api-backend
Monorepo para cuongthai.com: plataforma de aprendizaje bilingüe (vietnamés/inglés) con API Node.js, web Next.js, apps Electron y iOS, tutor IA basado en LLMs, base de datos PostgreSQL + Prisma y despliegue en VPS.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 18:41 · upstream 22 sept 2026, 18:15 · release sin release detectada
Qué es api-backend
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
El repositorio es el monorepo detrás de cuongthai.com, una plataforma de aprendizaje bilingüe (vietnamés e inglés) que ofrece cursos, un tutor IA que lee transcripciones de lecciones, un laboratorio de código, una sala de exámenes y aplicaciones complementarias para iOS y escritorio. Se ejecuta en producción sobre un VPS personal que administro yo mismo. Todo el esquema, servicios, interfaz web y herramientas de despliegue fueron diseñados y operados por una sola persona.
La gran mayoría del código está escrito por un agente de programación IA (Claude Code) trabajando bajo mis instrucciones, pero lo reviso, verifico el comportamiento real, lo deployo y lo mantengo en funcionamiento. Esto demuestra ingeniería más que tráfico o crecimiento de usuarios.
En términos de escala, los números interesantes no son sobre la audiencia, sino sobre el sistema mismo. Es una plataforma personal con un pequeño grupo de usuarios (aproximadamente 70). Lo que este repositorio demuestra es capacidad técnica y operativa, no métricas de negocio.
- Crear cursos bilingües con transcripciones de audio para generar subtítulos automáticos
- Generar tutorías IA personalizadas basadas en las transcripciones de lecciones
- Entrenamiento de modelos de lenguaje multimodal (texto + video) para reconocimiento de timestamps
- Sistema de gestión de contenido educativo con escalabilidad desde cero
- Despliegue de aplicaciones web y desktop sin necesidad de servidores externos
- Gestión de token límite por modelo y por usuario en servicios LLM
- API monolítica con Node.js + Express + TypeScript que gestiona 319 tablas en PostgreSQL
- Sistema de despliegue automatizado (deploy-nha.sh) que construye imágenes localmente y las reemplaza en el VPS sin reiniciar servicios
- Tutor IA que carga subtítulos del video como contexto para generar respuestas con timestamps precisos
- Gateway LLM con mapeo por función de propósito, token quotas por usuario y límites diarios
- Base de datos PostgreSQL + Prisma con 150 migraciones aplicadas sobre 319 tablas
- Modelo Qwen autocontenido en el repositorio que corre detrás de una GPU doméstica con prioridad
- El despliegue requiere un VPS propio; no hay contenedores Docker oficiales listos para producción
- La API está escrita en Node.js y TypeScript, lo que limita la escalabilidad horizontal sin reescritura
- El sistema de token por modelo y usuario es rígido y difícil de extender dinámicamente
- No hay autenticación centralizada ni gestión de sesiones en el backend
- La base de datos tiene 319 tablas con un alto número de operaciones, lo que puede generar cuellos de botella
- El despliegue manual (deploy-nha.sh) es propenso a errores y requiere conocimiento avanzado del sistema
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para desplegar: ejecuta `npm run build` en el repositorio local para construir las imágenes, luego usa `deploy-nha.sh` que hace el push a GHCR. En la VPS, solo se ejecutan los scripts de despliegue (swap) y no hay contenedores Docker. Se recomienda mantener un backup del repositorio y del VPS. El script verifica compatibilidad libc ↔ Prisma antes del push para evitar errores de arquitectura. No se recomienda usar este repositorio como punto de partida para proyectos nuevos, ya que está diseñado para una plataforma personal con un solo desarrollador.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.