Full-stack, Ciencia de datos e IA

ReqCanvas

Plataforma colaborativa para levantar requisitos sobre diagramas UML de actividades, con colaboración en tiempo real, análisis de texto con IA y exportación a Excel, Gherkin y PDF.

Descripción

ReqCanvas lleva el levantamiento de requisitos al propio diagrama del proceso. El equipo sube su diagrama UML de actividades, marca las actividades (a mano o con detección asistida) y cada participante registra escenarios Dado / Cuando / Entonces justo en la actividad donde ocurren. El equipo vota y comenta, el administrador valida o descarta con un motivo, y un dashboard mide cobertura, calidad y duplicados, con un análisis de texto que resume hallazgos y recomendaciones.

Reto

Los levantamientos de requisitos suelen terminar en hojas de cálculo sueltas y reuniones largas donde se pierde el contexto del proceso: no se sabe qué actividades quedaron sin cubrir, aparecen duplicados y los criterios de aceptación no llegan a las pruebas.

Solución

Arquitectura de microservicios: frontend React + Vite con un canvas three.js; API Node.js (Fastify + MongoDB) con colaboración en tiempo real (presencia, cursores y comparación de versiones ante ediciones simultáneas); y un servicio analítico en Python (FastAPI + worker con OpenCV y Tesseract) que detecta actividades en el diagrama y aplica minería de texto: palabras clave, temas, duplicados, calidad, sentimiento y actividades críticas, con un resumen redactado por un modelo de lenguaje. Exporta a Excel, CSV, Gherkin (.feature por actividad) y reporte PDF.

Resultados

En un levantamiento real de un sistema de subastas, 11 participantes registraron 50 requisitos en un día, con el 75 % de las actividades cubiertas. El mapa de calor y el análisis señalaron de inmediato las actividades críticas sin requisitos y el predominio de requisitos funcionales, y los escenarios validados se exportan directamente a Gherkin para pruebas de aceptación.