ContentAI — Content ideation con Brand Memory

Obiettivo del progetto

I tool di generazione contenuti AI standard producono idee generiche perché mancano di contesto personale: l'utente deve ripetere ogni volta chi è, per chi scrive e con che tono. ContentAI nasce per risolvere questo problema con un approccio più prodotto: un generatore di idee che ricorda il brand di chi lo usa e rende visibile il costo reale di ogni generazione.

Problema iniziale

le idee generate "a freddo" sono generiche e richiedono sempre correzioni manuali di tono e contesto;
il posizionamento del creator (bio, audience, pillar di contenuto) va ripetuto ad ogni prompt;
l'output non strutturato richiede lavoro di editing prima di poter essere usato;
il costo reale delle chiamate AI (token, modello, spesa) è invisibile all'utente.

Soluzione implementata

Ho progettato e sviluppato un micro-SaaS con account reali, persistenza cloud e tracking economico integrato — non un semplice wrapper su un modello AI.

Funzionalità principali

Brand Memory persistente: profilo con bio, audience, tono, worldview, pillar di contenuto, storie e sample di scrittura, iniettato in ogni prompt di generazione.
Generazione strutturata: ogni idea torna come card con hook, angle, CTA, step di esecuzione, difficoltà, piattaforma e formato.
Autenticazione reale: Supabase Auth con magic link e Google OAuth.
Persistenza cloud multi-utente: Brand Memory, generazioni, idee, feedback e usage event salvati per utente.
Dashboard Usage & Costs: token, modello/provider, spesa stimata, costo per generazione e costo per idea.
Modalità di strategia: l'interfaccia espone modalità come fast/balanced/strategic invece dei nomi dei modelli, mappati lato server.

Architettura e stack tecnico

Frontend

Next.js 16 (App Router)
React 19
Tailwind CSS v4

Backend applicativo

API routes Next.js per generazione, profilo e usage
Adapter AI OpenRouter-first con fallback OpenAI
Parsing e validazione dell'output JSON strutturato

Data layer

Prisma come schema/migration tooling
PostgreSQL su Supabase con Row Level Security

Auth e sicurezza

Supabase Auth via @supabase/ssr (Google OAuth + magic link)
Row Level Security con policy auth.uid() su tutte le tabelle utente
API key esclusivamente lato server

Data model (alto livello)

Entità principali:

users
brand_profiles
generations
content_ideas
idea_feedback
usage_events

Le policy RLS scopano ogni riga all'utente proprietario tramite auth.uid().

Stato attuale

Il prodotto è considerato concluso come demo di portfolio: flusso di autenticazione, Brand Memory, generazione e dashboard costi sono tutti funzionanti in produzione. Restano margini di miglioramento su copertura test e affinamento SMTP per i magic link.

Cosa dimostra nel portfolio

product thinking oltre il semplice "wrapper AI": memoria di contesto e unit economics come feature di prodotto;
autenticazione e persistenza multi-utente sicura con RLS;
integrazione AI con provider abstraction, prompt engineering e parsing di output strutturato;
attenzione ai costi reali delle chiamate LLM, tracciati e mostrati all'utente.

Link

Repository GitHub: github.com/DavideZaninelloo/Content-Idea-Generator
App live: content-idea-generator-six.vercel.app

ContentAI — Content ideation con Brand Memory