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Bitácora de Desarrollo — StackX

Fecha de inicio: 2026-01-26

Tareas completadas

  • Crear estructura inicial del backend (FastAPI)
  • Añadir modelos SQLAlchemy (Category, Technology, Attribute, TechScore, Compatibility) — backend/app/models.py
  • Configurar conexión a base de datos y SessionLocal — backend/app/database.py
  • Implementar lógica de recomendador (media ponderada) — backend/app/recommender.py
  • Añadir cliente IA con fallback (Ollama env var) — backend/app/ai_client.py
  • Crear endpoint POST /recommend-stack/ — backend/app/routes/recommend.py
  • Añadir Pydantic schemas — backend/app/schemas.py
  • Añadir seed de ejemplo para tecnologías y atributos — backend/app/seed_data.py
  • Crear README.md con instrucciones básicas — README.md
  • Scaffold frontend Next.js y GROQ client stub — frontend/ (package.json, next.config.js, lib/groqClient.js)
  • Añadir página principal con sliders que consumen la API — frontend/pages/index.jsx
  • Añadir listado de tecnologías con GROQ (fallback si no configurado) — frontend/pages/tech.jsx
  • Añadir Dockerfiles para backend y frontend
  • Añadir docker-compose.yml, Makefile y .env.example para desarrollo local
  • Añadir GitHub Actions CI básica — .github/workflows/ci.yml
  • Añadir script de sincronización con Sanity/GROQ — backend/app/sanity_sync.py
  • Añadir endpoint admin /admin/sync-groq/ y protección por token opcional — backend/app/routes/admin.py
  • Implementar scheduler APScheduler para sincronizaciones periódicas — backend/app/scheduler.py
  • Añadir documentación de uso del admin y del sincronizador en README.md

Tareas pendientes / Recomendadas

  • Proteger endpoints con autenticación completa (JWT o similar) para producción
  • Implementar workers asíncronos (Celery/RQ) para procesamiento en background escalable
  • Implementar vector store y pipeline RAG para justificaciones con LLMs
  • Añadir pruebas unitarias e integración (backend + frontend E2E)
  • Añadir Docker Compose secrets y producción-ready configs (Postgres managed, Redis, vector DB)
  • Implementar CI/CD con despliegues canary/blue-green
  • Mejorar el modelo de datos: materialized views, índices y migraciones (Alembic)
  • Añadir observabilidad: métricas, logs estructurados y tracing
  • Añadir una página de administración y UI para gestionar tech_scores y compatibilidades

Cambios realizados (archivos clave)

  • backend/requirements.txt: dependencias incluidas (fastapi, uvicorn, sqlalchemy, pydantic, requests, psycopg2-binary, apscheduler)
  • backend/app/*: modelos, DB, lógica, rutas, AI client, scheduler, sanity sync
  • frontend/*: Next.js scaffold, pages, GROQ client, recommendation service
  • docker-compose.yml, Makefile, .env.example para desarrollo local
  • .github/workflows/ci.yml para build básico

Cómo ejecutar localmente (resumen)

  1. Backend (entorno virtual):
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r backend/requirements.txt
uvicorn backend.app.main:app --reload
  1. Sembrar datos de ejemplo:
python - <<'PY'
from backend.app.database import SessionLocal
from backend.app.seed_data import seed
db = SessionLocal()
seed(db)
db.close()
PY
  1. Frontend (Next.js):
cd frontend
npm install
npm run dev
  1. Opcional: levantar con Docker Compose (requiere Docker):
docker-compose up --build

Notas

  • El endpoint admin /admin/sync-groq/ está protegido por ADMIN_TOKEN si esta variable está definida.
  • El cliente IA usa OLLAMA_URL cuando está configurado; de lo contrario devuelve una justificación templada y determinista.