Rastreador de hábitos simple: de la idea a la escalabilidad (Frontend + Backend)
En este artículo describimos de forma práctica y accesible el desarrollo completo de un rastreador de hábitos optimizado para usuarios persas con interfaz RTL, desde la idea inicial hasta una arquitectura lista para escalar. El proyecto combina un frontend moderno y un backend robusto, pensado para ofrecer experiencia de usuario fluida, integridad de datos y facilidad de mantenimiento.
Resumen del proyecto: construimos una aplicación full stack para seguimiento de hábitos con interfaz RTL persa y tipografía optimizada, seguimiento en tiempo real del progreso y cálculo de rachas, datos siempre asociados al usuario mediante autenticación JWT, diseño responsivo para móvil y escritorio, y una arquitectura preparada para crecer a decenas de miles de usuarios.
Principales funciones: crear, editar y organizar hábitos con colores, seguimiento diario con indicadores visuales, cálculo de racha actual y racha más larga, archivado y desarchivado de hábitos, y actualizaciones en la interfaz sin recarga completa de la página.
Decisiones técnicas y stack:
Frontend Next.js 14 con App Router para aprovechar TypeScript, optimizaciones nativas y routing basado en archivos; React Query para cache, actualizaciones en segundo plano y optimismo en mutaciones; Tailwind CSS para prototipado rápido y diseño consistente; y tratamiento de fuentes con next/font usando Vazirmatn para tipografía persa y soporte RTL.
Backend Node.js y Express por la rapidez de desarrollo y ecosistema de middlewares; MongoDB con Mongoose para almacenamiento orientado a documentos y validación de esquemas; autenticación con JWT para mantener el backend sin estado y facilitar escalado horizontal.
Motivación de las elecciones: mejor experiencia de desarrollador con TypeScript y hot reload, rendimiento gracias a las optimizaciones de Next.js y cacheo de React Query, y escalabilidad por medio de un backend sin estado y consultas eficientes. El soporte RTL y la elección de fuentes fueron críticos para una experiencia nativa en persa.
Modelado de datos en palabras: el modelo de usuario almacena credenciales, nombre visible y preferencias como zona horaria; el modelo de hábito contiene referencia al usuario, nombre, descripción, color, frecuencia, indicador de archivado, campos denormalizados para rachas actuales y más largas, y la fecha de la última completación; el modelo de completación registra eventos diarios por usuario y hábito con unicidad por fecha para permitir un historial auditable.
Enfoque basado en eventos para completaciones: en lugar de flags booleanos que fallan con cambios de zona horaria o errores, cada completación es un evento inmutable. Ventajas: auditable, seguro frente a zonas horarias porque las fechas se representan en la zona del usuario, preciso para calcular rachas desde el historial real y flexible para futuros análisis o reportes.
Diseño de API y patrones: endpoints REST para CRUD de hábitos y para marcar completaciones, paginación parametrizable con límites razonables y saltos calculados para evitar cargas excesivas, y scoping automático por usuario en cada endpoint para evitar fugas de datos.
Cálculo de rachas y lógica compleja: el reto principal es garantizar exactitud pese a zonas horarias y días perdidos. La solución consiste en almacenar eventos de completación y, al cambiar el estado de completado, recuperar solo los registros recientes (por ejemplo 60 días) para rendimiento, construir un conjunto de fechas completadas y recorrer hacia atrás desde el día actual para contar rachas consecutivas, actualizando también la racha más larga cuando corresponda.
Frontend y gestión de estado: integración de React Query para obtener, cachear y actualizar datos; mutaciones optimistas para que la interfaz responda de inmediato al marcardo de completaciones; invalidación selectiva de caché tras éxito para mantener consistencia; interceptores en el cliente HTTP que añaden el token JWT a las peticiones cuando existe la sesión.
Optimización y preparación para escalar: índices compuestos en la base de datos sobre campos frecuentemente consultados como userId y archivado, paginación para limitar conjuntos de resultados, límite en el historial de completaciones analizado por racha para evitar lecturas pesadas, y preparación de una capa de cache con Redis para consultas calientes. En frontend se empleó cache con tiempo de vida razonable, split de código por rutas y optimización de fuentes para reducir CLS y mejorar Core Web Vitals.
Desafíos relevantes y soluciones prácticas: arreglo de porcentajes negativos o mayores a 100 arreglando el denominador para contar solo hábitos activos; solución de colapso de ancho en diseño flex añadiendo min-w-0 en el contenedor principal; homogeneización tipográfica persa mediante Vazirmatn con pesos y subsets adecuados; y problemas de sincronización en la interfaz resueltos con invalidación dirigida de caché en las mutaciones de React Query.
Pruebas y métricas: pruebas funcionales confirmaron operaciones CRUD, flujo de autenticación JWT y toggles de completación. Pruebas de rendimiento mostraron tiempos de respuesta bajos en listados paginados y cálculos de racha optimizados para un historial de 60 días. La memoria se mantuvo estable incluso con cientos o miles de hábitos por usuario gracias al diseño y a la paginación.
Casos límite cubiertos: cambios de zona horaria que no rompen las rachas, fallos de red con degradación elegante y reintentos, grandes volúmenes de datos con virtualización de listas y paginación, y actualizaciones concurrentes manejadas con optimismo y refetch adecuado.
Lecciones clave: modelar completaciones como eventos facilita análisis posteriores y mantiene integridad histórica; siempre scopear consultas por userId para seguridad; crear índices compuestos en campos de consulta habituales mejora enormemente el rendimiento; y usar React Query reduce mucho el boilerplate de estado y simplifica lógica de sincronización.
Preparación para producción y siguientes pasos: la base es viable en producción pero recomendamos añadir cache Redis para consultas de cuenta, middleware de rate limiting, monitorización y logging estructurado, endpoints de health checks y despliegue en infra escalable. Futuras mejoras planificadas incluyen actualizaciones en tiempo real vía WebSocket, análisis avanzados de patrones de completación, funciones sociales y una app móvil nativa.
Sobre Q2BSTUDIO: como estudio especializado en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida y soluciones completas, en Q2BSTUDIO acompañamos desde la idea hasta la ejecución y el escalado. Ofrecemos experiencia en inteligencia artificial para empresas, agentes IA, servicios de ciberseguridad y pentesting, así como integración con servicios cloud aws y azure y soluciones de inteligencia de negocio como power bi. Si busca un desarrollo personalizado podemos ayudar con el diseño y la implementación de la solución, por ejemplo ofreciéndole un enfoque integral de desarrollo de aplicaciones y software a medida o asesoramiento para incorporar inteligencia artificial en sus procesos.
Conclusión: este proyecto demuestra cómo decisiones arquitectónicas sencillas pero deliberadas convierten un MVP funcional en una plataforma preparada para producción. Empezar simple y diseñar pensando en escala, priorizar la experiencia de usuario y optimizar de forma iterativa son claves. Si desea una solución similar adaptada a su negocio, en Q2BSTUDIO podemos diseñar la arquitectura, implementar seguridad y optimizar rendimiento para un despliegue confiable y escalable.