Eu projetei o PANTHEON, isolamento multi-tenant, governança, medição de uso, segurança de agentes, a partir de princípios básicos, e depois dirigi a IA para construir tudo isso: sozinho, até a produção, rodando dados de empresas reais. O que eu trago é o pensamento sistêmico para projetá-lo e a disciplina para fazer a máquina provar que funciona.
Isaac Teague Frayling · Cardiff, Reino Unido · cidadão do Reino Unido · aberto a me mudar para qualquer lugar do mundo (preciso de patrocínio de visto fora do Reino Unido & da Irlanda) · CV de uma página →
↑ A arte principal, o favicon, o avatar e o card social desta página foram todos gerados pelo sistema que construí. O trabalho fez o próprio portfólio.
Crédito externo. Relator creditado (um de sete) na CVE-2026-104850 (GHSA-6qxp-vccf-f47h), um alerta de segurança de alta severidade (CVSS 7.5) no SDK TypeScript do MCP: o seu cliente OAuth podia enviar credenciais armazenadas para um servidor escolhido pelo servidor MCP; corrigido nas versões 1.31.0 e 2.2.0. Não é uma validação do PANTHEON; é uma verificação que outra pessoa fez sobre o meu trabalho.
Sem slides, sem "confie em mim." O sistema está no ar: vá quebrá-lo e depois peça para revisar o código por trás dele sob NDA. O que eu lancei é real e está funcionando, quer eu tenha digitado um caractere dele ou não.
o valor
Projetei um isolamento multi-tenant estrito sobre a segurança em nível de linha do Postgres, com dois papéis, que falha de forma fechada, e que nenhuma auditoria conseguiu atravessar no banco de dados. Um vazamento foi encontrado fora dele (histórico de chat, julho) e corrigido. Não escrevi o SQL. Projetei o modelo: os modos de falha, o raio de impacto, e conduzi a construção até que ele se sustentasse.
O loop de agente governado, perceber → conhecimento → ferramentas → julgar → medir, com proteções, um protocolo de crise, medição à prova de saldo negativo e etapas de aprovação humana, é projeto meu. O raciocínio do plano de controle é meu; a IA escreveu o código seguindo a minha especificação.
O substrato, um Studio no-code, arte generativa sob medida, um canal ativo no Telegram (WhatsApp construído, aguardando aprovação da Meta), medição, autenticação, domínios personalizados. Tudo ideia minha, tudo construído dirigindo IA, do Postgres aos pixels, lançado e em funcionamento, sozinho.
Toda mudança precisa passar por uma fronteira de pureza imposta no CI, a contagem de testes da execução mais recente do CI, auditorias adversariais repetidas em que cada achado foi refutado antes de contar. Dirigir bem a IA significa recusar-se a confiar nela: essa é a verdadeira habilidade.
Eu entrego a versão honesta: cada número na página de auditoria traz seu próprio asterisco, o site diz abertamente o que ainda não está resolvido, e a segurança: uma mensagem de crise chega à ajuda mesmo com zero créditos, vem antes da métrica. Prefiro ser confiável a ser impressionante.
Toda nova capacidade mantém as mesmas invariantes: um harness de arquivos golden comprova que as mudanças são seguras byte a byte, um registro de edições torna toda mudança reversível, e tudo que adiciona nova superfície passa por uma revisão de segurança adversarial antes do deploy. Avanço rápido sem deixar a máquina pegar atalhos.
o método
Eu decido o que o sistema precisa garantir e depois faço com que ele prove isso. Eu projeto o sistema e direciono a IA para construí-lo, e o PANTHEON é o resultado disso. Eu leio, avalio e depuro tudo o que a máquina produz; não digito a implementação a partir de um arquivo em branco. Em linhas gerais, funciona assim:
Projetar o sistema a partir de primeiros princípios → dividi-lo em partes que a IA consegue construir → dirigir a IA para construir cada uma → atacar o resultado até que ele se sustente → colocá-lo no ar e mantê-lo rodando em produção. Esse é o ciclo, de ponta a ponta.
Isolamento multi-tenant & fronteiras de confiança · níveis de governança & human-in-the-loop · medição atômica & controle de taxa · loops de agente, ferramentas & guardrails · defesa contra prompt injection · raciocínio sobre modos de falha & raio de impacto. Projetei tudo isso. Só falo sobre eles em linguagem simples, não em jargão.
Postgres com segurança em nível de linha · serviços FastAPI · um loop de agente governado · MCP, nos dois sentidos · frontends React · deploys com Docker / nginx. Eu dirigi a construção e sei como cada peça se comporta.
Fronteiras de pureza no CI · testes de snapshot com arquivos golden · a contagem de testes da execução mais recente do CI passando (execução mais recente do CI) · auditorias adversariais repetidas: uma auditoria com 50 agentes e uma reauditoria com 14 lentes, a mais recente, em que cada achado é refutado antes de contar. O instinto de desconfiar da primeira resposta da máquina é o trabalho inteiro.
Prefiro que você confie nas partes que são reais a que se impressione com partes que não são.
uma decisão em que errei
Duas semanas atrás, decidi verificar mensagens em inglês quanto a expressões de crise apenas com uma lista fixa de frases, para poupar a maioria das mensagens de uma chamada extra à IA. Uma auditoria em 25 de setembro mostrou que a lista deixava passar "I don't want to live anymore" e outras três formulações comuns. Revertiam a decisão no mesmo dia: expressões de crise agora vão para a verificação por IA, as quatro viraram testes que falhavam no código antigo, e as mensagens comuns que pagam pela chamada extra caíram de 4 em 32 para 1. A economia estava certa para a maioria das verificações e errada para aquela em que uma falha mais importa.
o acordo honesto
Eu cuido do pensamento sistêmico e da entrega por meio de IA, decidindo o que construir, projetando como se sustenta e levando adiante até ser entregue. Me junte a engenheiros que dominam o ofício linha a linha que eu não domino, e você tem as duas metades cobertas.
Toda mudança que importa passa por revisão adversarial; nunca confio na primeira resposta da máquina. Duas coisas que esse instinto produziu: o vazamento entre tenants de julho, encontrado pela minha própria auditoria e agora um teste de regressão, e o alerta do SDK do MCP acima, encontrado no código de outra pessoa.
Um papel: a pessoa responsável pela fronteira de confiança do seu agente de IA. Multilocação, aprovações, medição de uso, a ferramenta que confia em quem a chama: eu mapeio onde isso pode falhar, construo a garantia no sistema e entrego o teste que a comprova. Uma contratação fundadora ou inicial em uma startup que tem um agente lidando com clientes reais, ou que está prestes a ter. Estou aberto a me mudar para qualquer lugar do mundo pela oportunidade certa, e me importo mais com o problema e com as pessoas do que com o cargo.
Pergunta justa. Eu poderia captar investimento para o PANTHEON, mas sei exatamente o que falta a ele, e não é a construção. É distribuição: a rede e o alcance para colocá-lo diante dos negócios para os quais foi feito, que eu não tenho e não vou fingir ter. Prefiro levar isto a uma equipe que já tem esse alcance do que passar anos me tornando um fundador que não sou. Construí-lo sozinho provou que consigo projetar e entregar tudo. Levá-lo ao mercado sozinho nunca foi o plano, o PANTHEON continua no ar como prova, não como um projeto paralelo dividindo meu foco.
primeiro dia
Não é "aprender o básico durante um trimestre". O método que construiu o PANTHEON, aplicado ao seu produto:
Encontrar as bordas de tenancy / autorização / raio de impacto e descobrir como cada uma falha, antes de qualquer coisa ser construída. Não dá para governar o que você não desenhou, e desenhar é o que eu faço.
Encontrar a segurança que foi adicionada depois do fato: o medidor que permite saldo negativo, a ação sem portão, a ferramenta que confia em quem a chama, e redesenhá-la para que a garantia seja embutida, não acoplada por cima.
Especifique, direcione a IA para construir e entregue com a verificação que prova: um teste, um snapshot, um invariante, para que a próxima pessoa possa avançar rápido sem ter que provar tudo de novo.
Diga-me a função e o que você está construindo. Leio todos os e-mails e respondo em poucos dias; depois, uma ligação, uma demonstração ao vivo do sistema e o código revisado sob NDA.
Prefere testar antes de escrever? Quebre o assistente, ataque o isolamento ou mande mensagem ao bot, está tudo no ar.
Sem LinkedIn. O sistema central é privado: o sistema em produção é o portfólio, mas seis componentes estão publicados no PyPI e no npm, o registro de defeitos é público, o método pode ser reproduzido, e sou um dos sete relatores creditados em um alerta de segurança de alta severidade do SDK do MCP. Ver / baixar meu currículo →
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