Planificador de proyectos AI para desarrolladores

Tabla de contenidos:

1. Introducción
2. Desarrollo del proyecto
   1. Equipo de desarrollo
   2. Funcionalidades principales
   3. Arquitectura del sistema
      1. Front-end
      2. Back-end
      3. Integración continua
   4. Retos y soluciones
      1. Tráfico y datos
      2. Integración de la API de IA
   5. Futuras extensiones
3. Conclusiones
4. Recursos

Desarrollo del proyecto

En alguna ocasión, seguro has experimentado una sensación de no saber por dónde empezar en un proyecto, sintiéndote perdido, confundido y sin ideas. ¡No te preocupes, todos hemos pasado por eso!

Un día, Saki y Laura tuvieron una brillante idea: ¿qué tal si creamos una aplicación que genere ideas de planificación de proyectos para nosotros? De esta manera, no tendríamos que hacerlo nosotros mismos. Siempre estamos utilizando Chaty PT para generar ideas, ¿por qué no crear una app que use inteligencia artificial para hacer eso por nosotros? Y así nació AI Project Planner.

Equipo de desarrollo

El equipo de desarrollo está conformado por Fernando Robles, Laura Gara y Saki en el frente. Mientras que el equipo de backend está compuesto por Garrett, Gregor Amy Marie Spears, Javin Wilson y Michael Callahan.

Funcionalidades principales

Cuando visitas la página de inicio de AI Project Planner, puedes elegir iniciar sesión como usuario de demostración o utilizar la autenticación de Google con tu cuenta de Gmail. La página de inicio muestra un breve resumen del propósito de la aplicación, junto con la opción de ver un Tutorial o generar un nuevo plan de proyecto.

Una de las funcionalidades principales de la aplicación es la capacidad de seleccionar el tipo de aplicación que se desea desarrollar, como una aplicación full stack. También se pueden elegir los lenguajes de programación, como React, Typescript y Ruby.

Además, se puede establecer un marco de tiempo para trabajar en el proyecto y definir el número de colaboradores. Una vez que se ingresan estos datos, la aplicación Genera automáticamente un plan de proyecto que incluye un título, un resumen y una línea de tiempo interactiva que muestra los pasos para abordar el proyecto.

La aplicación también ofrece una lista de características e interacciones, una paleta de colores, un generador de logotipos y videos útiles basados en los lenguajes de programación seleccionados.

Arquitectura del sistema

AI Project Planner utiliza una arquitectura orientada a servicios, donde los usuarios interactúan con el front-end desplegado en Vercel, alimentado por Typescript y ReactJS, y con integración continua mediante CircleCI. Las solicitudes se envían al back-end, desplegado en Heroku, alimentado por Django y Python, con integración continua también mediante CircleCI. La base de datos utilizada es PostgreSQL, y se comunica con la API de OpenAI para generar respuestas para el front-end.

En el backend utilizamos el framework Django por varias razones. Primero, su escalabilidad, ya que sabíamos que esta aplicación iba a ser utilizada por muchos usuarios y, por lo tanto, era importante construirlo para adaptarse a diferentes características y usuarios. Además, Django es un framework "batteries included", lo que significa que viene con muchas herramientas incorporadas, como el framework Django Rest, que nos ayudó a crear la API utilizada por el equipo de front-end.

La elección de Django también se basó en la rapidez de desarrollo. Con un plazo de desarrollo corto, poder utilizar características ya incorporadas en Django, como un panel de administración, nos ayudó a acelerar el desarrollo y reducir significativamente nuestro tiempo de entrega.

El equipo de backend realizó una investigación individual y programación en grupo. Python era un lenguaje nuevo para todos y, por lo tanto, dedicamos varios días a investigar de manera individual y escribir código conjuntamente. Esto nos permitió aprovechar el conocimiento y las habilidades colectivas del equipo, al tiempo que manteníamos un flujo de trabajo relajado con Git. La comunicación regular entre los equipos de frontend y backend nos ayudó a modificar continuamente nuestro código para garantizar una integración sin problemas.

Retos y soluciones

Uno de los desafíos que enfrentan las aplicaciones es el tráfico y los datos de los usuarios. En nuestro caso, también tenemos una API de IA a la que los usuarios llaman. Una forma en que podríamos cambiar nuestra arquitectura para manejar esto es introducir la memoria caché, especialmente en las áreas donde podemos utilizarla, como en los proyectos guardados y en todos los proyectos. Esto mejoraría la experiencia del usuario, reduciendo los tiempos de carga.

Otro desafío que enfrentamos fue la integración de la API de IA. Esta API nos ayudó a generar respuestas para el front-end, pero requería una comunicación fluida con nuestra base de datos y otros servicios. Logramos superar este desafío mediante una cuidadosa planificación y pruebas exhaustivas.

Futuras extensiones

AI Project Planner tiene planes de futuro para agregar más funcionalidades y características a la aplicación. Algunas de estas extensiones incluyen la creación de archivos de diseño para las aplicaciones y permitir a los usuarios colaborar en proyectos compartiéndolos entre ellos. Estamos emocionados por el futuro de lo que AI Project Planner puede ofrecer.

Conclusiones

AI Project Planner es una aplicación diseñada para simplificar el proceso de planificación de proyectos para desarrolladores junior, como estudiantes en formación. Al aprovechar la tecnología de inteligencia artificial avanzada, esta aplicación ayuda a los usuarios a crear planes de proyectos completos y generar ideas innovadoras adaptadas a su tipo de proyecto elegido y tecnologías preferidas.

Con una arquitectura bien diseñada, un equipo de desarrollo dedicado y una cuidadosa resolución de desafíos, AI Project Planner ha logrado proporcionar una solución efectiva para aquellos que buscan orientación en la planificación de proyectos.

Recursos

• Vercel
• Heroku
• Django
• CircleCI
• OpenAI API