देशभर के स्कूलों के सार्वजनिक डेटा को खोजने और तुलना करने की सेवा

नमस्ते। स्कूल की जानकारी खोजते समय कई साइटों और Excel फ़ाइलों के बीच बार-बार जाना पड़ता है, इस असुविधा को कम करने के लिए मैंने Urihakgyoeotte बनाया।

विकास की पूरी प्रक्रिया वाइब कोडिंग तरीके से की गई। यह ऐसा प्रोजेक्ट नहीं था जिसमें AI से एक बार कोड बनवाकर काम खत्म कर दिया गया हो; बल्कि आवश्यकताओं को दस्तावेज़ों में बाँटा गया, इम्प्लीमेंटेशन के नतीजों का वास्तविक डेटा से मिलान किया गया, और त्रुटियाँ सुधारने की प्रक्रिया बार-बार दोहराई गई। खासकर स्कूल डेटा के मामले में, स्क्रीन का सिर्फ अच्छा दिखना उतना महत्वपूर्ण नहीं था जितना यह सुनिश्चित करना कि डेटा किसी दूसरे स्कूल से गलत तरीके से न जुड़ जाए। इसलिए मैपिंग और वैलिडेशन पर सबसे अधिक समय लगाया गया।

सेवा में स्कूल नाम खोज, समान स्कूल-स्तर के बीच तुलना, क्षेत्रवार सार्वजनिक डेटा की तुलना, विषयवार शैक्षणिक उपलब्धि सामग्री, और स्कूल हिंसा प्रतिरोध समीक्षा समिति के निर्णय आदि देखे जा सकते हैं। मूल स्रोत में मौजूद संख्याएँ और स्वयं गणना किए गए संकेतक अलग-अलग दिखाए जाते हैं।

डेटा संरचना

• स्कूल की मूल जानकारी
• कक्षाएँ, छात्रों की संख्या
• शिक्षकों की संख्या
• छात्र आवागमन जानकारी (प्रवेश, स्थानांतरण)
• सुरक्षा शिक्षा पूर्णता समय
• स्कूल हिंसा प्रतिरोध समीक्षा समिति के परिणाम
• विषयवार शैक्षणिक उपलब्धि (केवल औसत अंक शामिल)

तकनीकी संरचना

• Next.js App Router, TypeScript, Tailwind CSS
• Firebase Firestore और Firebase Admin SDK
• Vercel डिप्लॉयमेंट और GitHub Actions ऑटोमेशन
• ब्राउज़र खोज के लिए स्थिर search-index.json
• स्कूल विवरण, रैंकिंग और तुलना पेजों के लिए स्थिर JSON
• NEIS·School Alimi डेटा संग्रह और row_hash आधारित बदलावों का प्रतिबिंबन
• School Alimi XLS फ़ाइलों की तालिका संरचना पहचानने वाला मैनुअल सार्वजनिक डेटा आयात टूल

बनाते समय अपेक्षा से अधिक कठिन रहे हिस्से

सबसे जटिल हिस्सा स्कूल नाम मिलान था। एक ही नाम वाले स्कूल, नाम बदले हुए स्कूल, बंद हो चुके स्कूल, और केवल स्कूल-स्तर में अलग स्कूल एक साथ मिले हुए थे, इसलिए सिर्फ स्कूल नाम के आधार पर जोड़ने से गलत मैपिंग हो सकती थी। इसे स्कूल कोड, शिक्षा कार्यालय की जानकारी, क्षेत्र और स्कूल-स्तर को प्राथमिकता देने, और जिन प्रविष्टियों को स्वचालित रूप से निश्चित नहीं किया जा सकता उन्हें अलग सत्यापन लक्ष्य के रूप में छोड़ने के तरीके में बदला गया।

शैक्षणिक उपलब्धि और स्कूल हिंसा सार्वजनिक XLS भी हर फ़ाइल में तालिका के कॉलम स्थान पूरी तरह समान नहीं थे। यदि किसी निश्चित कॉलम संख्या को स्थिर मानकर पढ़ा जाता, तो सामान्य संख्याओं जैसा दिखने वाला गलत मान आ सकता था। इसलिए तालिका शीर्षक और हेडर की जाँच कर प्रारूप को अलग किया गया, और सीमा से बाहर के मान शामिल न हों इसके लिए वैलिडेशन चरण जोड़ा गया।