Vou configurar seu banco de dados Supabase com RLS, RPCs e migrações

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Bonsu
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Sobre este Serviço

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Eu configuro backends do Supabase Postgres prontos para produção com segurança de nível de linha adequada, RPCs atômicos, migrações SQL feitas à mão e integração real com Django, FastAPI ou Next.js.


Já implementei o Supabase Postgres em produção no bonsu.world com 29 migrações SQL feitas à mão, operações atômicas de ledger via RPCs, RLS em todas as tabelas de usuários, jobs agendados com pg_cron e pgvector para RAG. Não é um template, é engenharia de produção de verdade.


O QUE VOCÊ RECEBE:

- Esquema de banco de dados personalizado para seu app

- Políticas de Row Level Security aplicadas no nível do banco, não na camada do app

- RPCs atômicos do Postgres para garantir correção (sem condições de corrida)

- Migrações SQL feitas à mão que você pode controlar na versão

- Triggers e restrições CHECK onde necessário

- Opcional: jobs agendados com pg_cron, otimização de matview


POR QUE ESCOLHER MIM:

- Supabase em produção ao vivo no bonsu.world, não um mockup de portfólio

- Já resolvi problemas difíceis: bloqueios de RLS, envenenamento de cache, condições de corrida

- Integração direta com Django + Supabase + Next.js


O QUE PRECISO DE VOCÊ:

- Requisitos do seu app ou esquema existente

- Stack preferido (Django, FastAPI, Next.js, etc.)

- Qual tier do Supabase você está usando


Tempo de entrega: de 3 a 7 dias, dependendo do tier.

Conheça mais sobre Bonsu

Bonsu

AI RAG Full Stack Web Developer

  • A partir deAustrália
  • Membro desdemai. de 2022
  • Responde em aprox.:15 horas
  • Idiomas

    Inglês
I build production AI systems — RAG chatbots, LLM pipelines, and full-stack apps — that ship real code, not prototypes. Over 6 months I built and deployed bonsu.world solo: Django, Supabase, pgvector, Claude + Gemini. Real cost engineering at ~$0.002 per RAG query. Live at bonsu.world/intelligence. Stack: Python, Django, Supabase, PostgreSQL, pgvector, Claude, Gemini, OpenAI, Next.js, TypeScript. Need production AI on your documents — not a "ChatGPT wrapper"? I build it with tests, docs, and deployment.

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