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RFP Search

Agrégateur d'appels d'offres alimenté par l'IA qui collecte les opportunités gouvernementales et associatives chaque nuit.

Cloudflare WorkersReact RouterHonoWorkers AID1Turborepo

Trouver des appels d'offres gouvernementaux signifiait vérifier une douzaine de sites web différents chaque jour. J'ai construit RFP Search pour résoudre ce problème. Il collecte des données de 11 sources chaque nuit, dont SAM.gov, Grants.gov et des portails d'achats publics, puis utilise Llama 3.1 pour extraire des données structurées, catégoriser les opportunités et générer des résumés. Construit comme un monorepo Cloudflare Workers avec React Router, Hono et D1.

Le problème

Quiconque chasse des contrats publics, des subventions pour associations ou des appels d'offres universitaires doit consulter sept portails déconnectés ou plus. Chacun avec sa propre recherche, son propre format, ses propres lacunes. Résultat : des heures de travail manuel et des opportunités manquées.

L'approche

Un scraper nocturne agrège sept sources dans un index unique consultable. Workers AI (Llama 3.1 8B) parse, catégorise et résume chaque opportunité en un seul prompt pour limiter la consommation de neurones. Cloudflare D1 avec recherche full-text FTS5 alimente l'API. L'UI web tourne sur React Router v7 sur Cloudflare Workers, et parle à une API Hono privée via des Service Bindings.

Décisions notables

  • Service Bindings entre web et API. Pas de CORS, pas de surface API publique, saut sub-milliseconde.
  • FTS5 avec triggers d'auto-sync. Les résultats de recherche apparaissent dès la fin de chaque scrape.
  • Un seul prompt IA par RFP pour parser, catégoriser et résumer. Garde la consommation de neurones Workers AI plate.
  • Cron échelonné (9:00, 9:15, 9:30 UTC) pour rester sous les limites CPU par Worker.
  • Statut calculé (ouvert, expirant bientôt, fermé) au moment de la requête, pas stocké comme état.

État

En production et activement développé. Déployé sur rfp.davidloor.com. Scraper exécuté chaque nuit sur sept sources.

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