La piattaforma
Ogni applicazione svolge una parte del lavoro — e passa le sue evidenze alla successiva. Usale insieme, o una alla volta.
Panoramica della piattaformaScopri come funziona il cicloOrchestrazione
DjiniousEngineeringOrchestrazioneProgettazione e dimostrazione
DjiniousLabModellazione e simulazione
DjiniousWorkshopIntegrazione di sistema
DjiniousSafeCodice certificabileOperatività
DjiniousCCOperatività e SCADADjiniousEngineeringOrchestrazioneDjiniousLabModellazione e simulazioneDjiniousWorkshopIntegrazione di sistemaDjiniousSafeCodice certificabile
DjiniousWorldRepliche 3D
DjiniousMapGIS ad agentiDjiniousCCOperatività e SCADA
DjiniousDataBase di conoscenza
DjiniousWorkflowAutomazione ad agenti
DjiniousWorkflowAutomazione ad agentiDjiniousWorkflow esegue le tue operazioni come grafi: 330 nodi che coprono rami, loop, join e approvazione umana; database, broker, file e API SaaS; e modelli, dove un modello è lo strumento giusto. Ogni esecuzione è un documento che puoi aprire — quale nodo è stato eseguito, cosa ha prodotto, chi lo ha approvato e cosa ha lasciato dietro.
DjiniousWorkflow
Cos’è
La maggior parte degli strumenti di automazione sono un trigger, un elenco di passi e un file di log. Basta fino al giorno in cui un passo fallisce a metà, un batch ha bisogno della firma di una persona, o qualcuno chiede da cosa è stato effettivamente calcolato il numero sulla dashboard. DjiniousWorkflow è costruito attorno a queste tre domande anziché attorno al percorso ideale.
Espandi una lista in un evento per elemento, raccogli di nuovo i risultati, esegui due percorsi contemporaneamente e uniscili, chiama un altro grafo e attendi la sua risposta. La struttura è sul canvas, così la forma del lavoro è la prima cosa che vede un nuovo collega.
rami · loop · join · sub-workflowControllo di flusso, modellazione dei dati, verbi dataframe, JavaScript sandboxed, HTTP e GraphQL, prompt e agenti LLM, CRUD di entità — e connettori: database SQL e documentali, object store e file, broker, notifiche, e una lunga coda di API SaaS.
19 strumenti · un file ciascunoUn'esecuzione si disegna da sola: ogni nodo mostra il proprio stato sul canvas mentre viene eseguito, il log spiega cosa è successo, e l'output di un nodo si apre a pagina intera — ordinabile, filtrabile, graficabile, esportabile. Apri un'esecuzione conclusa una settimana dopo e i widget sono ancora lì.
live, nodo per nodoUn grafo può fermarsi e attendere una decisione. L'approvazione in sospeso è una riga, non un thread trattenuto, così un'esecuzione può rimanervi ferma per giorni tra un riavvio e l'altro e rispondere su qualunque replica la persona capiti a raggiungere. Il rifiuto è un percorso di prima classe, non un errore.
le approvazioni sono righe di databaseUn nodo views:* scrive in una pagina salvata che sopravvive all'esecuzione — una tabella, un grafico, una metrica, una mappa. Ripubblicare sostituisce i dati ovunque la pagina sia stata disposta per riceverli, e ogni numero su di essa si ricollega a un'esecuzione che puoi aprire.
view · pannelli per chiaveI grafi vivono in progetti con le risorse che condividono: dati, documenti, file e link. Un'esecuzione può scrivere un record nella tua ontologia, archiviare un foglio di calcolo nell'object store, o lasciare un link — ciascuno timbrato con l'esecuzione che lo ha prodotto.
dove va l'outputDentro al prodotto
Ogni schermata qui sotto è il prodotto in esecuzione.
01 · Costruisci
Trascina un nodo dal catalogo, collegalo e imposta i suoi parametri nell'ispettore. Ogni parametro accetta un'espressione, così un valore può provenire dal payload, dal contesto dell'esecuzione, dal contatore del loop o da un altro nodo — e un nodo che ha bisogno di una credenziale ne nomina una anziché conservarla.
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02 · Esegui
Attivalo a mano, su una pianificazione cron, da un webhook in ingresso, dall'API REST, da un altro grafo, o da un agente tramite MCP. Ogni percorso finisce nella stessa coda, e ogni esecuzione registra quale sia stato.
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03 · Osserva
Il monitor di esecuzione disegna il grafo mentre viene eseguito: uno spinner mentre un nodo lavora, un segno di spunta con il suo conteggio di ripetizioni, un segno rosso che porta il messaggio di fallimento. I nodi che pubblicano un widget lo disegnano sul posto, e il pannello del log spiega il resto. Il monitor di esecuzione e l'editor sono lo stesso componente con una domanda diversa davanti: un operatore che osserva un fallimento e un autore che lo corregge dovrebbero guardare la stessa immagine.
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04 · Pubblica
Un grafo che si limita a registrare log è un grafo che nessuno legge. Questi pubblicano: una pagina di pannelli, un record nella tua ontologia, un file nel progetto, una notifica, un webhook in uscita. Ciascuno è indirizzato per nome, così l'esecuzione successiva lo sostituisce anziché accumularsi accanto.
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05 · L'esploratore
Lo sguardo veloce che dai mentre un'esecuzione è in corso non è lo stesso sguardo che dai quando quello sguardo ha sollevato una domanda. L'output di qualsiasi nodo si apre a pagina intera — ordinabile, filtrabile per colonna, ricercabile, graficabile, profilabile, esportabile in CSV — e funziona sul semplice nodo sql:query che nessuno ha decorato, perché legge il risultato proprio del task quando non c'è un widget pubblicato.
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06 · Il costruttore di nodi
Parte di ciò che un deployment automatizza è specifico di quel deployment: un servizio REST interno, un endpoint GraphQL dietro la tua VPN, un'istruzione SQL che tutti continuano a riscrivere. Costruirli in un prodotto sarebbe sbagliato, e chiedere una pull request per ottenerli è peggio. Quindi è l'app a costruirli: descrivi la chiamata, nomina i suoi parametri, testala contro l'endpoint reale, e finisce nel catalogo.
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IA e agenti
Un modello linguistico è molto bravo a leggere testo in prosa e poco adatto a essere sottoposto ad audit. Perciò in questo prodotto legge il ticket, abbozza la frase o spiega la tabella — mentre la coda, la soglia, la tolleranza e l’approvazione restano in nodi che un collega può aprire e modificare. Le due metà stanno sullo stesso canvas, ed è questo che rende la separazione visibile e non solo teorica.
ai:prompt restituisce testo. ai:extract restituisce JSON conforme a uno schema che hai scritto, e riprova una volta rialimentando l’errore di parsing. ai:classify restituisce esattamente una delle tue etichette. ai:agent esegue un ciclo di tool-calling con una missione, una allow-list e un limite di passi. Ognuno è un nodo come un altro — timeout, policy di retry, ramo di errore.
Nei grafi forniti con il prodotto, i totali, gli scostamenti e i punteggi sono calcolati dai nodi. Al modello viene consegnato il risultato e gli si chiede di scrivere la frase che lo accompagna. Quando un numero e un paragrafo non concordano, puoi sempre dire quale dei due è stato misurato — ed è il paragrafo a cambiare.
Il classificatore della showcase ripiega su un set di regole a parole chiave; il suo nodo di commento ripiega su una frase scritta in chiaro e la pagina viene comunque costruita. Un’automazione che si ferma quando un endpoint di inferenza ha un pomeriggio storto non è un’automazione che metti davanti ai clienti, ed è nel grafo che questa decisione deve stare.
Puntalo verso un vendor o verso un modello che gestisci tu. Funziona qualsiasi soluzione compatibile con OpenAI, il che include vLLM, SGLang, LM Studio e llama.cpp sul tuo stesso hardware — così un deployment che non può inviare testo a terzi può comunque usare ogni nodo IA.
L’assistente integrato è un agente di tool-calling con davanti la superficie stessa della piattaforma: elenca il catalogo, crea un workflow, eseguilo, leggine i log, interroga le entità, risolvi un’approvazione. È un client della stessa API REST che usi tu, sotto gli stessi controlli di ruolo — e le sue chiamate agli strumenti sono visibili mentre avvengono, argomenti e risultati inclusi: una traccia, non un riassunto.
Un assistente di coding, un analista pianificato o strumenti tuoi possono elencare il catalogo, creare un workflow, eseguirlo, osservarlo, leggerne i log e rispondere a un’approvazione. L’elenco degli strumenti è generato dallo stesso catalogo che legge la palette, quindi un nodo costruito in questo deployment compare immediatamente nell’elenco degli strumenti dell’agente — le capacità di un agente e quelle di una persona restano allineate per costruzione.
DjiniousWorkflow
Funzionalità
DjiniousWorkflow è un'unica API Bun su SurrealDB con un client React sopra: un motore, un catalogo di nodi, un posto dove far vivere i grafi, e tre modi di accesso che non coinvolgono un browser — ciò che costruisce, ciò che attiva, ciò che esegue, ciò che un grafo raggiunge, e ciò che lascia dietro.
Un workflow è un insieme di task, ciascuno che chiama una funzione dal catalogo, con gli edge che vivono negli input e output propri dei nodi. Questo rende un grafo un documento autonomo che puoi esportare, confrontare in una pull request e importare altrove — non un database di righe che hanno senso solo dentro una singola installazione.
Controllo di flusso (23), modellazione dei dati (15), verbi dataframe (20), trasformazioni (19), JavaScript sandboxed (2), HTTP (6), IA (4), CRUD di entità (6), artefatti (4), widget di esecuzione (10), pagine (7), notifiche (2) — e i connettori: SQL (40), store documentali e chiave-valore (25), analytics e ricerca (22), broker (11), file e object storage (30), push e mail (37), API SaaS (47).
Un parametro dichiara il proprio tipo, il proprio testo di aiuto, se è obbligatorio, e persino quando è rilevante — un nodo HTTP nasconde il corpo su una GET. Un parametro di credenziale offre le credenziali di quel tipo e nient'altro. Ogni parametro accetta anche un'espressione, così un valore può provenire dal payload, dal contesto dell'esecuzione o dal contatore del loop.
L'intestazione dice se il grafo è eseguibile e, quando non lo è, quale nodo e quale edge è il problema. Una bozza può essere incompleta — salvi mentre costruisci — ma un'esecuzione rifiuta una definizione non valida anziché scoprirlo dopo tre nodi.
Una pianificazione è una riga con un'espressione cron, un fuso orario opzionale e un orario di prossima esecuzione. Le occorrenze vengono rivendicate in modo atomico, così con quattro repliche in esecuzione esattamente una di esse attiva ogni occorrenza — il caso ordinario, non una gara da evitare.
Un trigger genera il proprio token e risponde al proprio URL. Il corpo diventa l'input dell'esecuzione, e il trigger può nominare il task da cui entrare, così un solo grafo può servire più fonti senza un nodo router davanti.
Una singola chiamata avvia un'esecuzione; token API con ambito (djwf_…) significa che uno script o un job CI possono farlo senza una sessione utente. Un grafo può anche avviarne un altro — fire-and-forget, oppure chiamare e attendere il suo risultato.
Alcune esecuzioni dovrebbero iniziare quando una persona preme un pulsante, e un'esecuzione può anche fermarsi a metà volo su un nodo ui:trigger e continuare quando qualcuno ne preme uno sul canvas. L'attesa è una riga come qualsiasi altra, così la pressione può arrivare su qualunque replica.
Ogni frammento dello stato dell'esecuzione — la coda di cosa fare dopo, gli arrivi parziali di un join, un'approvazione sospesa, un timer ricorrente — è una riga nel database. Un processo contribuisce con un loop worker e nient'altro, così scalare orizzontalmente significa eseguire più repliche e il lavoro di un nodo che muore viene ripreso dagli altri.
For each trasforma un array in un evento per elemento, e Collect li riaccumula. Ogni arrivo è una riga a sé anziché un append a un array condiviso, ed è ciò che impedisce a un fan-out a quaranta vie di entrare in contesa con se stesso, e ciò che permette a una raccolta di sopravvivere al worker che l'ha avviata.
Un nodo può ritentare con backoff esponenziale. Quando i tentativi sono esauriti il payload esce dal ramo di errore — portando il messaggio di fallimento e il payload che è fallito — così è il grafo a gestirlo invece che l'esecuzione muoia. Senza un ramo di errore collegato, l'impostazione propria del workflow decide tra far fallire l'esecuzione e lasciare che gli altri rami finiscano.
Un'approvazione, un segnale in ingresso, un ritardo di sei ore, un intervallo che si attiva ogni dieci minuti: nessuno di essi occupa un worker. Sono righe con un orario o uno stato, motivo per cui un'esecuzione può rimanere ferma su una decisione per giorni tra un riavvio e l'altro.
PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, CockroachDB, Timescale, QuestDB, Supabase, Redshift, Yugabyte; MongoDB, CouchDB, Redis e affini; ClickHouse, Elasticsearch, OpenSearch, Meilisearch, Typesense, Qdrant, InfluxDB, Prometheus, BigQuery. Query, select, insert, upsert, update, delete, transaction — più i nodi di introspezione che elencano e descrivono le tabelle.
CSV, XML, YAML, JSONL, Excel e ZIP come nodi di puro formato senza alcuna rete; S3, FTP e SFTP come nodi di posizione che spostano byte; Kafka, RabbitMQ, MQTT e NATS per le code. I nodi consume sono limitati e lo dichiarano.
Un nodo connettore nomina una credenziale; la credenziale contiene il valore, sigillato con AES-256-GCM, e nessun endpoint lo restituisce. Lo stesso grafo gira contro staging e produzione puntando a una credenziale diversa con lo stesso nome.
Costruiscilo nell'app: una chiamata HTTP, una query GraphQL, un'istruzione SQL, uno script, o un altro grafo incapsulato come un unico passo. Finisce nello stesso catalogo dei nodi integrati, così la palette, la pagina di riferimento, l'elenco degli strumenti MCP e l'assistente lo recepiscono tutti immediatamente — senza fork e senza deploy.
Un nodo views:* scrive una tabella, un grafico, una metrica, del markdown o una mappa in una pagina salvata. I pannelli sono indirizzati per chiave, così ripubblicare sostituisce i dati ovunque la pagina sia stata disposta per riceverli e mantiene il titolo e la dimensione scelti da una persona. Un workflow è l'unico scrittore dei dati di un pannello — la superficie REST lo impone.
I tipi di entità sono definiti a runtime — campi, una macchina di stato, un'icona — e un grafo scrive record al loro interno. Ogni record porta l'id dell'esecuzione che lo ha prodotto, così una cifra su una pagina si ricollega all'esecuzione che l'ha calcolata.
Un progetto contiene artefatti: dati, documenti, immagini, video e link. Dove vanno i byte è una decisione della piattaforma, non del chiamante — i payload piccoli restano nel database, i file reali vanno nell'object store compatibile S3, e un URL viene memorizzato come riferimento anziché come copia.
Notifiche in-app, webhook in uscita, email via SMTP, e i connettori push e di messaggistica per tutto il resto. Un grafo che finisce silenziosamente è un grafo di cui nessuno si fida una seconda volta.
I grafi vivono in un progetto con le risorse che condividono, e un grafo raggiunge le risorse del proprio progetto per nome — così lo stesso grafo clonato in un altro progetto legge la copia di quel progetto di ‘the source list’. Ogni workflow appartiene esattamente a un progetto; non c'è alcuno stato non archiviato da mettere in ordine più tardi.
I tipi di entità sono configurati, non codificati: campi con tipi, una macchina di stato con le proprie transizioni, un'icona e un colore. Un grafo scrive record al loro interno, e il record porta l'esecuzione che lo ha scritto — ed è così che una cifra su una dashboard si ricollega a un'esecuzione.
Un workflow si esporta come un unico documento JSON e si importa in un altro deployment. Questo è ciò che rende un grafo revisionabile in una pull request, e ciò che rende ‘promuovi questo da staging’ un file anziché una migrazione.
Tutto ciò che fa la UI è una chiamata API, e la UI è un client tra i tanti. I token con ambito (djwf_…) permettono a uno script, a un job CI o a un altro servizio di creare, eseguire e ispezionare un workflow senza una sessione utente.
Un server MCP risponde nello stesso processo: elenca il catalogo, crea un workflow, eseguilo, leggi i suoi log, risolvi un'approvazione, interroga le entità. Un agente con quell'endpoint può costruire e gestire l'automazione senza un browser — e gli strumenti che vede sono generati dallo stesso catalogo che legge la palette.
Il contratto di piattaforma attraverso cui le altre applicazioni Djinious e djinious-atoms guidano questa: un registro di operazioni versionato, un documento /capabilities, e uno snapshot OpenAPI committato nel repository con un unit test che fallisce in caso di scostamento — perché la CI di un consumatore è scritta contro quel file.
Admin, utente e visualizzatore. Un visualizzatore vede i workflow, le esecuzioni e i log e non può modificarne nessuno — compreso il fatto che un nodo personalizzato esiste, senza vederne l’implementazione, e mai il valore di una credenziale. I controlli vivono accanto ai route handler, non solo nell’interfaccia.
Fiducia
La coda di cosa fare dopo, gli arrivi parziali di un join, un’approvazione sospesa, un timer ricorrente — ognuno di questi è una riga nel database. Un processo contribuisce con un ciclo di worker e nient’altro. Tutto qui discende da questo, comprese le parti scomode — perciò anche i limiti sono dichiarati.
Un worker rivendica un evento con un lease. Se lo porta a termine, l’evento è completato e le sue conseguenze vengono accodate prima che la rivendicazione venga rilasciata — così non esiste mai un momento in cui la coda appare vuota mentre del lavoro è ancora in corso. Se il worker muore, il lease scade e un altro worker riprende l’evento. La consegna è at-least-once, e il motore lo dichiara apertamente invece di far intendere un exactly-once.
claim · lease · reclaimL’implementazione ovvia di un fan-in aggiunge elementi a un array su un unico record. Quel record diventa un punto di contesa, e con un fan-out a quaranta vie i perdenti di ogni conflitto di scrittura perdono i propri elementi in silenzio. Qui ogni arrivo è una riga a sé, con un proprio id, e il completamento viene rivendicato prendendo le righe: esattamente un worker le ottiene, gli altri si fermano.
una riga per arrivo, mai un arrayI rami di un join arrivano su worker diversi nello stesso istante, per progetto. L’arrivo che lo completa è deciso da una rivendicazione condizionale e non da un read-and-check, perché un read-and-check è la stessa race condition un livello più su. È qui che il motore ha sbagliato in passato, ed entrambi i bug sono fissati da test che fanno finire insieme dieci rami, per cinque volte di seguito.
conta, poi rivendicaUn’approvazione, un segnale in ingresso, un ritardo, un intervallo: ciascuno è una riga con sopra uno stato o un orario. Nessun worker resta parcheggiato, nessun thread viene trattenuto, nessuna memoria viene bloccata. Un’esecuzione può attendere una persona per giorni e sopravvivere al riavvio di ogni replica nel frattempo — e la risposta può arrivare su qualunque replica la persona raggiunga.
wf_wait · wf_timerOgni replica esegue lo stesso ciclo sullo stesso database. Non c’è un coordinatore da eleggere né uno shard da assegnare: competono per gli eventi, ed è la rivendicazione a decidere. Anche l’occorrenza di uno schedule viene rivendicata allo stesso modo, così quattro repliche non significano quattro esecuzioni alle 07:00.
coda condivisa, nessun leaderUn nodo connettore nomina una credenziale; la credenziale contiene il valore, sigillato, e nessun endpoint lo restituisce — né all’interfaccia, né all’API, né a un agente. È questo che permette allo stesso grafo di essere esportato, revisionato in una pull request e importato in un altro deployment senza che un segreto viaggi insieme a esso.
AES-256-GCM at restUn’esecuzione conserva il grafo così com’era all’avvio, lo stato per ogni task, il numero di ripetizioni, l’ultimo risultato e l’ultimo errore, il proprio registro eventi e il proprio log con i widget pubblicati riprodotti al suo interno. I record scritti da un grafo portano l’id dell’esecuzione, e gli artefatti portano l’esecuzione che li ha depositati — così il numero su una pagina pubblicata è tracciabile fino all’esecuzione che lo ha prodotto.
il record dell’esecuzioneI ruoli sono controllati accanto ai route handler, rispecchiati nell’interfaccia, mai solo nell’interfaccia. I token djwf_ con ambito per script, CI e agenti vengono emessi e revocati per singolo consumatore, e una allow-list (WORKFLOW_HTTP_ALLOWLIST) delimita dove un grafo può chiamare, quando ne vuoi una.
admin · utente · visualizzatore · djwf_Un nodo che muore tra l’aver svolto il proprio lavoro e l’averlo registrato verrà eseguito di nuovo. L’idempotenza è quindi compito di chi lo scrive dove conta, e i nodi connettore del catalogo sono scritti per renderla semplice — upsert invece di insert, artefatti con nome invece che accodati.
dichiarato, non nascostoIl throughput è limitato da SurrealDB, perché ogni evento, arrivo, attesa e timer è una scrittura. È un compromesso deliberato: le modalità di guasto che elimina valgono più del tetto che impone, per il lavoro a cui questo motore è destinato. Non è il motore giusto per un milione di eventi al secondo.
dichiarato, non nascostoUn nodo JavaScript viene eseguito in un worker Bun con un timeout, che contiene un errore o un ciclo infinito. Non è un confine di sicurezza contro un autore ostile, e sono i controlli del deployment stesso — chi può scrivere un grafo — a occupare quel posto. I nodi per file locali sono confinati a una root configurata, e disattivati, non illimitati, quando quella root non è impostata.
dichiarato, non nascostoNel filo digitale
DjiniousWorkflow svolge la propria parte del ciclo di ingegneria e trasmette le proprie evidenze — e funziona altrettanto bene anche da sola.
Riceve
DjiniousEngineeringLo stato del System Ledger e i risultati dei suoi connettori di strumenti — FreeCAD, KiCad, Onshape, Gmsh, OpenModelica, Blender — vengono eseguiti come job durevoli che un grafo interroga.DjiniousEngineeringEsecuzioni avviate, osservate e rilette attraverso Provider Interface v1 — il contratto con cui le altre app Djinious e djinious-atoms pilotano questa.DjiniousWorkflowAutomazione ad agentiConsegna
DjiniousEngineeringRisultati depositati nel System Ledger tramite i nodi ledger tipizzati che un grafo usa a ogni esecuzione ingegneristica.DjiniousLabChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousWorkshopChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousSafeChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousWorldChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousMapChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousDataChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.DjiniousCCChiamate alle sue capacità, effettuate da un grafo tramite il catalogo federato djinious-atoms — un unico percorso di dispacciamento e una sola credenziale per ogni applicazione Djinious.Da solo è un motore di automazione completo: 330 nodi che raggiungono database, broker, file, API SaaS e modelli, con lo stato delle esecuzioni, le approvazioni e gli schedule nel proprio database. Sei progetti dimostrativi dipartimentali sono forniti con esso e funzionano senza nessun’altra applicazione Djinious.
Casi d’uso
6 casi documentati.
Revenue operationsRevenue operationsLead in ingresso valutati e instradati in pochi secondi, la pipeline ripassata ogni notte, e una pagina revenue che si ricostruisce da sola prima della riunione del lunedì.DjiniousWorkflow
Assistenza clientiAssistenza clientiUn modello legge ogni ticket, le regole si occupano dell’instradamento, l’orologio è controllato ogni quarto d’ora, e il digest del venerdì si scrive da solo.DjiniousWorkflow
Site reliabilitySite reliabilityEndpoint sondati in parallelo, incidenti aperti dal guasto stesso, e nulla che raggiunge una pagina di stato pubblica senza che una persona approvi le parole.DjiniousWorkflowFinance operationsFinance operationsFatture abbinate ciascuna a un’esecuzione figlia, eccezioni spiegate anziché elencate, e nulla al di sopra del limite delegato rilasciato senza una firma.DjiniousWorkflow
Supply chainSupply chainDomanda unita alle scorte in SQL, la politica di riordino in un unico nodo leggibile, fornitori valutati su ciò che hanno effettivamente consegnato, e ogni escursione della catena del freddo su una mappa.DjiniousWorkflow
People operationsPeople operationsDue settimane di piccoli task con una data di inizio, e tre mesi di check-in — nulla di tutto ciò tiene un processo aperto tra un momento e l’altro.DjiniousWorkflowPrenota una demo
Novanta minuti sul tuo lavoro reale, non un giro guidato scritto a tavolino. Lo costruiamo davanti a te, lo eseguiamo e rompiamo un nodo apposta — perché come un grafo fallisce è la parte che stai davvero comprando.
Lungo il filo
DjiniousEngineeringOrchestrazioneL’ingegnere di sistema IA: prende in carico l’incarico e porta l’intero progetto attraverso un System Ledger tracciabile.
DjiniousLabModellazione e simulazioneModelli di sistema multi-dominio, repliche digitali e una cassetta degli attrezzi matematica, guidati dall’IA.
DjiniousWorkshopIntegrazione di sistemaComponenti collegati in un sistema completo e chiusi in anello tramite la fisica GPU in NVIDIA Isaac Sim.
DjiniousSafeCodice certificabileSpecifiche Lean 4 e dimostrazioni verificate dal kernel trasformate in Rust embedded privo di panic, fino a SIL 4.
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