README.md

TaskProvision

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

pip install taskprovision

From source

git clone https://github.com/taskprovision/python.git
cd python
pip install -e .[dev]

🛠️ Development Setup

1. Clone the repository:

   git clone https://github.com/taskprovision/python.git
   cd python

2. Set up a virtual environment:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate

3. Install development dependencies:

   pip install -e .[dev]

4. Install pre-commit hooks:

   pre-commit install

🧪 Running Tests

# Run all tests
pytest
# Run tests with coverage
pytest --cov=taskprovision --cov-report=term-missing

📚 Documentation

Documentation is available at taskprovision.readthedocs.io.

🤝 Contributing

Contributions are welcome! Please see our Contributing Guide for details.

📄 License

This project is licensed under the Apache 2.0 License - see the LICENSE file for details.

📞 Support

For support, please open an issue 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:

# 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):

# Clay Workflow for Lead Generationdata_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:

# 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

# main.py - Core WronAI AutoDev ApplicationfromfastapiimportFastAPI, BackgroundTasksfrompydanticimportBaseModelimportsubprocessimportasyncioimportopenaiapp=FastAPI(title="WronAI AutoDev", version="1.0.0")
classCodeRequest(BaseModel):
description: strgithub_repo: str=Nonepreferred_language: str="python"classProjectAnalysis(BaseModel):
repo_url: str@app.post("/generate-code")asyncdefgenerate_code(request: CodeRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
"""Generate high-quality code from description"""# 1. Use ELLMa for code generationcode=awaitellma_generate(request.description, request.preferred_language)
# 2. Apply TaskGuard quality checksquality_report=taskguard_validate(code)
# 3. Use goLLM for optimizationoptimized_code=gollm_optimize(code, quality_report)
# 4. Create deployment filesdeployment_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")asyncdefanalyze_project(analysis: ProjectAnalysis):
"""Analyze existing project and suggest improvements"""# Clone and analyze reporepo_analysis=awaitanalyze_github_repo(analysis.repo_url)
# Generate improvement suggestionssuggestions=awaitgenerate_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}")asyncdefpersonalized_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")asyncdeftrack_customer_usage(user_id: str, action: str):
"""Track user actions for customer success"""# Automatyczne śledzenie sukcesu klienta# Trigger retention campaigns if neededpass

💰 Revenue Automation Stack

1. 🎯 Free Tools for Lead Generation

GitHub Repository Health Checker (Darmowy lead magnet):

# free_tools/repo_health_checker.pydefcreate_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<scriptsrc="https://tools.wronai.com/health-checker.js"></script>

2. 💳 Billing Setup (Stripe + Self-hosted)

# billing/stripe_integration.pyimportstripefromdatetimeimportdatetime, timedeltastripe.api_key="sk_test_..."# Free accountclassAutoDevBilling:
def__init__(self):
self.plans= {
"starter": {"price": 29, "projects": 3},
"professional": {"price": 79, "projects": -1}, # unlimited"enterprise": {"price": 199, "custom": True}
}
defcreate_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 trialmetadata={"plan": plan_type}
)
# Trigger welcome sequenceself.send_onboarding_email(email, github_username)
returnsubscriptiondefusage_based_billing(self, customer_id, api_calls, generation_time):
"""Track usage for potential upselling"""# Log usage patternsusage_data= {
"customer": customer_id,
"api_calls": api_calls,
"generation_time": generation_time,
"timestamp": datetime.now()
}
# Auto-suggest plan upgrade if neededifapi_calls>1000: # Starter limitself.suggest_upgrade(customer_id, "professional")

3. 📊 Customer Success Automation

# customer_success/automation.pyclassCustomerSuccessBot:
def__init__(self):
self.health_thresholds= {
"login_frequency": 7, # days"api_usage": 10, # calls/week"trial_engagement": 3# features used
}
asyncdefmonitor_customer_health(self, customer_id):
"""Monitor customer engagement and trigger interventions"""metrics=awaitself.get_customer_metrics(customer_id)
# Low engagement detectionifmetrics.days_since_login>7:
awaitself.send_reengagement_email(customer_id)
# Feature adoption trackingifmetrics.trial_day==7andmetrics.features_used<2:
awaitself.schedule_personal_demo(customer_id)
# Upgrade opportunity detectionifmetrics.api_calls>metrics.plan_limit*0.8:
awaitself.suggest_upgrade(customer_id)
asyncdefautomated_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 trackingresponse_data=awaitself.send_feedback_survey(customer_id, interview_questions)
returnself.analyze_feedback_with_ai(response_data)

🎪 Campaign Implementation Plan

Week 1-2: Infrastructure & Lead Generation

# 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

# Setup email sequences (ConvertKit free trial)# Create personalized demo system# Implement Stripe billing# Launch first outreach campaign (100 prospects)

Week 5-8: Optimization & Scaling

# 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

# 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

fromwronai.assistantimportVoiceEnginefromallama.benchmarkimportSolutionGeneratorclassVoiceDemo:
def__init__(self):
self.engine=VoiceEngine(lang='pl')
self.solver=SolutionGenerator()
defstart_session(self):
problem=self.engine.record_query()
analysis=self.solver.analyze(problem)
solution=self.solver.generate(analysis)
self.engine.speak_solution(solution)
returnsolution

---

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

// 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:

fromtaskguard.rewardsimportGamificationEngineclassOnboardingSystem:
def__init__(self):
self.gamification=GamificationEngine()
deftrack_progress(self, user_id):
tasks_completed=self.gamification.get_tasks(user_id)
iftasks_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

# Przykładowy snippet promocyjnyimportairundefmain():
try:
# ...kod użytkownika...exceptExceptionase:
fix=airun.auto_fix(e, premium=True) # Po 100 wywołaniach sugeruje subskrypcjęapply_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:

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]

Loading

---

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

fromallama.ab_testingimportAutonomousOptimizerclassCampaignManager:
def__init__(self):
self.optimizer=AutonomousOptimizer()
defrun_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