ラボ — Lavi Sahu

07ラボ — ビルドログ

このサイトは、AIベンダーに計画システムを作ってほしいやり方で作っています — 売り込みではなく、diffを見せる。

ラボ — オープンソース

モックアップではなく、8つのリポジトリ

ポートフォリオのスライドではなく、公開されて動くコード: サプライチェーン計画ツール、AI設定システム、オフライン音声入力アプリ、そしてこのページ自体が使っているデザインシステム。カードを選ぶと、実際に何をするものか分かります。

Resilience Radar — Python (stdlib only) — self-contained HTML dashboard

Supply chain resilience control tower — risk radar, what-if simulation (time-to-recover / time-to-survive), and mitigation ranking. No dependencies to install; the dashboard is one self-contained HTML file.

git clone https://github.com/LaviSahu/resilience-radar.git

What the code actually does

# risk_score = likelihood(1-5) * impact(1-5), range 1-25.
TIER_THRESHOLDS: list[tuple[int, RiskTier]] = [
    (20, RiskTier.CRITICAL),
    (12, RiskTier.HIGH),
    (6, RiskTier.MEDIUM),
    (1, RiskTier.LOW),
]

def likelihood_score(event: Event, classification: Classification) -> int:
    """1-5, from event confidence (0-1) plus a source-reliability adjustment."""
    base = event.confidence * 5
    adjustment = SOURCE_RELIABILITY_ADJUSTMENT.get(classification.source_category, 0)
    return _clamp(base + adjustment, 1, 5)

src/resilience_radar/scoring.py — classic likelihood × impact risk scoring, plus a per-source reliability adjustment (geopolitical/regulatory signals score noisier than, say, a supplier or logistics event).

ラボ — ビルドログ

Verification ledger — what's above, and how each piece was actually checked

Seen by human eyes

Every animation on the rebuilt pages

The merge-conflict resolutions of 2026-09-19

Read, not run

The twin's system prompt

Each repo description (2 of 8 carry verbatim code excerpts)

Nobody has checked

Everything the twin tells you

Whether anyone has ever used these repos

The third column is the honest one. It empties only when the gap does — not before.

ラボ — ビルドログ

私の言葉は信じないで — 自分でレバーを動かして。

計画のトレードオフが実際どう動くかを見せる、2つの動くツール。スライドも、ごまかしもなし。

ラボ — ビルドログ

モックアップではなく、動くAI機能

これはチャットボットの埋め込みではありません。Cloudflare Pages FunctionがWorkers AIを直接呼ぶ仕組みです — このドメインに限定され、IPごとにレート制限があり、クライアント名や数字をでっち上げる代わりに「知りません」と答えるようシステムプロンプトで指示されています。S&OPや在庫計画について聞いてみてください。

AIツインに聞く

Beta

デモです: 私の口調の短いプロンプトを与えた言語モデル。自信たっぷりに間違えることがあります — 言われたことを鵜呑みにしないでください。S&OP、IBP、o9、在庫について聞いてみてください。

計画について何でも聞いてください。ツインが私の口調で答えます。

Twin self-grade — Tone: close. Facts: unverified by anyone, including me. Model: @cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast, capped at 512 tokens, prompted to say "I don't know" rather than invent a client name or a number. A guardrail, not a guarantee.

AI生成 · 本物のLaviの代用にはなりません

ラボ — ビルドログマージ済み、未リリース。

ビルドログ — 2026-09-19

ラボ — ビルドログrefkit

Refkit — 28 ports, 1 in production

Every card below is a real VengeanceUI port — working code, not a screenshot. Exactly one of them, VeCreepy, is actually load-bearing right now: it's the Connect link in this site's own footer. The other twenty-seven are verified to render, not yet asked to carry a real page's weight. Same rule as the build log above — a component only counts as shipped once it's doing a job, not once it looks good in a gallery.

Lab — essays

Five frameworks, worked through properly

Not case studies from my own client work — original, research-driven essays on real named frameworks and formulas (bullwhip ratio, TTR/TTS resilience, the Kraljic matrix, Theory of Constraints, digital twins), each grounded in a cited real source, not invented. Pick a card for the summary, or read the full essay.

For the fuller story behind the bullwhip math — two 2000s-era factory fires and what they cost — see Buffer Shock, on the Blog →

モックアップではなく、8つのリポジトリ

# risk_score = likelihood(1-5) * impact(1-5), range 1-25. TIER_THRESHOLDS: list[tuple[int, RiskTier]] = [ (20, RiskTier.CRITICAL), (12, RiskTier.HIGH), (6, RiskTier.MEDIUM), (1, RiskTier.LOW), ] def likelihood_score(event: Event, classification: Classification) -> int: """1-5, from event confidence (0-1) plus a source-reliability adjustment.""" base = event.confidence * 5 adjustment = SOURCE_RELIABILITY_ADJUSTMENT.get(classification.source_category, 0) return _clamp(base + adjustment, 1, 5)

モックアップではなく、動くAI機能

Refkit — 28 ports, 1 in production

Five frameworks, worked through properly