Portfolio
Realne projekty, realni klienci. Każdy z nich powstał w trybie Sprintly: 0 zł upfront, dostawa w 7 dni, płatność po zatwierdzeniu wyników.
Wyzwanie
Firmy w UE łamią RODO przez nieprawidłowe wdrożenia zgód, niewidoczne trackery i nieaktualne polityki prywatności. Brak narzędzia, które łączy real-time scanning, warstwę zgód i generator dokumentacji w jednym miejscu.
Co zbudowaliśmy
- Banner Builder — generator personalizowanych bannerów zgód cookies dla klientów (drag&drop, branding, A/B variants, gotowy embed kod)
- Panel klienta / Dashboard — pełna kontrola nad warstwą zgód, statystyki akceptacji, audyt historyczny, multi-site management
- Compliance Engine — automatyczne sprawdzanie zgodności w czasie rzeczywistym wg RODO, ePrivacy, DSA
- Live scanner stron — wykrywa wszystkie cookies, trackery i piksele (Meta, GA4, GTM, HotJar) z analizą "co psuje zgodę przed jej wyrażeniem"
- Automation workflows — automatyczne update polityk przy zmianach w stronie, alerts dla complianceofficera
- Integracje — GTM, Google Consent Mode v2, Meta CAPI, HotJar, Stripe, SCIM, Sentry, Resend
- 17 języków z proper hreflang dla SEO + cross-promo "Powered by Lexora" w bannerach klientów
Stack
Next.js 15React 19TypeScript
Node.jsMySQLCloudflare
ResendSCIMTailwind
Skala
- 17 języków z hreflang dla SEO
- 11 procesów PM2 — workery, schedulery, watchdogi
- 4 worker threads dla market research, live check, ingest
- Dziesiątki tysięcy linii kodu aplikacji produkcyjnej
Rezultat: Lexora to dziś produkt produkcyjny, używany do skanowania compliance całego rynku. Sprintly również używa cookie consent layer Lexory na własnej stronie ("Powered by Lexora" w bannerze cookies).
Wyzwanie
Coachka pracowała przez LinkedIn DM, rezerwacje umawiała emailem. Płatności BLIK/przelew, faktury wystawiała ręcznie. Materiały po sesji (audyty CV, mock interview feedback, action plany) wysyłała emailami które ginęły w skrzynkach klientów. No-show 20% bo brak deposit.
Świetny coach, słaby system. Klient nie miał gdzie wrócić do materiałów, coachka traciła czas na admin zamiast na sesje.
Co zbudowaliśmy
- Strona multi-page (7 podstron) - hero z value proposition (kariera +35% pensji), programy (audyt CV, 12-tygodniowy program, mock interviews, negocjacja oferty), opinie klientów, blog kariera, FAQ, kontakt, RODO/regulamin - SEO setup pod "career coach Warszawa", "audyt CV", "coaching kariery"
- System rezerwacji konsultacji - kalendarz dostępnych slotów (Google Calendar sync), klient rezerwuje sesję w 2 klikach, deposit przez Stripe przy bookingu
- Programy przez Stripe - jednorazowy audyt CV (590 zł), 12-tygodniowy program career change (4500 zł), bundle 8 sesji + mock interviews
- Panel klienta - moje sesje, materiały po sesji (CV draft, action plan, feedback), historia, nadchodzące terminy
- Materiały per sesja - coachka uploaduje PDF audyt CV, action plan, mock interview feedback - klient ma wszystko w jednym miejscu zamiast szukać w emailu
- WhatsApp przypomnienia - automatyczne 24h i 2h przed sesją, no-show spadł z 20% do 5%
- Chatbot AI - Claude API odpowiada na pytania o programy, ceny, dostępność 24/7 (zamiast coachka odpisywała na DM o 22:00)
- RODO/GDPR + WCAG 2.2 + SEO ready - cookie banner, polityka prywatności, schema.org Person + Service, Core Web Vitals targets
Stack
Next.js 15React 19TypeScript
PostgreSQLStripeGoogle Calendar API
WhatsApp Business APIAnthropic Claude APICloudflare
Czas realizacji
- Strona multi-page + system rezerwacji: 14 dni
- Panel klienta z materiałami: 7 dni jako extension
- Care Plan Standard (99 zł/mc): hosting, backupy, drobne poprawki, security patches
Rezultat: No-show spadł z 20% do 5% (deposit + WhatsApp). Klienci sami pobierają materiały z panelu - 0 maili "wyślij mi jeszcze raz to CV". Sprzedaż programów przez Stripe = 12-tygodniowy program kupowany z góry zamiast płatność po sesji. Coachka wzięła 3 razy więcej klientów w 6 miesięcy bez zwiększania pracy adminowej. Strona generuje leady z Google na "audyt CV Warszawa", "coaching kariery managerów".
Wyzwanie
Trener prowadził rezerwacje przez WhatsApp i Instagram DM. Płatności gotówką albo BLIK-iem. Pamiętanie kto ile sesji ma w pakiecie - na karteczkach. No-show 25% bo brak deposit/przypomnień. Konkurencyjni trenerzy mieli już strony z bookingiem, on wciąż "po staremu".
Trener tracił czas na admin zamiast trenować, klienci nie pojawiali się, brak skali poza dotychczasowymi klientami z polecenia.
Co zbudowaliśmy
- Strona multi-page - hero z "before/after" galerią klientów, oferta (PT, online coaching, plan żywieniowy), cennik pakietów, opinie, blog (treningi + dieta), kontakt
- System rezerwacji online - kalendarz dostępnych slotów, klient rezerwuje termin w 2 klikach, automatyczna synchronizacja z Google Calendar trenera
- Pakiety przez Stripe - 10/20/30 sesji, online coaching miesięczny (subscription), plan żywieniowy (jednorazowy)
- Panel klienta - moje sesje, ilość pozostałych z pakietu, historia treningów, przepisy żywieniowe, anulowanie 24h przed
- WhatsApp przypomnienia - automatyczne 24h i 2h przed sesją przez WhatsApp Business API, no-show spadł z 25% do 6%
- Chatbot AI - Claude API odpowiada na pytania o oferty, ceny, dostępność 24/7 (zamiast trener odpowiadał na DM o 22:00)
- RODO/GDPR + WCAG 2.2 + SEO ready - cookie banner, polityka prywatności, schema.org Person + Service, Core Web Vitals targets
Stack
Next.js 15React 19TypeScript
PostgreSQLStripe SubscriptionsWhatsApp Business API
Anthropic Claude APIGoogle Calendar APIVercel
Czas realizacji
- Strona + system bookingowy: 14 dni
- Chatbot AI: 7 dni jako extension
- Care Plan Pro (199 zł/mc): hosting, backupy, monthly perf audit, drobne dev
Rezultat: No-show spadł z 25% do 6% dzięki WhatsApp reminderom. Trener odzyskał wieczory - chatbot odpowiada na 70% standardowych pytań. Sprzedaż pakietów przez Stripe = klienci kupują 10/20 sesji z góry zamiast płacić po każdej. Liczba klientów wzrosła z 18 do 32 w 3 miesiące bez zwiększania pracy adminowej.
Wyzwanie
Trader manualny patrzy na 5+ wskaźników naraz przez wiele godzin. Brak czasu na backtest strategii bo platformy (TradingView) ograniczają historyczne dane. Wymyślona strategia ma 10% szans przeżyć bo nie była przetestowana statystycznie.
Brak danych historycznych + brak backtestingu = decyzje na intuicji, drawdown rośnie, kapitał topnieje.
Co zbudowaliśmy
- Backtest engine - import OHLCV 1m candle dla 50+ par crypto/forex/akcje, 5+ lat danych, Python silnik backtest z metrykami (Sharpe, MAR, max drawdown, win rate)
- Live signal engine - PM2 worker który nasłuchuje data feeds, oblicza sygnały dla aktywnych strategii, wysyła do dashboardu + Telegram
- Dashboard real-time - aktualne pozycje, PnL today/all-time, sygnały, equity curve, watch list
- Strategy builder - kompozycja sygnałów (RSI/EMA/MACD + warunki entry/exit) bez kodu, możliwość code mode dla advanced
- Notifications - Telegram bot dla sygnałów, email dla weekly summary, SMS dla drawdown alerts
- Multi-user, multi-broker - osobni traderzy, każdy ma swoje API keys (Binance, IB, Alpaca), izolacja portfeli
Stack
Next.js 15React 19TypeScript
Python (FastAPI)TimescaleDBRedis
PM2 workersTelegram Bot APITailwind
Rezultat: Backtest strategii zajmuje minuty zamiast tygodni. Live signal engine pracuje 24/7. Decyzje tradera są oparte na statystyce, nie intuicji. Produkt obecnie w fazie aktywnego rozwoju jako own SaaS Sprintly.
Twój projekt może być następny
0 zł upfront, dostawa od 7 dni, płatność po zatwierdzeniu wyników. Tak jak dla Lexory i naszych klientów.
Wyceń swój projekt