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chore(repo): documentación técnica, cumplimiento legal y reglas de formato (pre-main) #77
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SkillStat
Plataforma de inteligencia de mercado laboral tecnológico para México.
Plataforma de inteligencia de mercado laboral tecnológico para México: ingesta de vacantes en tiempo real, extracción automática de habilidades mediante NLP, y un dashboard analítico (Panorama) con tendencias, salarios y demanda regional.
Resumen
El mercado laboral tecnológico en México es opaco, las bolsas de trabajo muestran vacantes individuales, no patrones de mercado, y los reportes especializados son anuales, costosos o dirigidos a empresas. SkillStat convierte el volumen disperso de vacantes en información accionable; qué habilidades suben o bajan en demanda, en qué ciudades, con qué salarios, y cómo evoluciona eso semana a semana, combinando datos en tiempo real, análisis automático de habilidades vía NLP, granularidad geográfica local, y acceso completamente gratuito.
El sistema se construyó bajo arquitectura orientada a servicios (SOA) en cuatro capas: acceso, procesos, servicios, recursos; con separación estricta entre la capa de servicios y el framework web: la lógica de negocio no conoce que Flask existe. El backend expone una API REST consumida por un frontend en JavaScript vanilla sin frameworks, desplegados como servicios independientes.
Arquitectura
Decisiones de diseño
app/services/no importa nada de Flask, permite testear lógica de negocio sin levantar una aplicación web completa, y facilita una eventual migración de framework sin reescribir reglas de negocio.httpOnlypara que scripts XSS no puedan leerlo directamente víadocument.cookie; el token CSRF se solicita bajo demanda vía un endpoint autenticado, en vez de leerse de una cookie legible por JavaScript, porque backend y frontend viven en subdominios distintos deonrender.com(Public Suffix List), que el navegador aísla entre sí para lectura de cookies vía JS.CheckConstrainta nivel de base de datos. Los valores válidos de rol (REGISTERED,ADMIN) están restringidos en el esquema, no solo en la capa de aplicación.Integraciones de APIs
Terceros:
Propias:
es_core_news_sm).Calidad y Testing
144 tests (unitarios e integración), corridos en cada Pull Request hacia
developvía GitHub Actions, contra una instancia real de PostgreSQL en el runner de CI. Cobertura reportada a Codecov en cada corrida.Desarrollo Local
Backend
Frontend
cd frontend python -m http.server 5500Poblar datos de prueba
# Desde la raíz del proyecto, con el entorno virtual de backend/ activo python scripts/seed_db.pyDespliegue
Desplegado en Render (Free Tier): backend como Web Service, frontend como Static Site, base de datos en Neon (PostgreSQL gestionado), respaldos en Cloudflare R2.
Build command del backend incluye la descarga del modelo de spaCy, requerida para la extracción de habilidades:
pip install -r requirements.txt && python -m spacy download es_core_news_smStart command con timeout extendido, dado que la ingesta y extracción NLP son operaciones síncronas y pesadas:
El pipeline diario (generación de snapshots de tendencias y evaluación de alertas) se dispara vía GitHub Actions programado, contra un endpoint protegido por clave compartida, ver
.github/workflows/daily-pipeline.yml.Gestión de Secretos
backend/.env(nunca versionado, ver.env.examplepara la plantilla).Estado del Proyecto
Desarrollado para la Universidad Tecnológica de Ciudad Juárez, con arquitectura y disciplina de ingeniería pensadas para sostenerse más allá del entregable académico.
Completo y en producción: autenticación (email/contraseña + Google OAuth con vinculación de cuentas), gestión de perfil y habilidades, dashboard de Panorama, comparación de habilidades, alertas de mercado, panel de administración (usuarios, respaldos), sistema de respaldo/restauración vía Cloudflare R2.
Deuda técnica conocida, declarada explícitamente:
BaseRepository.save(), captura correctamente errores de integridad, pero enmascara la causa raíz de otros fallos de base de datos bajo el mismo código de error.ingestion_service.pyytrend_snapshot_repository.py, sin fuente única compartida.expires_aten tokens de verificación de correo sin timezone explícito, inconsistente concreated_atdel mismo modelo.SCHEDULER_ENABLEDsin ningún punto de arranque real que la consulte (código muerto).google-authsin versión anclada enrequirements.txt;resendanclado a versión exacta sin margen de parches automáticos.Ninguno de estos puntos afecta la funcionalidad observable del sistema en producción; se documentan aquí como parte de la disciplina de gestión de deuda técnica del proyecto, no como fallas ocultas.
Licencia
Distribuido bajo la Licencia MIT. Ver
LICENSEpara más detalles.Uh oh!
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