[ 04 // ZAKRES I REZULTATY PROJEKTU ] · KLIENT: Poufny Projekt GovTech [NDA] (Rynki Wschodzące & Global) · ROLA: Inżynieria produktu i architektura systemu · 2026 · MVP zweryfikowane; kolejny etap w rozwoju

GovTech: platforma dokumentów i zobowiązań infrastrukturalnych

Od sprawdzenia obiegu dokumentów po projekt dedykowanego systemu plików, uprawnień i odczytywania zobowiązań z pomocą AI.

WALIDACJA Pierwsze MVP zweryfikowane

OBECNY ETAP Dedykowana platforma w rozwoju

DOSTĘP DO DANYCH PostgreSQL + reguły dostępu do rekordów

ZAKRES AI Odczyt zobowiązań do weryfikacji

[ 01. WYZWANIE BIZNESOWE ]

Co wymagało zmiany

Projekty infrastrukturalne w partnerstwie publiczno-prywatnym angażują kilka organizacji pracujących z umowami, plikami technicznymi i wieloletnimi zobowiązaniami. Przed inwestycją w dedykowaną platformę przedsięwzięcie potrzebowało sprawdzić sposób organizowania dokumentów i zarządzania dostępem. Pierwsze MVP zweryfikowało podstawowy proces. Kolejny etap obejmuje większe pliki, bardziej precyzyjne relacje między danymi i uprawnienia. Tożsamość klienta oraz poufne szczegóły umów pozostają nieujawnione.

[ 02. ARCHITEKTURA SYSTEMU ]

Jak łączą się elementy systemu

[ Etap 1: walidacja procesu ]
    Webflow + Memberstack + Airtable + Make + Cloudflare R2
                         │
[ Etap 2: architektura w rozwoju ]
    Aplikacja Next.js
        ├── Autoryzowane przesyłanie plików → Cloudflare R2
        ├── Uwierzytelnianie i dane → Supabase / PostgreSQL
        └── Przetwarzanie dokumentów → Python / FastAPI / LLM
                                          │
                             Odczytane zobowiązania → weryfikacja człowieka

[ 03. DECYZJE ARCHITEKTONICZNE ]

Zakres prac i kluczowe decyzje

1. Najpierw sprawdzenie procesu. Początkowy system łączył Webflow, Memberstack, Airtable i Make do weryfikacji ścieżki użytkownika. Dało to podstawę do kolejnej decyzji architektonicznej. 2. Pliki poza ograniczeniami formularza. Zaprojektowaliśmy ścieżkę przesyłania dużych dokumentów przez Cloudflare Workers i R2, a w kolejnej architekturze bezpośrednie przesyłanie z użyciem podpisanych adresów o ograniczonym czasie ważności. 3. Jawne zasady dostępu. Projekt dedykowanej platformy korzysta z Supabase i PostgreSQL z regułami dostępu do rekordów. Uprawnienia można określać razem z modelem danych. 4. Analiza AI jako osobna usługa. Python i FastAPI obsługują projektowany proces odczytywania zobowiązań oraz terminów z dokumentów. Uzyskane informacje są przeznaczone do weryfikacji przez człowieka. To zakres rozwijanego systemu, a nie deklaracja zakończonego wdrożenia.

[ 04. REZULTATY I STATUS REALIZACJI ]

Co przyniosły prace

▶ Pierwsze MVP zweryfikowało obieg dokumentów i dostarczyło podstaw do kolejnego etapu rozwoju.

▶ Architektura rozdziela przechowywanie dokumentów, dane aplikacji, kontrolę dostępu i analizę AI.

▶ Rozwijana jest osobna usługa przetwarzania dokumentów wspierająca odczytywanie zobowiązań.

Kiedy podobne rozwiązanie ma sens

Podobny zakres ma sens, gdy organizacja sprawdziła już proces i potrzebuje przekształcić go w dedykowaną platformę z obsługą dokumentów, wieloma rolami użytkowników i kontrolowanym wsparciem AI.

[ 05. STOS TECHNOLOGICZNY I NARZĘDZIA ]

Next.js 14 TypeScript Supabase (PostgreSQL) Cloudflare Workers Cloudflare R2 Python FastAPI Tailwind CSS Figma Design System

[ PODOBNE WYZWANIE? ]

Porozmawiajmy o Twoim systemie

Opisz proces, obecne ograniczenia i oczekiwany rezultat.

Porozmawiajmy o projekcie