https://github.com/taskprovision/python
TaskProvision - AI-Powered Development Automation Platform
https://github.com/taskprovision/python
cursor llm make mistral n8n ollama ollama-api proivision provision task taskinity
Last synced: 2 months ago
JSON representation
TaskProvision - AI-Powered Development Automation Platform
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/taskprovision/python
- Owner: taskprovision
- License: apache-2.0
- Created: 2025-06-07T15:34:54.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-06-07T21:26:27.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-06-07T21:27:39.988Z (about 1 year ago)
- Topics: cursor, llm, make, mistral, n8n, ollama, ollama-api, proivision, provision, task, taskinity
- Language: Python
- Homepage: https://taskprovision.github.io/python/
- Size: 5.86 KB
- Stars: 0
- Watchers: 0
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# TaskProvision
[](https://pypi.org/project/taskprovision/)
[](https://pypi.org/project/taskprovision/)
[](https://github.com/taskprovision/python/blob/main/LICENSE)
[](https://github.com/taskprovision/python/actions)
[](https://codecov.io/gh/taskprovision/python)
[](https://taskprovision.readthedocs.io/)
[](https://github.com/psf/black)
[](https://lgtm.com/projects/g/taskprovision/python/context:python)
[](https://lgtm.com/projects/g/taskprovision/python/alerts/)
[](https://pypistats.org/packages/taskprovision)
[](https://github.com/psf/black)
[](https://pycqa.github.io/isort/)
[](https://github.com/astral-sh/ruff)
[](https://github.com/pre-commit/pre-commit)
TaskProvision is an AI-Powered Development Automation Platform that helps developers automate repetitive tasks, generate high-quality code, and maintain code quality standards.
## 🚀 Features
- AI-powered code generation
- Automated code quality checks
- Task management and automation
- Integration with popular development tools
- Extensible architecture
## 📦 Installation
### Using pip
```bash
pip install taskprovision
```
### From source
```bash
git clone https://github.com/taskprovision/python.git
cd python
pip install -e .[dev]
```
## 🛠️ Development Setup
1. Clone the repository:
```bash
git clone https://github.com/taskprovision/python.git
cd python
```
2. Set up a virtual environment:
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
```
3. Install development dependencies:
```bash
pip install -e .[dev]
```
4. Install pre-commit hooks:
```bash
pre-commit install
```
## 🧪 Running Tests
```bash
# Run all tests
pytest
# Run tests with coverage
pytest --cov=taskprovision --cov-report=term-missing
```
## 📚 Documentation
Documentation is available at [taskprovision.readthedocs.io](https://taskprovision.readthedocs.io/).
## 🤝 Contributing
Contributions are welcome! Please see our [Contributing Guide](CONTRIBUTING.md) for details.
## 📄 License
This project is licensed under the Apache 2.0 License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
## 📞 Support
For support, please open an [issue](https://github.com/taskprovision/python/issues) or email info@softreck.dev.
TaskProvision - AI-Powered Development Automation Platform
# 🚀 WronAI AutoDev - AI-Powered Development Automation Platform
## 📋 Produkt Overview
**WronAI AutoDev** to platforma AI, która automatyzuje proces developmentu dla małych zespołów i freelancerów. Łączy w sobie najlepsze elementy TaskGuard, ELLMa i goLLM w jeden sprzedawalny produkt.
### 🎯 Value Proposition
- **"Od pomysłu do działającego kodu w 15 minut"**
- Automatyczne generowanie kodu z LLM
- Quality guard zapewniający jakość
- Task management z AI insights
- Self-hosted na własnym VPS
### 💰 Pricing Strategy
- **Starter**: $29/msc (do 3 projektów)
- **Professional**: $79/msc (unlimited projekty + team features)
- **Enterprise**: $199/msc (white-label + custom integrations)
## 🎪 Customer Acquisition Strategy
### 1. 🎯 Target Customers Discovery
Zamiast zgadywać kto potrzebuje AI development tools, znajdźmy ich aktywnie:
```bash
# GitHub Lead Mining Script
#!/bin/bash
# search_potential_customers.sh
# Szukamy firm/osób, które:
# 1. Mają problemy z kodem (dużo issues)
# 2. Małe zespoły (2-10 kontrybutorów)
# 3. Używają Pythona/JavaScript
# 4. Ostatnia aktywność < 30 dni
curl -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
"https://api.github.com/search/repositories?q=language:python+size:>1000+contributors:2..10+updated:>2024-11-01&sort=updated&per_page=100" \
| jq '.items[] | {name: .name, owner: .owner.login, issues: .open_issues_count, stars: .stargazers_count, updated: .updated_at, contributors_url: .contributors_url}' \
> potential_customers.json
# Analiza potencjalnych klientów
python3 analyze_prospects.py potential_customers.json
```
### 2. 📧 Automated Outreach Pipeline
**Clay.io Setup** (Free 14-day trial):
```yaml
# Clay Workflow for Lead Generation
data_sources:
- github_api: "Repository analysis"
- company_enrichment: "Find decision makers"
- email_finder: "Contact information"
personalization:
- "I noticed {{company}} has {{open_issues}} open issues in {{repo_name}}"
- "Your team could save {{estimated_hours}} hours/week with AI automation"
- "Free 15-minute demo: Turn your biggest pain point into automated solution"
follow_up_sequence:
day_0: "Personal GitHub analysis + value prop"
day_3: "Case study: Similar company, 60% faster development"
day_7: "Free tool: GitHub repository health checker"
day_14: "Last chance: 50% discount for early adopters"
```
### 3. 🎪 Demo-First Sales Approach
**Interactive Demo Strategy**:
```bash
# demo_generator.py - Personalizowane demo dla każdego klienta
import requests
import openai
def create_personalized_demo(github_repo):
# Analizuj repozytorium klienta
repo_analysis = analyze_repo(github_repo)
# Wygeneruj demo based on ich problemów
demo_scenario = f"""
Based on {github_repo}, create a demo showing:
1. Auto-fixing their top 3 code issues
2. Generating tests for untested functions
3. Optimizing their slowest module
Demo URL: https://demo.wronai.com/{client_hash}
"""
return generate_interactive_demo(demo_scenario)
# Każdy lead dostaje unique demo URL w 5 minut
```
## 🛠️ VPS Setup & Infrastructure
### Application Stack
```python
# main.py - Core WronAI AutoDev Application
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
from pydantic import BaseModel
import subprocess
import asyncio
import openai
app = FastAPI(title="WronAI AutoDev", version="1.0.0")
class CodeRequest(BaseModel):
description: str
github_repo: str = None
preferred_language: str = "python"
class ProjectAnalysis(BaseModel):
repo_url: str
@app.post("/generate-code")
async def generate_code(request: CodeRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
"""Generate high-quality code from description"""
# 1. Use ELLMa for code generation
code = await ellma_generate(request.description, request.preferred_language)
# 2. Apply TaskGuard quality checks
quality_report = taskguard_validate(code)
# 3. Use goLLM for optimization
optimized_code = gollm_optimize(code, quality_report)
# 4. Create deployment files
deployment_files = create_deployment_package(optimized_code)
return {
"generated_code": optimized_code,
"quality_score": quality_report.score,
"deployment_ready": True,
"estimated_time_saved": "4-6 hours",
"files_created": len(deployment_files)
}
@app.post("/analyze-project")
async def analyze_project(analysis: ProjectAnalysis):
"""Analyze existing project and suggest improvements"""
# Clone and analyze repo
repo_analysis = await analyze_github_repo(analysis.repo_url)
# Generate improvement suggestions
suggestions = await generate_ai_suggestions(repo_analysis)
return {
"health_score": repo_analysis.health_score,
"issues_found": repo_analysis.issues,
"suggestions": suggestions,
"potential_time_savings": f"{suggestions.estimated_hours} hours/week"
}
@app.get("/demo/{client_hash}")
async def personalized_demo(client_hash: str):
"""Serve personalized demo for specific client"""
client_data = get_client_data(client_hash)
demo_content = generate_demo_for_client(client_data)
return {"demo_url": f"/interactive-demo/{client_hash}",
"personalized_scenarios": demo_content}
# Background task: Customer success tracking
@app.post("/track-usage")
async def track_customer_usage(user_id: str, action: str):
"""Track user actions for customer success"""
# Automatyczne śledzenie sukcesu klienta
# Trigger retention campaigns if needed
pass
```
## 💰 Revenue Automation Stack
### 1. 🎯 Free Tools for Lead Generation
**GitHub Repository Health Checker** (Darmowy lead magnet):
```python
# free_tools/repo_health_checker.py
def create_free_health_checker():
"""
Darmowy tool który:
1. Analizuje repo GitHub
2. Daje health score
3. Pokazuje top 5 problemów
4. Sugeruje rozwiązania
5. Oferuje "Get full analysis with WronAI AutoDev"
"""
return """
🔍 Repository Health Score: 67/100
❌ Top Issues Found:
1. 23% functions lack docstrings
2. 156 lines of duplicate code detected
3. 5 security vulnerabilities
4. Missing unit tests (43% coverage)
5. 12 outdated dependencies
💡 Estimated fix time: 14 hours manually
⚡ WronAI AutoDev: 2 hours automated
🚀 Get Full Analysis + Auto-Fix: [Start Free Trial]
"""
# Embed na stronie jako widget
```
### 2. 💳 Billing Setup (Stripe + Self-hosted)
```python
# billing/stripe_integration.py
import stripe
from datetime import datetime, timedelta
stripe.api_key = "sk_test_..." # Free account
class AutoDevBilling:
def __init__(self):
self.plans = {
"starter": {"price": 29, "projects": 3},
"professional": {"price": 79, "projects": -1}, # unlimited
"enterprise": {"price": 199, "custom": True}
}
def create_customer_subscription(self, email, plan_type, github_username):
"""Create subscription with 14-day free trial"""
customer = stripe.Customer.create(
email=email,
metadata={"github": github_username, "source": "autodev"}
)
subscription = stripe.Subscription.create(
customer=customer.id,
items=[{"price": f"price_{plan_type}"}],
trial_period_days=14, # Free trial
metadata={"plan": plan_type}
)
# Trigger welcome sequence
self.send_onboarding_email(email, github_username)
return subscription
def usage_based_billing(self, customer_id, api_calls, generation_time):
"""Track usage for potential upselling"""
# Log usage patterns
usage_data = {
"customer": customer_id,
"api_calls": api_calls,
"generation_time": generation_time,
"timestamp": datetime.now()
}
# Auto-suggest plan upgrade if needed
if api_calls > 1000: # Starter limit
self.suggest_upgrade(customer_id, "professional")
```
### 3. 📊 Customer Success Automation
```python
# customer_success/automation.py
class CustomerSuccessBot:
def __init__(self):
self.health_thresholds = {
"login_frequency": 7, # days
"api_usage": 10, # calls/week
"trial_engagement": 3 # features used
}
async def monitor_customer_health(self, customer_id):
"""Monitor customer engagement and trigger interventions"""
metrics = await self.get_customer_metrics(customer_id)
# Low engagement detection
if metrics.days_since_login > 7:
await self.send_reengagement_email(customer_id)
# Feature adoption tracking
if metrics.trial_day == 7 and metrics.features_used < 2:
await self.schedule_personal_demo(customer_id)
# Upgrade opportunity detection
if metrics.api_calls > metrics.plan_limit * 0.8:
await self.suggest_upgrade(customer_id)
async def automated_customer_interviews(self, customer_id):
"""AI-powered customer feedback collection"""
interview_questions = [
"What's your biggest development bottleneck?",
"How much time does WronAI save you weekly?",
"What feature would make this a must-have tool?"
]
# Send via email with tracking
response_data = await self.send_feedback_survey(customer_id, interview_questions)
return self.analyze_feedback_with_ai(response_data)
```
## 🎪 Campaign Implementation Plan
### Week 1-2: Infrastructure & Lead Generation
```bash
# Day 1: Setup infrastructure
./setup_wronai_infrastructure.sh
# Day 2-3: Deploy application stack
kubectl apply -f wronai-autodev-deployment.yaml
# Day 4-7: Build free tools
python3 create_free_health_checker.py
python3 create_github_analyzer.py
# Day 8-14: Setup lead generation
# - Clay.io trial setup
# - GitHub lead mining scripts
# - Landing page creation
```
### Week 3-4: Sales Automation
```bash
# Setup email sequences (ConvertKit free trial)
# Create personalized demo system
# Implement Stripe billing
# Launch first outreach campaign (100 prospects)
```
### Week 5-8: Optimization & Scaling
```bash
# A/B test email templates
# Optimize demo conversion
# Implement customer success automation
# Scale to 500+ prospects/week
```
## 📊 Expected Results & ROI
### Month 1 Targets:
- **Leads Generated**: 200+
- **Demo Requests**: 20+
- **Trial Signups**: 10+
- **Paying Customers**: 3-5
- **MRR**: $150-400
### Month 3 Targets:
- **Leads Generated**: 1,000+
- **Demo Requests**: 100+
- **Trial Signups**: 50+
- **Paying Customers**: 15-25
- **MRR**: $1,200-2,000
### Break-even Analysis:
- **Platform Costs**: $50/month (VPS + domains)
- **Tool Costs**: $0-100/month (free trials initially)
- **Break-even**: 2-3 customers
- **Target**: 10-15 customers by month 3
## 🚀 Implementation Commands
```bash
# 1. Start the complete setup
git clone https://github.com/wronai/autodev-sales-machine.git
cd autodev-sales-machine
chmod +x setup_everything.sh
./setup_everything.sh
# 2. Launch first campaign
python3 campaigns/github_lead_mining.py
python3 campaigns/email_sequence_launch.py
# 3. Monitor results
python3 analytics/campaign_dashboard.py
# Start selling TODAY! 🎯
```
# Strategia Pozyskiwania Klientów dla Rozwiązań Głosowych i Agentów Autonomicznych w Ekosystemie WronAI
Poniższy plan integruje innowacyjne podejścia z niskobudżetowymi technikami pozyskiwania klientów, skupiając się na unikalnych funkcjonalnościach projektów WronAI: interfejsów głosowych i systemów agentowych uczących się zachowań użytkowników.
---
## Architektura Rozwiązania: Połączenie Technologii i Marketingu
### 1. **Voice-First Demo Engine**
Wykorzystaj **WronAI Assistant** do stworzenia interaktywnego demo głosowego działającego w 3 trybach:
1. **Diagnostyczny**: Analiza problemów biznesowych poprzez konwersację głosową
2. **Prognostyczny**: Generacja rozwiązań z wykorzystaniem Allama Benchmark
3. **Automatyzacyjny**: Integracja z systemem klienta przez API
```python
from wronai.assistant import VoiceEngine
from allama.benchmark import SolutionGenerator
class VoiceDemo:
def __init__(self):
self.engine = VoiceEngine(lang='pl')
self.solver = SolutionGenerator()
def start_session(self):
problem = self.engine.record_query()
analysis = self.solver.analyze(problem)
solution = self.solver.generate(analysis)
self.engine.speak_solution(solution)
return solution
```
---
## Konkretne Techniki Pozyskania z Niskim Budżetem
### 2.1 **Hyper-Localized Voice SEO**
- Wdrożenie strategii optymalizacji pod wyszukiwania głosowe:
- Tworzenie 30-sekundowych odpowiedzi audio na pytania typu "Jak zautomatyzować [problem branżowy]?"
- Hostowanie na własnym serwerze z wykorzystaniem **WronAI docker-platform**
- Dystrybucja przez:
- Google Business Profile (odpowiedzi na pytania)
- Apple Business Connect
- Lokalne katalogi usługowe
**Koszt**: $0 (wykorzystanie istniejących narzędzi WronAI)
**Efektywność**: 23% wzrost konwersji wg badań First Page Sage [2]
---
### 2.2 **Autonomiczny Cold Outreach**
- Automatyzacja procesu pozyskania poprzez:
- **Worker Agent** analizujący publicznie dostępne dane:
- GitHub activity (nowe projekty w Pythonie)
- Stack Overflow threads z błędami kompatybilnymi z AIRun
- LinkedIn posts o problemach DevOps
```javascript
// Worker Agent Configuration
{
"data_sources": ["github", "stackoverflow", "linkedin"],
"trigger_keywords": ["edge computing error", "llm optimization", "automated testing"],
"response_template": "Wykryliśmy {problem} w Twojej działalności. Nasze rozwiązanie {solution} może zautomatyzować ten proces. Demo dostępne pod {link}",
"comms_channel": "email"
}
```
**Mechanizm działania**:
1. Worker monitoruje źródła w czasie rzeczywistym
2. Przy wykryciu problemu generuje spersonalizowaną ofertę
3. Wysyła poprzez zintegrowany **git2wp** jako landing page
---
### 2.3 **Gamifikacja Onboardingowa**
- Wdrożenie systemu nagród dla pierwszych użytkowników:
- **TaskGuard** śledzi postępy w integracji
- Nagrody w formie:
- Darmowych mocy obliczeniowych na WronAI docker-platform
- Dostęp do beta wersji **Allama 2.0**
- Mechanizm poleceń:
- 10% zysk z konwersji poleconych klientów
**Przykład implementacji**:
```python
from taskguard.rewards import GamificationEngine
class OnboardingSystem:
def __init__(self):
self.gamification = GamificationEngine()
def track_progress(self, user_id):
tasks_completed = self.gamification.get_tasks(user_id)
if tasks_completed >= 5:
self.gamification.grant_reward(user_id, 'free_credits', 100)
self.gamification.unlock_feature(user_id, 'allama_beta')
```
---
## Kanały Dystrybucji z ROI >300%
### 3.1 **Voice Ad Network**
- Tworzenie mikro-kampanii głosowych:
- 15-sekundowe spoty generowane przez **WronAI Assistant**
- Dystrybucja przez:
- Alexa Skill Store (wymiana za recenzje)
- Google Assistant Actions
- Automotive IVR systems
**Koszt**: $0.02 za wywołanie
**Konwersja**: 7.3% wg testów First Page Sage [2]
---
### 3.2 **Embedded Code Marketing**
- Publikacja gotowych snippetów kodu z funkcją auto-promocyjną:
- Fragmenty integrujące AIRun z popularnymi frameworkami
- Ukryty mechanizm: po 100 wykonaniach wyświetla się oferta
```python
# Przykładowy snippet promocyjny
import airun
def main():
try:
# ...kod użytkownika...
except Exception as e:
fix = airun.auto_fix(e, premium=True) # Po 100 wywołaniach sugeruje subskrypcję
apply_fix(fix)
```
**Dystrybucja**:
- GitHub Gist
- Stack Overflow odpowiedzi
- PyPI pakietów
---
### 3.3 **AI-Powered Retargeting**
- Implementacja systemu ponownego zaangażowania:
- **Worker Agent** analizuje zachowanie odrzuconych leadów
- Generuje spersonalizowane case studies w formie:
- Interaktywnych notebooków Jupyter
- Symulacji kosztów w Excelu
- Wizualizacji ROI w Power BI
**Mechanizm**:
```mermaid
graph TD
A[Lead Odrzucony] --> B{Analiza Przyczyn}
B --> C[Budget] --> D[Generuj Symulację Kosztów]
B --> E[Features] --> F[Twórz Demo Specyficzne]
B --> G[Timing] --> H[Ustaw Reminder Calendar]
```
---
## Metryki Sukcesu i Optymalizacja
### 4.1 **Autonomiczny System A/B Testujący**
- Wdrożenie ciągłej optymalizacji poprzez:
- **TaskGuard** zarządzający wariantami ofert
- **Allama** analizująca wyniki w czasie rzeczywistym
```python
from allama.ab_testing import AutonomousOptimizer
class CampaignManager:
def __init__(self):
self.optimizer = AutonomousOptimizer()
def run_test(self, variants):
winner = self.optimizer.continuous_test(variants)
self.optimizer.apply_winner(winner)
```
**Kluczowe wskaźniki**:
- CAC (Customer Acquisition Cost): $450
- Time-to-Conversion: 0.7:
self.trigger_offer()
## Podsumowanie Implementacyjne
**Kroki Startowe (Tygodnie 1-4):**
1. Wdrożenie Voice-First Demo na istniejącej infrastrukturze WronAI
2. Automatyzacja pozyskania leadów przez Worker Agent (koszt: $0)
3. Publikacja 50 snippetów kodu z mechanizmem auto-promocji
**Koszty Inicjalne:**
- $200/miesiąc na hostowanie demo
- 8h/miesiąc konserwacji systemu
**Przewidywane Przychody (Miesiąc 6):**
- $4,500 z konwersji bezpośrednich
- $1,200 z programów partnerskich
- $800 z upsellów