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GITHUB · ANALIZADO

drawstuff

drawstuff es una aplicación web en la nube basada en Excalidraw, con sincronización en tiempo real, gestión de espacios de trabajo, compartición cifrada end-to-end y páginas públicas de lectura sola.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 20:23 · upstream 22 sept 2026, 19:50 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗Sitio oficial
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Qué es drawstuff

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

drawstuff combina un editor de bocetos completo en pantalla completa con persistencia en la nube, organización de espacios de trabajo, enlaces de compartición cifrados, colaboración en tiempo real y páginas públicas de lectura. La aplicación utiliza Next.js 16 como framework frontend, Excalidraw como motor de dibujo, tRPC v11 para el API, PostgreSQL y Drizzle ORM para persistencia, y Cloudflare Durable Objects para la comunicación segura entre clientes y servidores.

CASOS DE USO
  • Crear bocetos colaborativos en tiempo real con sincronización automática
  • Gestionar múltiples espacios de trabajo organizados por categorías
  • Compartir bocetos con cifrado end-to-end sin necesidad de claves compartidas
  • Realizar colaboración segura entre equipos mediante enlaces cifrados
  • Crear páginas públicas de lectura para compartir bocetos con otros usuarios
  • Exportar bocetos a formatos compatibles como PDF o PNG
PUNTOS DESTACADOS
  • Utiliza Excalidraw como motor de dibujo, permitiendo dibujos vectoriales y gráficos interactivos en la nube
  • Implementa compartición end-to-end cifrada mediante Cloudflare Durable Objects, eliminando puntos de fallo externos
  • Soporta importación/exportación de bocetos con thumbnails y archivos adjuntos
  • Permite acceso público a páginas de bocetos para colaboración remota
  • Utiliza tRPC v11 como API framework, ofreciendo tipos estáticos y rendimiento optimizado
  • Soporta autenticación con Google OAuth y mejor auth (BETTER Auth) para gestión de usuarios
PRECAUCIONES
  • La sincronización en tiempo real depende del estado local del cliente, lo que puede causar desincronizaciones si el usuario se desconecta
  • El cifrado end-to-end es limitado a la capa de red y al almacenamiento; no ofrece protección contra ataques de inyección SQL o manipulación del lado del servidor
  • La persistencia en la nube depende de servicios externos (PostgreSQL, UploadThing), lo que introduce latencia y puntos únicos de fallo
  • El cifrado AES-GCM se aplica a los datos en tránsito y almacenamiento, pero no garantiza confidencialidad si el servidor tiene acceso al contenido
  • No incluye funcionalidades de edición colaborativa en tiempo real (como comentarios o anotaciones)
  • La sincronización asincrónica puede causar retrasos en la actualización del estado del espacio de trabajo
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO30 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Para desplegar drawstuff, se recomienda usar Docker Compose para orquestar el servidor web y el Worker de colaboración. Se debe configurar un entorno de producción con PostgreSQL en producción (no local), UploadThing en producción, y Cloudflare Workers para la comunicación segura entre frontend y backend. Es recomendable implementar autenticación OAuth 2.0 con Google o Microsoft antes del despliegue. El cron job de limpieza de datos se ejecuta cada 30 minutos por defecto; se puede ajustar según los requisitos de almacenamiento.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.js
SERVICIOS
PostgreSQLRedis
BASES DE DATOS
PostgreSQLRedis
PUERTOS
3000
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.