Hola. Quise reducir la incomodidad de tener que ir y venir entre varios sitios y archivos de Excel al buscar información escolar, así que creé Uri Hakgyo Eottae.
Todo el proceso de desarrollo se llevó a cabo con un enfoque de vibe coding. No fue un proyecto que terminó después de pedirle a la IA que generara código una sola vez; dividí los requisitos en documentos y repetí el proceso de corregir errores comparando los resultados de implementación con datos reales. En particular, consideré que en los datos escolares era más importante evitar que se vincularan por error con otra escuela que tener una interfaz que se viera convincente, así que dediqué la mayor parte del tiempo al mapeo y la validación.
En el servicio se puede buscar por nombre de escuela, comparar escuelas del mismo nivel, comparar datos públicos por región y consultar materiales de logro académico por materia y los resultados de las deliberaciones del comité de medidas contra la violencia escolar. Los valores verificados en la fuente original y los indicadores calculados internamente se muestran por separado.
Composición de los datos
- Información básica de la escuela
- Clases y cantidad de estudiantes
- Cantidad de docentes
- Información de movilidad estudiantil (traslados de entrada y salida)
- Horas completadas de educación en seguridad
- Resultados del comité de medidas contra la violencia escolar
- Logro académico por materia (solo se refleja el puntaje promedio)
Stack tecnológico
- Next.js App Router, TypeScript, Tailwind CSS
- Firebase Firestore y Firebase Admin SDK
- Despliegue en Vercel y automatización con GitHub Actions
search-index.jsonestático para búsquedas en el navegador- JSON estático para páginas de detalle, rankings y comparación de escuelas
- Recolección de datos de NEIS·Hakgyo Alimi y aplicación de cambios basada en
row_hash - Herramienta para importar materiales públicos manuales que identifica la estructura de tablas en archivos XLS de Hakgyo Alimi
Lo que fue más difícil de lo esperado al hacerlo
Lo más complicado fue la coincidencia de nombres de escuelas. Había escuelas con el mismo nombre, escuelas que cambiaron de nombre, escuelas cerradas y escuelas que solo diferían en el nivel, así que enlazarlas solo por nombre podía producir asignaciones incorrectas. Lo cambié para priorizar el uso del código escolar, la información de la oficina de educación, la región y el nivel escolar, y dejar como objetivo de verificación aparte los elementos que no podían confirmarse automáticamente.
Los archivos XLS de logro académico y de reportes de violencia escolar tampoco tenían exactamente la misma posición de columnas en todos los casos. Si se leían fijando un número de columna específico, podían entrar valores incorrectos que parecían cifras normales, así que agregué una etapa de validación para distinguir el formato revisando el título y los encabezados de la tabla y para no reflejar valores fuera de rango.
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