मैंने PANTHEON को, यानी मल्टी-टेनेंट आइसोलेशन, गवर्नेंस, मीटरिंग और एजेंट सुरक्षा को, बुनियादी सिद्धांतों से डिज़ाइन किया, फिर AI को यह सब बनाने का निर्देश दिया: अकेले, प्रोडक्शन तक, वास्तविक व्यवसायों के डेटा पर चलते हुए। मैं जो लाता हूँ, वह है इसे डिज़ाइन करने की सिस्टम-सोच, और मशीन से यह साबित करवाने का अनुशासन कि यह काम करता है।
Isaac Teague Frayling · Cardiff, UK · UK नागरिक · दुनिया में कहीं भी relocate करने के लिए तैयार (UK & Ireland के बाहर sponsorship आवश्यक) · एक पेज का CV →
↑ इस पेज की hero आर्ट, favicon, अवतार और सोशल कार्ड, सभी मेरे बनाए सिस्टम ने जनरेट किए। काम ने अपना पोर्टफ़ोलियो खुद बनाया।
बाहरी श्रेय। MCP TypeScript SDK की एक उच्च-गंभीरता advisory (CVSS 7.5), CVE-2026-104850 (GHSA-6qxp-vccf-f47h), पर श्रेय-प्राप्त रिपोर्टर (सात में से एक): इसका OAuth क्लाइंट संग्रहीत क्रेडेंशियल्स को MCP सर्वर द्वारा चुने गए सर्वर को भेज सकता था; 1.31.0 और 2.2.0 में ठीक किया गया। यह PANTHEON का सत्यापन नहीं है; यह मेरे काम पर किसी और द्वारा की गई एक जाँच है।
कोई स्लाइड नहीं, कोई "मुझ पर भरोसा कीजिए" नहीं। सिस्टम लाइव है, जाइए इसे तोड़िए, फिर इसके पीछे के कोड की NDA के तहत समीक्षा करवाइए। मैंने जो शिप किया है वह असली है और चल रहा है, चाहे मैंने उसका एक भी अक्षर टाइप किया हो या नहीं।
मूल्य
मैंने Postgres row-level security पर सख़्त मल्टी-टेनेंट आइसोलेशन डिज़ाइन किया, दो रोल वाला, जो विफल होने पर बंद रहता है (fails closed), और जिसे डेटाबेस स्तर पर कोई ऑडिट पार नहीं कर पाया है। इसके बाहर एक लीक मिला (चैट हिस्ट्री, जुलाई) और ठीक किया गया। SQL मैंने नहीं लिखा। मैंने मॉडल डिज़ाइन किया: फ़ेल्योर मोड, ब्लास्ट रेडियस, और बिल्ड को तब तक आगे बढ़ाया जब तक वह टिक नहीं गया।
गवर्न्ड एजेंट लूप, perceive → knowledge → tools → judge → meter, गार्डरेल्स, एक crisis protocol, overdraft-proof metering और human-approval gates के साथ, मेरा डिज़ाइन है। control-plane की सोच मेरी है, कोड AI ने मेरे spec के अनुसार लिखा।
सब्सट्रेट, एक no-code Studio, बेस्पोक जनरेटिव आर्ट, एक लाइव Telegram चैनल (WhatsApp बना हुआ है, Meta की मंज़ूरी लंबित), मीटरिंग, auth, कस्टम डोमेन। यह सब मेरा विचार, यह सब AI को निर्देशित करके बनाया गया, Postgres से पिक्सल तक, शिप किया हुआ और चल रहा, अकेले।
हर बदलाव को CI में लागू एक purity boundary पार करनी होती है, नवीनतम CI रन में गिने गए टेस्ट, और बार-बार के adversarial ऑडिट, जिनमें हर निष्कर्ष गिने जाने से पहले खंडन से गुज़रा। AI को अच्छी तरह निर्देशित करने का मतलब है उस पर भरोसा करने से इनकार करना, असली कौशल यही है।
मैं ईमानदार संस्करण शिप करता हूँ: ऑडिट पेज के हर आँकड़े के साथ उसका अपना तारांकन है, साइट खुलकर बताती है कि क्या अभी हल नहीं हुआ है, और सुरक्षा: संकट संदेश शून्य क्रेडिट पर भी मदद तक पहुँचता है, मेट्रिक से ऊपर है। मैं प्रभावशाली होने के बजाय भरोसेमंद होना पसंद करूँगा।
हर नई क्षमता वही invariants बनाए रखती है: एक golden-file harness साबित करता है कि बदलाव byte-safe हैं, एक edit ledger हर बदलाव को पलटने योग्य बनाता है, और जो कुछ भी नई सतह जोड़ता है वह deploy से पहले एक adversarial सुरक्षा जाँच से गुज़रता है। मैं तेज़ी से आगे बढ़ता हूँ, पर मशीन को शॉर्टकट नहीं लेने देता।
तरीका
मैं तय करता हूँ कि सिस्टम को क्या गारंटी देनी चाहिए, फिर उससे उसे साबित करवाता हूँ। मैं सिस्टम डिज़ाइन करता हूँ और उसे बनाने के लिए AI को निर्देश देता हूँ, और PANTHEON इसी का नतीजा है। मशीन जो कुछ भी बनाती है, उसे मैं पढ़ता हूँ, परखता हूँ और debug करता हूँ; मैं खाली फ़ाइल से implementation टाइप नहीं करता। इसका ढाँचा कुछ ऐसा है:
first principles से सिस्टम डिज़ाइन करें → उसे ऐसे टुकड़ों में बाँटें जिन्हें AI बना सके → हर टुकड़ा बनाने के लिए AI को निर्देशित करें → नतीजे पर तब तक हमला करें जब तक वह टिक न जाए → उसे शिप करें और production में चलाते रहें। शुरू से अंत तक, यही loop है।
Multi-tenant isolation & trust boundaries · governance tiers & human-in-the-loop · atomic metering & rate control · agent loops, tools & guardrails · prompt-injection से बचाव · failure-mode & blast-radius वाली सोच। इन सबको मैंने डिज़ाइन किया। बस मैं इनके बारे में jargon में नहीं, सीधी भाषा में बात करता हूँ।
row-level security के साथ Postgres · FastAPI सेवाएँ · एक नियंत्रित एजेंट लूप · MCP, दोनों दिशाओं में · React फ़्रंटएंड · Docker / nginx डिप्लॉय। मैंने निर्माण का निर्देशन किया और मैं जानता हूँ कि हर हिस्सा कैसे व्यवहार करता है।
CI purity boundaries · golden-file snapshot टेस्ट · नवीनतम CI रन में गिने गए टेस्ट पास (नवीनतम CI रन) · बार-बार के adversarial ऑडिट: एक 50-एजेंट ऑडिट और एक 14-lens पुनः-ऑडिट, सबसे हाल के, जिनमें हर निष्कर्ष गिने जाने से पहले खंडन से गुज़रता है। मशीन के पहले जवाब पर अविश्वास करने की सहज प्रवृत्ति ही पूरा काम है।
मैं चाहूँगा कि आप उन हिस्सों पर भरोसा करें जो असली हैं, बजाय इसके कि उन हिस्सों से प्रभावित हों जो असली नहीं हैं।
एक निर्णय जो मैंने गलत लिया
दो हफ़्ते पहले मैंने अंग्रेज़ी संदेशों में संकट वाले शब्दों की जाँच केवल एक निश्चित वाक्यांश सूची से करने का फ़ैसला किया, ताकि ज़्यादातर संदेशों पर एक अतिरिक्त AI कॉल न लगे। 25 सितंबर के एक ऑडिट ने दिखाया कि सूची "I don't want to live anymore" और तीन अन्य आम वाक्यांशों को पकड़ने से चूक गई। मैंने उसी दिन यह फ़ैसला पलट दिया: संकट वाले शब्द अब AI जाँच में जाते हैं, चारों अब ऐसे टेस्ट हैं जो पुराने कोड पर विफल हुए, और अतिरिक्त कॉल की लागत उठाने वाले सामान्य संदेश 32 में से 4 से घटकर 1 रह गए। यह बचत ज़्यादातर जाँचों के लिए सही थी और उस एक जाँच के लिए गलत, जहाँ चूक सबसे ज़्यादा मायने रखती है।
ईमानदार सौदा
systems thinking और AI के माध्यम से delivery मेरी ज़िम्मेदारी है: क्या बनाना है यह तय करना, वह कैसे टिकेगा इसका design करना, और ship होने तक उसे आगे बढ़ाते रहना। मुझे ऐसे engineers के साथ जोड़िए जो line-level craft सँभालते हैं, जो मैं नहीं सँभालता, और आपको दोनों आधे हिस्से मिल जाते हैं।
हर अहम बदलाव की adversarial review होती है; मैं मशीन के पहले जवाब पर कभी भरोसा नहीं करता। इसी आदत से दो चीज़ें सामने आईं: जुलाई का cross-tenant leak, जो मेरे अपने audit में मिला और अब एक regression test है, और ऊपर दी गई MCP SDK advisory, जो किसी और के code में मिली।
एक भूमिका: वह व्यक्ति जो आपके AI एजेंट की trust boundary की ज़िम्मेदारी लेता है। टेनेंसी, अनुमोदन, मीटरिंग, वह टूल जो अपने कॉलर पर भरोसा करता है: मैं तय करता हूँ कि यह कहाँ विफल हो सकता है, गारंटी को सिस्टम में ही बनाता हूँ, और वह टेस्ट शिप करता हूँ जो इसे साबित करता है। किसी ऐसे स्टार्टअप में संस्थापक या शुरुआती hire, जिसका एजेंट असली ग्राहकों तक पहुँचता है, या पहुँचने वाला है। सही भूमिका के लिए मैं दुनिया में कहीं भी relocate करने को तैयार हूँ, और मेरे लिए पद से ज़्यादा समस्या और लोग मायने रखते हैं।
उचित सवाल। मैं PANTHEON पर funding जुटा सकता था, लेकिन मुझे ठीक-ठीक पता है कि इसमें किस चीज़ की कमी है, और वह build नहीं है। वह distribution है: वह network और पहुँच जिससे इसे उन व्यवसायों के सामने रखा जा सके जिनके लिए यह बना है, जो मेरे पास नहीं है और जिसका मैं दिखावा नहीं करूँगा। मैं इसे ऐसी team के पास ले जाना पसंद करूँगा जिसके पास पहले से वह पहुँच है, बजाय इसके कि सालों लगाकर ऐसा founder बनूँ जो मैं नहीं हूँ। इसे अकेले बनाकर यह साबित हुआ कि मैं पूरी चीज़ design और ship कर सकता हूँ। इसे अकेले बाज़ार में ले जाना कभी योजना नहीं थी, PANTHEON प्रमाण के रूप में live रहता है, ऐसे side project के रूप में नहीं जो मेरा ध्यान बाँटे।
पहला दिन
"एक तिमाही तक काम सीखो" नहीं। वही तरीका जिससे PANTHEON बना, आपके प्रोडक्ट पर लगाया गया:
कुछ भी बनने से पहले tenancy / authorization / blast-radius की सीमाएँ खोजें और पता लगाएँ कि हर एक कैसे विफल होती है। जिसका नक्शा आपने नहीं खींचा, उसे आप गवर्न नहीं कर सकते, और वह नक्शा खींचना ही मेरा काम है।
वह सुरक्षा खोजें जो बाद में जोड़ी गई थी: ओवरड्राफ़्ट होने वाला मीटर, बिना गेट वाला एक्शन, अपने कॉलर पर भरोसा करने वाला टूल, और उसे फिर से ऐसे डिज़ाइन करें कि गारंटी ऊपर से जोड़ी हुई नहीं, भीतर से बनी हो।
स्पेक लिखें, AI को बनाने का निर्देश दें, और उसे उस जाँच के साथ शिप करें जो उसे साबित करती है: एक टेस्ट, एक स्नैपशॉट, एक इनवेरिएंट, ताकि अगला व्यक्ति सब कुछ फिर से साबित किए बिना तेज़ी से आगे बढ़ सके।
मुझे role बताइए और यह भी कि आप क्या बना रहे हैं। मैं हर ईमेल पढ़ता हूँ और कुछ दिनों के भीतर जवाब देता हूँ, फिर एक कॉल, सिस्टम का लाइव walkthrough, और NDA के तहत कोड की समीक्षा।
लिखने से पहले खुद आज़माना चाहते हैं? असिस्टेंट को तोड़ें, आइसोलेशन पर हमला करें, या बॉट को संदेश भेजें, सब कुछ लाइव है।
LinkedIn नहीं है। मुख्य सिस्टम निजी है: लाइव सिस्टम ही पोर्टफ़ोलियो है, लेकिन छह कंपोनेंट PyPI और npm पर प्रकाशित हैं, दोष रिकॉर्ड सार्वजनिक है, विधि को दोबारा चलाकर देखा जा सकता है, और मैं एक उच्च-गंभीरता वाली MCP SDK सुरक्षा एडवाइज़री पर श्रेय पाने वाले सात रिपोर्टरों में से एक हूँ। मेरा CV देखें / डाउनलोड करें →
भर्ती कर रहे हैं? मुझसे पूछें कि Isaac किसमें अच्छे हैं, और कहाँ वे उपयुक्त नहीं हैं।