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GITHUB · ANALIZADO

PrepBench

PrepBench es una plataforma local para preparación de exámenes y entrevistas, con examen en tiempo real, revisión espaciada, diseño de sistemas y análisis de rendimiento. Funciona completamente offline con SQLite.

Ficha actualizada 23 sept 2026, 11:04 · upstream 23 sept 2026, 10:53 · release sin release detectada

Ver códigoProblemas y ayudaRepositorio ↗
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Qué es PrepBench

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

PrepBench es un entorno de estudio local que se centra en la pregunta central: ¿te pasarías? Ofrece simulaciones de exámenes, práctica de arquitectura de software, evaluación de decisiones de diseño de sistema y seguimiento del currículo. No requiere cuenta ni suscripción. La conexión a internet es opcional, solo si deseas usar un proveedor de IA para calificar respuestas.

CASOS DE USO
  • Preparación para exámenes de certificación (PSM I, PSPO I, AWS SA, Kafka)
  • Práctica de arquitectura de software y decisiones de diseño
  • Evaluación de respuestas en entrevistas técnicas
  • Seguimiento del currículo personal mediante mapas de ruta
  • Entrenamiento espaciado con algoritmo SM-2 similar a Anki
  • Análisis de métricas ágiles (WIP, defectos escapes, tiempo de ciclo)
  • Práctica de entrevistas orales en inglés
PUNTOS DESTACADOS
  • No inventa calificaciones: si no hay IA disponible, muestra 'Not Graded' sin fabricar números
  • Solo exámenes completos cuentan como prueba; los drills no se consideran
  • Revisión espaciada con algoritmo SM-2 que actualiza intervalos y dificultad
  • Diseño de sistemas: evalúa el razonamiento sobre la decisión real, no solo la opción elegida
  • Sandbox de gráficos ágiles con modelos ejecutables en lugar de 27 dibujos manuales
  • Roadmaps importables desde .xlsx, .json, .md y .csv con vista de Gantt
PRECAUCIONES
  • No tiene autenticación de usuario ni persistencia entre sesiones sin configuración manual
  • La calificación por IA es opcional: si no se configura un proveedor, las respuestas no se califican
  • El diseño de sistemas requiere que el usuario defina explícitamente la decisión y su justificación
  • No hay soporte para múltiples usuarios simultáneos ni colaboración en tiempo real
  • La base de datos SQLite es local por defecto: los datos no persisten entre máquinas sin configuración adicional
VISUAL

Capturas del proyecto

Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.

HomeExamAnalyticsChart Sandbox
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU4 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA4 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADhighnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Para ejecutar PrepBench, necesitas Python 3.14+ y Node.js 22+. Clona el repositorio, ejecuta `start_app.bat` (Windows) o `./start_app.sh` (macOS/Linux). El entorno crea un venv con dependencias de backend y frontend. La API se escucha en localhost:8000 y la interfaz en localhost:5173. Para producción, considera despliegue Dockerizado con Docker Compose para contener el backend FastAPI, el frontend React y una base de datos SQLite local.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsReactNode.jsFastAPIPython
SERVICIOS
Kafka
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
51738000
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.