Banque de posts

Un agent IA qui prend des RDV avec un vrai Google Calendar et un vrai email. Un generateur de posts LinkedIn. Un comparateur d'images IA gratuit contre HD. Un outil de recherche prospects France via le registre INSEE officiel. Un scraper LinkedIn avec scoring IA. Stack derriere, Lovable pour les interfaces du showcase, n8n self-hosted pour les workflows. Sur un projet client, l'UI s'adapte aux outils du quotidien deja en place — CRM, dashboard interne, app metier, peu importe. Tout est branche a des services reels, pas des fake. La semaine prochaine je decortique chaque module dans un post separe. Le pourquoi du choix de stack, ce qui a ete galere, ce que j'ai appris en chemin. quick-flow-demos.lovable.app

La plupart des chatbots qu'on voit sont des perroquets. Ils repondent dans le vide. Le mien fait de vraies actions. Trois cas d'usage a tester en direct. Un service de livraison qui suit un colis. Un cabinet dentaire qui prend des RDV. Un garage auto pour ta vidange. Tarifs et adresses sont inventes, mais le calendrier et l'email sont 100% reels. Stack derriere, tout gratuit. n8n self-hosted pour orchestrer. Groq Llama 3.3 70B pour le cerveau. Gemini 2.5 Flash en backup quand Groq sature. Google Calendar et Gmail pour les vraies actions. Trente conversations par jour max par personne, anti-spam leger pour que tout le monde puisse tester sans saturer. A tester : quick-flow-demos.lovable.app, module Agent IA Conversationnel.

La plupart des outils de prospection facturent l'acces a des donnees qui sont deja publiques. Le registre du commerce francais est ouvert via une API gouv qu'aucun outil grand public n'utilise vraiment. Tu tapes un secteur, un mot-cle ou un nom d'entreprise. Tu recuperes les societes actives avec leur SIREN, leur dirigeant, leurs effectifs, leur date de creation. Une IA score chaque resultat de 0 a 10 selon ton ICP et t'explique pourquoi en une phrase. Ensuite un clic pour generer un message personnalise qui pioche dans les vrais elements de l'entreprise. Pas un template generique. A tester en live : quick-flow-demos.lovable.app, module Recherche Prospects France.

Le debat est partout, est-ce qu'il faut vraiment payer pour generer des images IA ? J'ai construit un comparateur live pour trancher. A gauche, Pollinations, totalement gratuit, sans cle API. A droite, Gemini 2.5 Flash Image, 4 centimes par image, qualite photo. Meme prompt, deux resultats a comparer en quinze secondes. La verite, c'est que pour un post LinkedIn, une illustration de blog ou un visuel rapide, le gratuit suffit largement. Pour une banniere site, une publicite ou un visuel qui doit durer, le HD vaut les 4 centimes. Quand tu sais ca, tu arretes de payer Midjourney a 30 EUR par mois pour des visuels qui finissent en story Instagram. A tester : quick-flow-demos.lovable.app, module Free vs HD.

Le probleme avec ChatGPT pour ecrire un post LinkedIn, c'est qu'il ne sait pas qui tu es. Tu dois lui donner ton contexte a chaque fois. Et meme la, il sort un texte bourre d'emojis et de formules corporate qu'on repere en deux secondes. Mon generateur connait deja ton activite, ton audience cible et le ton que tu veux. Tu donnes juste un sujet. Il sort un texte entre 1000 et 1500 caracteres, calibre, avec une image illustrative generee en parallele. Le contexte business est memorise. Tu changes juste le sujet. Pour quelqu'un qui poste deux a trois fois par semaine, c'est trente minutes economisees par publication. A tester en direct : quick-flow-demos.lovable.app, module Generer un post LinkedIn.

Sur mon showcase, deux modules tapent sur Apify pour scraper des profils LinkedIn. Le free tier donne dix appels par mois. C'est genereux pour tester, c'est tout pourri pour une demo publique. Premiere option, investir. Deuxieme option, transformer le bug en feature. J'ai choisi la deuxieme. Quand le quota est atteint, le module renvoie un message propre qui dit "quota demo atteint, pour des recherches illimitees discutons d'un projet". Avec un bouton qui pointe vers ma page contact. Resultat, le visiteur qui voit ce message a un signal clair, soit la demo l'a convaincu et il veut la version sans limite, soit il revient demain. Pas d'erreur cryptique, pas d'image cassee. Juste un teaser commercial honnete. C'est dix euros par mois economises et un funnel naturel vers mes prestations.

Concretement il fait le boulot d'un community manager ou d'un agent back-office, mais 24/7 et a la seconde. Il a deux modes au choix selon le besoin de la page. Mode catalogue : il pioche dans le catalogue produits et repond avec le bon prix, la bonne photo, des suggestions guidees. Parfait pour une boutique qui veut convertir directement dans le DM. Mode classique : il discute en texte naturel, ton WhatsApp court, comme un CM ou un agent humain qui repondrait a la main. Pour les pages qui font plus du conseil ou du support. Et derriere les commentaires sous chaque post, un classifier OpenAI tourne en temps reel. Des qu'un commentaire pose une vraie question (intent prix, dispo, details), le bot ouvre automatiquement une conversation privee et y repond avec le mode actif sur la page. Pour que ca tourne sur les vraies pages, l'app Meta doit etre en Live mode. Pour passer en Live, mon entreprise doit etre verifiee. Pour la verifier, il faut prouver le nom legal et l'adresse exacte sur un document officiel. J'ai soumis quatre fois. Quatre rejets. Et la cinquieme, c'est la bonne — apres avoir fait des allers-retours a la banque et au shop 😄 App publiee en Live aujourd'hui. Stack derriere : Backend : Python / FastAPI — recoit les webhooks Meta, orchestre la classification et les reponses IA : OpenAI gpt-4o-mini — classification des commentaires (intent, engagement) + generation des reponses Base de donnees : Neon Postgres avec pgvector — stockage du catalogue produits + RAG (recherche vectorielle) Hebergement backend : Render Dashboard : Next.js + Vercel — interface multi-tenant pour gerer les pages connectees Disclaimer : Claude Code m'a beaucoup aide, que ce soit pour la preparation des documents de verification ou sur l'ensemble du projet — IA fullstack 😄 Prochaines etapes : support WhatsApp, Instagram, et ouverture du dashboard a d'autres pages que la mienne.

Webflow construit ses pages avec du JavaScript côté client. Les bots de ChatGPT, Perplexity et Claude ne l'exécutent pas. Ils voient une page vide. Même histoire pour une SPA React en Vite. Google a appris à rendre le JS, pas les IA. Pour le multi-langue, Webflow te fait payer un add-on par langue et les URL hreflang sont bancales. Next.js en SSR renvoie le HTML déjà construit au premier render. Tout est là pour les crawlers, humains comme IA. Le router gère l'i18n nativement avec des routes propres par langue (/fr, /en, /es), et les balises hreflang s'injectent via la Metadata API. Le sitemap.xml et le robots.txt se génèrent depuis un simple fichier TypeScript, sans plugin à maintenir. J'ai repris mon portfolio en Next.js : SSR, JSON-LD pour le contexte IA, i18n routing, sitemap auto, et contenu en questions-réponses que Perplexity et Claude peuvent citer tel quel. Deux jours de setup au lieu de trente minutes sur Webflow. C'est le prix pour être trouvable dans toutes les langues, par les moteurs de demain.

Par défaut, Vite et Webpack mettent tout dans un seul bundle. Y compris la librairie react-pdf qui pèse deux mégas et qui ne sert qu'au moment de l'export. Résultat, tu charges une page de login en traînant le générateur de factures derrière toi. J'ai sorti react-pdf du bundle initial avec un import dynamique, et j'ai découpé le reste avec manualChunks dans la config Vite. Bundle passé de 1557 à 202 kilos. Temps de chargement divisé par six. La perf web c'est rarement un problème de framework. C'est presque toujours un problème de ce qu'on charge, et quand on le charge. Si ton site est lent et que tu sais pas pourquoi, écris-moi. Je regarde et je te dis où est le vrai coupable.