Rybalka Club

Community di pesca, previsione dell’abboccata e assistente IA

Un radar di pesca in tempo reale per l'Ucraina — mappa dei punti, previsione di abboccata, feed sociale delle catture, un manuale di 80 specie e un assistente IA basato su una knowledge base curata. Costruito su un singolo cluster Elasticsearch, con ricerca semantica per embeddings e risposte RAG che citano le loro fonti.

Settore: Community · Ucraina
Tecnologie: Next.js 16 · Symfony 7.4 · Elasticsearch · TEI + Claude / GPT

In numeri

Specie di Pesci: 80+
Dimensioni Vettore: 1024
Layer della Mappa: 4
Database SQL: 0

01 — Sul Progetto

Radar Vivo per Ogni Pescatore

Ai pescatori ucraini serviva un unico posto per vedere dove sta abboccando, registrare le catture, scambiare consigli e controllare le regole della loro oblast — senza un'app occidentale in inglese che non sa nemmeno che il loro lago esista. L'abbiamo costruita.

Ogni funzione, dalla mappa Leaflet con previsione di abboccata all'assistente IA che risponde in ucraino con citazioni delle fonti, gira su un'API Symfony 7.4 che parla con un singolo cluster Elasticsearch (no SQL). La ricerca RAG usa embeddings multilingue e5-large via Hugging Face TEI, e OpenAI o Claude per la risposta finale.

02 — La Sfida

Costruire una community di pesca che fa bene sette cose — mappa, previsione, feed sociale, reel, manuale, assistente IA e moderazione admin — su un singolo server Hetzner, con un unico motore di archiviazione, senza SQL e con risposte in ucraino che citano la fonte.

03 — La Soluzione

Elasticsearch come unico datastore (ogni indice con prefisso r_), Symfony 7.4 + PHP 8.4 per l'API, Next.js 16 con App Router davanti, Leaflet per il radar, Recharts per l'analytics admin e un sottile AiClient che fa da facciata sia a OpenAI che a Claude. Gli embeddings di Hugging Face TEI (e5-large 1024-dim) alimentano la ricerca ibrida BM25 + kNN + RRF.

04 — Caratteristiche Chiave

Costruito per Pescatori Veri

01
Radar dei Punti Live
Mappa Leaflet con catture, punti, heatmap, layer per corpi d'acqua e profondità; basemap dark/satellite/relief e geocodifica per la ricerca di luoghi.
02
Previsione di Abboccata
Previsione per punto che combina pressione, vento, temperatura dell'acqua, fase lunare, solunare, indice Kp e livello del fiume — tutto in tempo reale, presentato come un singolo punteggio leggibile.
03
Assistente IA (RAG)
Risponde alle domande di pesca in ucraino recuperando da r_knowledge con embeddings e5-large, citando le fonti [n] nella risposta. Progettato per non allucinare mai un punto.
04
Backend a Motore Unico
Un cluster Elasticsearch tiene tutto — post, punti, utenti, embeddings, analytics. No SQL. Indici con prefisso r_, migrazioni solo additive.
05
Sociale + Gamification
Post, commenti, like, reel (Wave), challenge con task auto-tracciati, badge, XP e livelli. Cattura +30, post +10, commento +5.
06
Analytics Privacy-Aware
middleware.ts logga ogni navigazione in r_analytics — niente IP, niente PII. Il dashboard admin separa umani vs bot, tipo di contenuto, paesi (range 7/30/90 giorni).

05 — Screenshot

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06 — Tecnologia

Sotto il Cofano

Un cluster Elasticsearch, un'API Symfony, un frontend Next.js, una macchina Hetzner. Cloudflare davanti, TEI per gli embeddings, S3 Hetzner per i media. Noioso di proposito — veloce, economico e facile da ragionare.

Next.js 16: App Router + SSR/RSC
Symfony 7.4: API PHP 8.4
Elasticsearch: Unico datastore, prefisso r_
TEI + Claude / GPT: RAG con citazioni

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