Necesitaba extraer publicaciones de Reddit. Parece sencillo: obtener JSON, analizarlo y mostrarlo en una interfaz. En la práctica el API de Reddit complica justo ese caso de uso porque los límites de peticiones se asocian al cliente OAuth, no a cada usuario. Sesenta peticiones por minuto por cliente significa que una web con decenas de usuarios comparte ese cupo y pronto aparece el rate limit. Peor aún, cuando se excede Reddit puede bloquear cuentas en lugar de simplemente desacelerar las peticiones.
La solución que implementé fue convertir la herramienta en una aplicación de escritorio llamada Reddit Toolbox. Cada usuario ejecuta su propia instancia, que actúa como cliente independiente y tiene sus propios límites. Además el almacenamiento local permite cachear y filtrar datos sin volver a golpear el API. La arquitectura local first reduce costes de servidor, elimina límites compartidos y deja a cada usuario dueño de sus datos.
En la práctica uso un backend en Python que obtiene endpoints públicos de Reddit cuando es posible, con cabeceras adecuadas y respetando las reglas de uso. Para datos persistentes empleo SQLite local, con índices que permiten filtrar al instante por número de comentarios, fecha o puntuación. Esa mezcla hace que la interfaz sea instantánea porque casi nada espera una respuesta remota.
El stack inicial fue Electron para compatibilidad multiplataforma, Python para el scraping y SQLite para almacenamiento local. Con el tiempo consideraría Tauri para reducir el tamaño de binarios y consumo de memoria, e introducir actualizaciones automáticas para mejorar la experiencia de usuario. También pienso en un modelo híbrido: la extracción y el filtrado local en el cliente y un panel web opcional para visualización remota y sincronización bajo demanda.
Esta estrategia fue especialmente útil para mi objetivo concreto: encontrar hilos con entre tres y cinco comentarios para intervenir con mensajes de marketing antes de que se pierdan. Navegar manualmente consume horas; una solución web se ve limitada por el API y puede llevar al bloqueo de cuentas. La app de escritorio con filtrado local resolvió el problema.
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También es importante considerar seguridad y cumplimiento: si la aplicación toca cuentas o datos sensibles, conviene incorporar buenas prácticas de ciberseguridad y pruebas de pentesting antes del despliegue. En Q2BSTUDIO ofrecemos experiencia en ciberseguridad para asegurar integraciones y proteger datos. Si la solución necesita escalado o backups remotos, contemplamos servicios cloud aws y azure y plataformas de inteligencia de negocio y power bi para crear dashboards y KPIs accionables.
Conclusión: no todo tiene que ser una web. Para ciertos límites de plataforma, una app de escritorio local first es la opción más práctica. Reduce costes de infraestructura, evita límites compartidos y ofrece una UX instantánea. Si quieres explorar un proyecto así, desde la idea hasta la entrega, nuestro equipo en Q2BSTUDIO puede diseñar la arquitectura, desarrollar la aplicación y añadir capacidades de IA, automatización y analítica que potencien tu caso de uso.