RFP Search
KI-gestützter RFP-Aggregator, der jede Nacht Ausschreibungen von Behörden und gemeinnützigen Organisationen sammelt.
Staatliche Ausschreibungen zu finden bedeutete, jeden Tag ein Dutzend verschiedene Websites zu prüfen. Ich habe RFP Search gebaut, um das zu lösen. Es sammelt jede Nacht Daten von 11 Quellen, darunter SAM.gov, Grants.gov und staatliche Beschaffungsportale, und nutzt dann Llama 3.1, um strukturierte Daten zu extrahieren, Möglichkeiten zu kategorisieren und Zusammenfassungen zu erstellen. Gebaut als Cloudflare Workers Monorepo mit React Router, Hono und D1.
Das Problem
Wer nach Regierungsaufträgen, Stiftungsförderungen oder Universitäts-Ausschreibungen sucht, muss sieben oder mehr getrennte Portale prüfen. Jedes mit eigener Suche, eigenem Format und eigenen Lücken. Das Ergebnis sind Stunden manueller Arbeit und verpasste Gelegenheiten.
Der Ansatz
Ein nächtlicher Scraper aggregiert sieben Quellen in einen einzigen durchsuchbaren Index. Workers AI (Llama 3.1 8B) parst, kategorisiert und fasst jede Ausschreibung in einem Prompt zusammen, um den Neuron-Verbrauch niedrig zu halten. Cloudflare D1 mit FTS5-Volltextsuche treibt die API. Die Web-Oberfläche läuft auf React Router v7 auf Cloudflare Workers und spricht über Service Bindings mit einer privaten Hono-API.
Bemerkenswerte Entscheidungen
- Service Bindings zwischen Web und API. Kein CORS, keine öffentliche API-Oberfläche, Sub-Millisekunden-Hop.
- FTS5 mit Auto-Sync-Triggern. Suchtreffer landen sofort nach jedem Scrape.
- Ein einziger KI-Prompt pro RFP für Parsen, Kategorisieren und Zusammenfassen. Hält den Workers-AI-Neuron-Verbrauch flach.
- Gestaffelter Cron (9:00, 9:15, 9:30 UTC), um unter den CPU-Limits pro Worker zu bleiben.
- Berechneter Status (offen, bald ablaufend, geschlossen) zur Abfragezeit, nicht als gespeicherter Zustand.
Status
Live und in aktiver Entwicklung. Bereitgestellt unter rfp.davidloor.com. Scraper läuft jede Nacht über sieben Quellen.
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