Abuse, rate limits & policy control

एक production AI agent application platform डिज़ाइन करें जो user goals स्वीकार करे, context और memory संभाले, tools को सुरक्षित रूप से call करे, ज़रूरत पड़ने पर human review के लिए रुके, और traces व...

एक coupons and deals platform design करें जहाँ users deals की एक बड़ी, अक्सर बदलती catalog को browse और search करते हैं, और हर limit में coupon code ठीक एक बार redeem करते हैं, बिना कभी stale prices...

एक flash sale सिस्टम डिज़ाइन करें जहाँ किसी hot item की सीमित मात्रा एक निश्चित क्षण पर बिक्री के लिए आती है और कुछ ही सेकंड में 1000x traffic spike झेलती है — inventory कभी oversell नहीं होनी चाहिए,...

एक content moderation pipeline डिज़ाइन करें जो user के भेजे posts/media को policy उल्लंघनों के लिए screen करती है, platform scale पर posting latency और review accuracy के बीच संतुलन बनाते हुए।

Brex या Ramp जैसा एक corporate spend management platform design करें — हर card swipe को दो सेकंड के अंदर एक live policy engine के खिलाफ authorize या decline होना चाहिए, और हर transaction accounting...

general admission वाले events के लिए Ticketmaster design करें — कोई seat map नहीं है, हर ticket tier के लिए बस एक fixed capacity count है, और system को उस भीषण flash-sale contention में सही-सही...

एक webhook delivery platform (Stripe-webhooks जैसा) डिज़ाइन करें जो retry, ordering और security की बाधाओं के तहत हज़ारों third-party consumer endpoints तक event notifications विश्वसनीय रूप से पहुँचाए।

एक MCP-शैली का tool gateway डिज़ाइन करें जो AI agents को enterprise tools (CRM writes, ticketing, internal APIs) को सुरक्षित रूप से discover और invoke करने दे — per-user authorization और auditability...

किसी SaaS product के लिए एक AI customer support agent design कीजिए। इसमें intent routing, knowledge retrieval, account-safe tool actions, conversation memory, confidence-आधारित human escalation,...

एक public API platform के लिए distributed API rate limiter डिज़ाइन कीजिए। token bucket, per-user limits, shared counters, hot keys और failure modes को कवर कीजिए।

एक real-time ML fraud/risk scoring सिस्टम डिज़ाइन करें जो payment transactions को 100 ms से कम में स्कोर करे। feature के प्रकार (velocity, graph, device), streaming feature computation, label delay...

एक guardrails pipeline डिज़ाइन करें जो किसी LLM application को layered input और output safety से लपेट दे। इसमें prompt-injection और jailbreak detection, PII redaction, output moderation, tool-call और...

बड़े पैमाने पर untrusted user code को सुरक्षित रूप से चलाने वाला एक LeetCode-style online judge डिज़ाइन करें। इसमें submission queue, isolated multi-language runners (containers/gVisor/Firecracker),...