Merhaba. Okul bilgisi ararken birden fazla site ve Excel dosyası arasında gidip gelme zahmetini azaltmak için BizimOkulNasıl hizmetini oluşturdum.
Geliştirme sürecinin tamamını vibe coding yöntemiyle yürüttüm. Bu, yapay zekadan bir kez kod üretmesini isteyip bitirdiğim bir proje değildi; gereksinimleri belgelere ayırıp, uygulama sonuçlarını gerçek verilerle karşılaştırarak hataları tekrar düzeltme sürecini defalarca yineledim. Özellikle okul verilerinde, ekranın gösterişli görünmesinden çok başka bir okulla yanlış eşleşmemesi daha önemli olduğuna karar verdiğim için eşleme ve doğrulamaya en fazla zamanı ayırdım.
Serviste okul adıyla arama, aynı okul kademesindeki okulları karşılaştırma, bölgelere göre açıklama verilerini karşılaştırma, ders bazında akademik başarı verileri ile okul şiddeti karşı önlem değerlendirme kurulu inceleme sonuçlarını görme gibi özellikler bulunuyor. Kaynakta doğrulanan sayısal değerler ile sistemin kendi hesapladığı göstergeler birbirinden ayrılarak gösteriliyor.
Veri yapısı
- Okul temel bilgileri
- Sınıf ve öğrenci sayısı
- Öğretmen sayısı
- Öğrenci hareket bilgileri (nakil gelen, nakil giden)
- Güvenlik eğitimi tamamlama süreleri
- Okul şiddetine karşı önlem değerlendirme kurulu sonuçları
- Ders bazında akademik başarı (yalnızca ortalama puan yansıtılmıştır)
Teknoloji yapısı
- Next.js App Router, TypeScript, Tailwind CSS
- Firebase Firestore ve Firebase Admin SDK
- Vercel dağıtımı ve GitHub Actions otomasyonu
- Tarayıcı araması için statik
search-index.json - Okul detay, sıralama ve karşılaştırma sayfaları için statik JSON
- NEIS·School Info Disclosure verisi toplama ve
row_hashtabanlı değişiklik yansıtma - School Info Disclosure XLS dosyalarının tablo yapısını ayırt eden manuel açıklama verisi içe aktarma aracı
Geliştirirken beklediğimden daha zor olan kısımlar
En zorlu kısım okul adı eşleştirmesiydi. Aynı adı taşıyan okullar, adı değişen okullar, kapanmış okullar ve yalnızca okul kademesi farklı olan okullar bir arada bulunduğu için yalnızca okul adıyla bağlantı kurulduğunda yanlış eşleşmeler oluşabiliyordu. Bu yüzden önce okul kodu, eğitim müdürlüğü bilgisi, bölge ve okul kademesini kullanıp otomatik olarak kesinleştirilemeyen kayıtları ayrı doğrulama hedefi olarak bırakacak şekilde sistemi değiştirdim.
Akademik başarı ve okul şiddeti açıklamalarındaki XLS dosyalarında da tabloların sütun konumları her dosyada tamamen aynı değildi. Belirli sütun numaralarını sabitleyip okumak, normal bir sayı gibi görünen hatalı değerlerin içeri alınmasına yol açabiliyordu; bu nedenle tablo başlığı ve üstbilgileri kontrol ederek biçimi ayırt eden ve aralık dışındaki değerleri yansıtmayan bir doğrulama adımı ekledim.
Henüz yorum yok.