O produto web e iOS em setembro de 2026. As capturas mostram o seu estado nessa altura.
Downloads em iOS + Android
3.200+
Contas registadas
2.200+
Registos de eventos publicados
15.000+
O produto em números / Os registos incluem eventos passados e futuros. Downloads e contas medem coisas diferentes.
01 / Bodrum Flow
O produto e o trabalho à sua volta
As pessoas usam o Bodrum Flow para explorar eventos, programas de espaços e experiências. Desenvolvê-lo implica trabalhar na aplicação móvel e no site, mas também nas ferramentas menos visíveis que mantêm útil a informação sobre eventos.
Como fundador e programador, o meu trabalho abrange as interfaces do produto, os dados estruturados, o processamento assistido por IA e as ferramentas operacionais. Os exemplos abaixo vêm dos sistemas implementados por trás do produto.
Um produto, várias formas de acesso
A aplicação em React Native e Expo permite guardar planos, seguir espaços e realizar ações diretamente nos eventos. O produto web em Next.js oferece uma forma imediata de descobrir e partilhar programas. Os conteúdos são apresentados em turco, inglês, alemão e russo.
Capturas reais do produto feitas a 5 de setembro de 2026. As datas e a disponibilidade correspondem a esse momento.
02 / Por trás da interface
Do material de origem à informação útil
As publicações nas redes sociais, as Stories e os ficheiros enviados contêm informações em formatos diferentes. O processo de conteúdos guarda o contexto da fonte juntamente com os registos estruturados de eventos.
01
Capturar
Publicações de origem, Stories e cartazes ou vídeos enviados.
02
Interpretar
OCR e extração multimodal, com o contexto da fonte.
03
Validar e rever
Verificações de datas e identidade, atualizações com condições de controlo e percursos de revisão.
04
Usar no produto
Registos estruturados para a descoberta e a distribuição editorial.
A revisão e a correção continuam a fazer parte do processo. O processamento automatizado não significa que todos os resultados estejam prontos para publicação.
03 / Engenharia
Decisões dentro do sistema
Extração e qualidade dos dados
Ler um cartaz é apenas o primeiro passo
O processo de ingestão BF_InstaScrab combina OCR, contexto de imagem e extração multimodal. Regras determinísticas normalizam depois as datas, a estrutura dos programas e a identidade dos eventos, preservando as evidências por trás do resultado estruturado.
Nas Stories, a hora de publicação e a de captura são tratadas separadamente. Uma referência como «esta noite» tem de se apoiar na identidade da fonte e em evidências temporais. As datas por resolver podem ser sinalizadas para revisão.
Identidade dos eventos
Evitar uma fusão incorreta
A coincidência do espaço, do dia e da hora não basta para mover ficheiros entre eventos. Artistas em conflito ou uma identidade incerta podem bloquear a transferência, e uma etiqueta de revisão de duplicados não a autoriza por si só.
As fusões permitidas usam operações de base de dados com condições prévias de atualização e rastreabilidade. Os registos bloqueados continuam protegidos. O objetivo é evitar que o cartaz ou vídeo de outro evento seja associado por engano, sem aviso.
Fiabilidade
Separar a captura do processamento
Uma fila local persistente armazena o trabalho capturado antes do processamento. As escritas e atribuições atómicas mantêm definida a responsabilidade por cada tarefa. A lógica de recuperação pode voltar a colocar tarefas abandonadas na fila quando as evidências temporais disponíveis são fiáveis.
As novas tentativas têm limites e intervalos cada vez maiores. Estes mecanismos permitem retomar a ingestão após interrupções sem tratar cada falha como um motivo para começar de novo.
IA e controlos editoriais
A resposta do modelo num processo controlado
O sistema de moderação combina evidências de imagem e texto com a resposta estruturada do modelo. O código verifica depois as regras de espaço, data e conflitos. Uma proposta de publicação pode ficar pendente de revisão quando essas verificações falham.
Impressões digitais de revisão e um registo persistente evitam que evidências inalteradas desencadeiem repetidamente o mesmo trabalho. Novas evidências ou um operador podem reabrir um caso, enquanto limites de registos e custos restringem cada execução.
Receção e distribuição
Adaptar-se à forma como as pessoas trabalham
FlowBot, o serviço de receção do WhatsApp, associa cartazes, vídeos e legendas que chegam em ordens diferentes e guarda o seu contexto numa fila de processamento. Também preserva as legendas recebidas enquanto um vídeo está a ser processado.
Uma interface editorial separada permite selecionar eventos de dia e de noite. Os editores escolhem os registos; antes de guardar a seleção, as verificações do servidor e da base de dados rejeitam entradas não publicadas, sinalizadas ou com datas incorretas.
A tecnologia no seu contexto
Experiência móvelReact Native / Expo
Uma aplicação iOS e Android para descobrir eventos, guardar planos e realizar ações em cada evento.
Experiência webNext.js / TypeScript
Descoberta pública, programas de espaços partilháveis e páginas multilingues.
Processos de conteúdoPython / Node.js / modelos multimodais
Captura, extração, validação, receção de mensagens e tarefas operacionais.
Registos e controloPostgreSQL / Supabase
Conteúdos estruturados, atualizações com condições de controlo, registos de fila e verificações editoriais.
Continuar a desenvolver o produto
As próximas questões são uma cobertura mais ampla de Bodrum, uma descoberta mais relevante e atualizações mais simples para os negócios locais. São direções a explorar, orientadas pelo produto e pelo seu funcionamento diário.
