CFA Trending (CFA Radar)

El Desafío

El equipo de comunicaciones necesitaba detectar tendencias reales de TikTok (hashtags, palabras, cuentas, audios, temas y videos) sin depender de “ver qué aparece en el feed”, y además poder comparar semana a semana con un historial auditable.

En otras palabras: pasar de un proceso manual y subjetivo a un radar confiable con datos, filtros y consistencia.

El Resultado

Una app interna tipo dashboard que centraliza el análisis de tendencias:

Sincroniza datos por keywords desde Apify
Normaliza y persiste el dataset en PostgreSQL
Calcula agregaciones y métricas semanales listas para consumo
Protege el acceso con JWT + cookie HTTP-only

¿Qué es y qué hace?

CFA-Trending (también llamado CFA Radar) es una aplicación interna construida para monitorear contenido en tendencia de TikTok dentro de un foco de interés definido (sector/keywords).

Desde el dashboard, el equipo puede ver:

Métricas semanales (volumen, comportamiento, señales de crecimiento)
Hashtags y palabras en tendencia
Cuentas destacadas
Temas y audios “hot”
Videos “featured” para inspiración y referencia

¿Cómo funciona?

El flujo end-to-end está diseñado para ser simple de usar y robusto por dentro:

UI (Next.js) -> /api/v1/tiktok?sync=true (o sync=false) -> Hono (logic)
  -> Apify (scrape keyword search) -> transform (CleanVideo)
  -> PostgreSQL (drizzle) -> agregaciones -> payload del dashboard

El usuario inicia sesión desde la UI. La API valida credenciales (variables de entorno) y, si son correctas:

Firma un JWT
Lo guarda como cookie auth HTTP-only

Luego un middleware protege rutas: si no hay cookie válida, redirige al login.

2) Sincronización (sync) y versionado por lotes

Cuando el dashboard carga puede pedir datos con sync=false (leer el último lote). Si se presiona “Sincronizar” o no hay datos previos, se ejecuta sync=true:

Se consulta Apify
Se transforman los items crudos a un esquema limpio (CleanVideo)
Se guardan en DB con un syncId para poder rastrear de dónde salió cada lote

3) Agregaciones para el dashboard

Con el último syncId se calculan estructuras listas para UI:

weeklyMetrics
trendingHashtags, trendingWords
accountsTable
trendingTopics, trendingAudios
featuredVideos

Esto mantiene el frontend liviano: la UI sólo renderiza, filtra y presenta.

Stack técnico

Capa	Tecnología
Frontend	Next.js (App Router) + React + TypeScript
UI	Tailwind CSS + lucide-react
Backend API	Hono dentro de Next (`/api/*`)
Auth	JWT + cookie HTTP-only
DB	PostgreSQL + drizzle-orm + postgres-js
Fuente de datos	Apify (TikTok keyword search)
Validación	zod + react-hook-form
Testing	vitest (+ playwright browser support)
UI workshop	Storybook

¿Qué facilita?

Estandariza el análisis. Todos miran el mismo set de métricas y tendencias calculadas con la misma lógica.

Hace el histórico auditable. Con syncId se puede rastrear y comparar datasets por lotes.

Reduce fricción operativa. Un botón de “Sincronizar” reemplaza tareas manuales repetitivas.

Permite operar con datos reales o mock. Con USE_MOCK_DATA=true el equipo puede desarrollar/demostrar sin depender de la fuente externa.

Nota importante (seguridad)

Este tipo de app maneja secretos (DB, JWT, tokens). El enfoque recomendado es:

No versionar .env
Rotar credenciales si el repo se comparte
Mantener secretos en variables del entorno del deploy o en un vault

Visión a futuro

Evolucionar el radar hacia un flujo editorial más completo:

Guardar “selecciones” y notas internas por video/tema
Crear colecciones y reportes por campaña
Exportaciones automatizadas (resúmenes semanales para el equipo)

Repo

Privado (app interna).