AI News Aggregator
IAAplicación webAnálisis de datos
AI News Aggregator
Objetivos
- Clasificación de contenido impulsada por IA
- Procesamiento de datos multimodales
- Búsqueda de contenido rápida
Descubrimiento inteligente de noticias
Un agregador de noticias avanzado que extrae contenido de redes sociales y utiliza IA para clasificar e interpretar los datos. Procesa audio, vídeo e imágenes para una categorización semántica. Diseñado para el descubrimiento de contenido a alta velocidad, ofrece una plataforma multiusuario con perfiles personales y búsqueda avanzada. Para gestionar flujos multimedia de alta frecuencia, implementamos una arquitectura frontend avanzada centrada en la optimización del renderizado. La cuadrícula Masonry dinámica maneja eficazmente contenidos de tamaños variados manteniendo un scroll a 60 fps.
Proceso
- 1
Discovery y definición de producto
Trabajamos con Asmeman Co para definir user personas, fuentes de contenido (texto, audio, vídeo, imágenes de redes sociales), categorías de clasificación IA y requisitos de búsqueda de la plataforma multiusuario.
- 2
Sistema de diseño y UX
Creamos un sistema de diseño orientado a componentes en Material-UI, incluyendo los layouts Masonry, flujos de perfil personal y especificaciones de temas light/dark/infinity.
- 3
Arquitectura frontend
Diseñamos una arquitectura React optimizada para el renderizado: listas virtualizadas, memoización agresiva, code-splitting y una capa de gestión de estado predecible que desacopla los pipelines de análisis IA de larga duración de la UI.
- 4
Implementación iterativa
Construimos el feed Masonry, tarjetas multimodales, búsqueda avanzada y soporte i18n multi-idioma en iteraciones semanales, integrando resultados de clasificación IA de los servicios backend.
- 5
Ingeniería de rendimiento
Perfilamos tiempos de render y scroll con las dev tools del navegador, eliminamos re-renders innecesarios y ajustamos la virtualización de listas para mantener 60 fps estables en feeds grandes.
- 6
QA y lanzamiento
Pruebas cross-browser y responsive, pasadas de regresión de temas e i18n, y luego un rollout por fases con monitorización de errores en tiempo de ejecución y métricas de interacción.
