Magyar checklist · AI workflow-khoz

    AI tech workflow checklist fejlesztőknek

    Egy 2 oldalas self-check, amivel végignézed, hogy egy LLM-alapú workflow production-ready-e, vagy még csak jól működő demo.

    • 01Input, adatmodell és API contract ellenőrzés
    • 02Eval, fallback, retry és human review pontok
    • 03Logging, monitoring, latency és token cost sanity check
    Kérem a checklistet→
    workflow.check.md
    # production-ready?
[x] input  schema validated
[x] api    timeout + retry
[x] perms  server-side check
[ ] eval   golden set
[ ] retry  fallback path
[ ] log    trace id, cost
[ ] cost   per-user cap

> readiness: 3 / 7
    self-check · 2 pageshu
    I. Mit kapsz

    Mit kapsz a checklistben?

    Egy rövid, gyakorlati checklistet, ami nem azt kérdezi, hogy „lehet-e AI-t használni", hanem azt, hogy production környezetben hol fog szétesni: inputnál, jogosultságnál, evalnál, fallbacknél, loggingnál vagy költségnél.

    01 · Scope

    7 technikai ellenőrzési terület

    02 · Risk

    Production risk kérdések

    03 · Score

    Pontozható readiness self-check

    04 · Anti-pattern

    Tipikus demo → production hibák

    II. A 7 ellenőrzési terület

    A checklist ezt a 7 pontot nézi végig

    1. 01

      Input · data contract

      Input és data contract

      Stabil, validált, reprodukálható inputod van? Schema, méretlimit, prompt injection elleni alap sanitization.

    2. 02

      API · integráció

      API és integráció

      Mi történik partial failure esetén? Timeout, retry, idempotencia és verziózott prompt minden hívásnál.

    3. 03

      Permissions

      Permissions

      Ki mit láthat, küldhet, módosíthat? Szerveroldali check, RLS, a kliensre nem bízva.

    4. 04

      Eval

      Eval

      Honnan tudod, hogy a válasz jó, nem csak hihető? Offline eval set, schema validáció, regression check.

    5. 05

      Fallback · retry

      Fallback és retry

      Mit csinál a rendszer, ha az LLM rosszat ad vagy timeoutol? Másodlagos path, human review, tiszta hibaüzenet.

    6. 06

      Logging · monitoring

      Logging és monitoring

      Vissza tudod követni, miért történt valami? Trace id, prompt log, error/fallback dashboard, alertek.

    7. 07

      Cost · latency

      Cost és latency

      Token cost, várakozási idő és rate limit vállalható? Cap, cache, streaming, peak terv.

    III. Kinek való

    Kinek való?

    ✓ Való

    • →Fejlesztőknek, akik AI feature-t vagy internal automationt építenek
    • →Tech leadeknek, akik nem akarnak demó-szintű megoldást productionbe engedni
    • →Technical foundereknek, akik gyorsan akarnak építeni, de nem vakon

    ✗ Nem való

    • ·Ha általános cégvezetői AI auditot keresel
    • ·Ha csak prompt listát vagy AI tool ajánlót szeretnél
    • ·Ha még nincs konkrét workflow vagy feature, amit építenél
    IV. Miért tőlem

    Miért ezt a checklistet?

    Fejlesztőként AI automatizációkat, belső toolokat, webappokat és workflow rendszereket építek. Ez a checklist azokból a hibapontokból jön, amelyek akkor jelennek meg, amikor egy LLM-es demo elkezd valódi felhasználókkal, jogosultságokkal, adatokkal, logokkal és költségekkel találkozni.

    V. Letöltés

    Nézd végig, mielőtt productionbe engeded

    Add meg az emailed, és elküldöm a magyar AI tech workflow checklistet.

    Magyar fejlesztői AI workflow jegyzetek. Nincs spam, leiratkozás 1 katt.

    A checklistért való jelentkezéssel feliratkozol a hírlevélre is.

    VI. Ki vagyok én?
    Varga Bálint

    Varga Bálint

    Digitális termékfejlesztő, programozó és tanár. Fejlesztőknek, tech leadeknek és startupoknak építek webappokat, automatizációkat és AI workflow-kat.

    ← Vissza a főoldalra