 📊 Generare report professionali in PDF e CSV scaricabili con statistiche aggregate
• 🏷️ Organizzare con tag e annotazioni per catalogare efficacemente la libreria video
• 💡 Ottenere insights AI per ottimizzazione workflow e best practices di produzione
• 🔎 Filtrare e cercare video per formato, durata, risoluzione, codec, tag

Key Features.

• 🎬 Recursive folder scan (video/audio/image formats)
• 📊 Duration and codec statistics with detailed metadata
• 🧾 Professional PDF/CSV report generation
• 🧠 AI-powered insights via OpenAI GPT-3.5-turbo
• 🔍 Duplicate detection (SHA256) and corruption validation
• 💾 SQLite database for persistent storage
• 🏷️ Tag and annotation system
• ⚡ Modern web UI with HTMX (no JavaScript required)

Stack. Python · FastAPI · HTMX · OpenAI GPT-3.5-turbo · OpenCV · pymediainfo · SQLAlchemy · ReportLab.

Run (local).

pip install -r requirements.txt
uvicorn web.main:app --reload

Risultati

• Efficienza:
  • Prima: analisi manuale di cartelle video richiedeva ore
  • Dopo: analisi automatizzata completa in secondi/minuti
  • Report professionali generati istantaneamente
• Qualità:
  • Metadata completi e accurati estratti automaticamente
  • Zero errori di trascrizione manuale
  • Consistenza nei report e nelle analisi
  • Identificazione automatica di duplicati e corruzione

Status. 🟢 Fully functional — local deployment ready, cloud deployment in preparation.

Overview. Piattaforma professionale per la gestione dell'industria musicale che automatizza metadata, coordinamento release, analytics e operazioni business in un unico workflow unificato.

TL;DR

• Ruolo: Sviluppatore Full-Stack & UI/UX Designer
• Uso principale: Gestione completa del ciclo di vita delle release musicali - da metadata a calcolo royalty
• Tecnologie: React 19 · TypeScript · Tailwind CSS · shadcn/ui · Recharts · Framer Motion
• Stato: In refactoring

Problema

• Contesto: Produttori musicali, editori e detentori di diritti
• Pain point:
  • Gestione frammentata di metadata, contratti e royalty su sistemi separati
  • Creazione manuale di materiali promozionali e documenti tecnici
  • Mancanza di visibilità unificata sulle performance e analisi
  • Processi ripetitivi e time-consuming per operazioni amministrative
• Obiettivi:
  • Centralizzare tutti i dati e processi in un'unica piattaforma
  • Automatizzare generazione asset e calcoli royalty
  • Fornire analytics in tempo reale per decisioni strategiche
  • Eliminare errori manuali nella gestione contratti e pagamenti

Soluzione

La piattaforma permette di:

• 📊 Gestire metadata completi con generazione automatica ISRC e operazioni bulk su cataloghi estesi
• 📰 Generare automaticamente press kit, schede tecniche e materiali promozionali da metadata esistenti
• 📈 Visualizzare analytics e performance con dashboard interattive e report personalizzabili
• 📅 Pianificare campagne social media con calendario visuale e coordinamento release
• 💰 Tracciare contratti e calcolare royalty con split automatici basati su termini contrattuali

Moduli Core

• Dashboard Overview: Hub centrale con metriche chiave
• Metadata Management: Catalogo completo con bulk editing
• Release Assets Generator: Creazione automatica materiali
• Analytics & Reports: Visualizzazioni interattive performance
• Social Media Planning: Calendario contenuti e scheduling
• Contract Management: Repository centralizzato accordi
• Royalty Calculator: Calcoli automatici split pagamenti

Stack. TypeScript · React 19 · Tailwind CSS 4 · shadcn/ui · Recharts · Framer Motion · Phosphor Icons · React Hook Form · Zod · Vite.

Design Philosophy

• Professional & Sophisticated: Interface che comunica credibilità con presentazione dati precisa
• Efficient Workflows: Flussi streamlined che minimizzano task ripetitivi
• Translucent Components: Design glass-morphic con profondità visiva
• Music-Themed Aesthetics: Gradienti ispirati a waveform audio e vinili
• Responsive First: Supporto mobile completo con interazioni touch-friendly

Features Distintive

• Bulk Operations: Modifica simultanea di campi comuni su centinaia di tracce
• CSV Workflow: Import/export formato industry-standard per integrazione con piattaforme distribuzione
• Template System: Generazione asset personalizzabili da metadata
• Validation System: Warning automatici per metadata incompleti con campi evidenziati
• Edge Case Handling: Gestione offline con queue locale e sync automatico
• Zero Configuration: Ready to use immediatamente, nessun setup richiesto

Status. 🟡 In refactoring — MVP in fase di completamento.

Overview. AI-assisted music press analysis: multi-query Bing search, GPT categorization, dedupe & ranking, and export to PDF/Excel/JSON. Local GUI and Web API modes with built-in rate limiting.

Local (GUI).

pip install -r requirements.txt
python gui_app.py

Web (API).

# Local
uvicorn backend_api:app --reload

# Cloud Run
gcloud run deploy album-reviews-api \
  --source . \
  --platform managed \
  --region europe-west1 \
  --allow-unauthenticated

Config. Copy .env.example to .env; add OpenAI & Bing keys.

Sample call.

curl -X POST "http://localhost:8080/api/press-review" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{"artist":"Ettore Carucci","album":"The Wall","language":"it","max_results":50}'

Estimated cost (1k runs/mo). ~$35–45 (Bing + OpenAI + Cloud Run).

Status. 🟡 In refactoring.

Overview. AI-powered tool that searches and summarizes recent YouTube news videos using Gemini and YouTube APIs. Ideal for content monitoring and media research.

Key Features.

• 🔍 Search YouTube uploads from last 48 hours
• 🧠 AI summaries with Vertex AI (Gemini)
• 💬 Interactive chat to explore sources
• 📦 Local and cloud execution modes

Stack. Python · Vertex AI (Gemini) · YouTube API.

pip install -r requirements.txt
python app.py

Status. 🟡 In refactoring.

# Clone repository
git clone https://github.com/gignus79/runway-ai-studio.git
cd runway-ai-studio

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install FFmpeg (required for video processing)
# macOS: brew install ffmpeg
# Windows: choco install ffmpeg
# Linux: sudo apt install ffmpeg

# Run application
python main.py

# Default login: admin / admin123
# Add your Runway API key in Settings

runway-ai-studio/
├── src/
│   ├── api/           # Runway client, API integration
│   ├── auth/          # Authentication system
│   ├── generators/    # Video generation logic
│   ├── storage/       # Asset management
│   ├── processing/    # FFmpeg video processing
│   ├── metadata/      # JSON/YAML metadata handling
│   ├── utils/         # Budget manager, utilities
│   └── ui/            # CustomTkinter interface
├── config/            # YAML configuration files
├── data/              # Generated assets (excluded from git)
│   ├── assets/raw/    # Original videos from Runway
│   └── assets/processed/ # Exported videos
├── credentials/       # User data (excluded from git)
├── main.py           # Application entry point
└── requirements.txt  # Python dependencies

Status. 🟡 In refactoring.