TECHball web
TECHball, geniş bir oyuncu havuzunda aday bulma, karşılaştırma ve kadro kurma işlerini tek yerde toplayan yerel bir futbolcu keşif prototipi. Filtrelerle veya doğal dilde sorularla yapılan aramaları, veriye dayalı sonuçlarla incelemeyi kolaylaştırıyor.
- Teknolojiler
- React · TypeScript · Vite · Python · SQLite
Problem
Geniş bir oyuncu havuzunda mevki, rol, maaş ve performans koşullarını birlikte değerlendirerek uygun adayları bulmak.
Çözüm
Çok ölçütlü filtreleme, özelleştirilebilir tablo, taktik tahtası ve doğal dilde Scout AI araması aynı araştırma alanında birleşiyor.
Teknik karar
Python API, SQLite veritabanına salt okunur erişiyor. AI yorumu, yerel sorgunun bulduğu adayların sınırlı özeti üzerinden kuruluyor; sonuç ile kullanılan koşullar birlikte gösteriliyor.
Mevcut sınırlar
Yerel prototip. Herkese açık demo ve kaynak kodu bağlantısı henüz yok. Kamuya açık bir sürüm için izinli örnek veri ve dış servis kapsamı hazırlanmalı.
Ekranlar ve doğrulama kapsamı
İki ekran görüntüsü oyuncu tablosu, taktik tahtası ve Scout AI sonucunu gösteriyor. Bu ekranlar canlı demo veya sorgu doğruluğuna ilişkin test sonucu yerine geçmiyor.
Projenin hikâyesi ve uygulama ayrıntıları
TECHball, geniş bir Football Manager oyuncu havuzunda doğru adayı bulma, adayları karşılaştırma ve kurulan kadroda nasıl kullanılabileceklerini görme ihtiyacından doğan yerel bir prototip. Oyuncu keşfi yalnızca bir isim aramasından ibaret değil: mevki, rol, ülke, maaş ve performans ölçütleri birlikte değerlendirildiğinde anlamlı bir kısa liste oluşuyor. Projenin amacı bu araştırmayı birbiriyle bağlantılı, anlaşılır bir çalışma alanına dönüştürmek.
Oyuncular ekranında kullanıcı isim veya takım arayabiliyor; mevki, rol ve özellik koşullarıyla sonucu daraltabiliyor. Birden fazla koşul filtre çipleri olarak görünür kaldığından hangi ölçütün uygulandığı kaybolmuyor. Sonuç tablosunun sütunları eklenip çıkarılabiliyor ve sıralanabiliyor. Uygun görülen oyuncular seçilerek ilk 11 taktik tahtasına yerleştiriliyor; diziliş ve rol seçimi, listedeki sayıları saha içindeki görevlerle ilişkilendiriyor.
Scout AI, filtreleri tek tek kurmadan doğal dilde oyuncu profili sormayı veya adayları yorumlatmayı sağlıyor. Kullanıcının sorusu yerel oyuncu verisine karşı sorguya çevriliyor; sonuç ekranında eşleşen oyuncular, uygulamanın kullandığı ölçütler ve koşul ayrıntıları görülebiliyor. Sonuç bulunmadığında hangi koşulun havuzu daralttığını anlamak mümkün. Ülke adlarının veritabanındaki üç harfli kodlarla eşlenmesi gibi ayrıntılar da gündelik dildeki isteği tutarlı sorguya dönüştürmeye yardımcı oluyor.
Teknik tarafta React ve TypeScript arayüzü, Python ile çalışan yerel API'ye bağlanıyor. API, SQLite oyuncu veritabanına salt okunur erişiyor; uygulamanın amacı kaynak kayıtları düzenlemek değil, mevcut veriyi analiz etmek. AI akışı önce yerel sorgu sonucunu oluşturuyor, ardından gerekiyorsa kısa bir sonuç özetini yorumlatıyor. Böylece yorumun hangi oyunculara ve hangi koşullara dayandığı arayüzde izlenebiliyor; modelin veritabanında olmayan bir oyuncuyu veya değeri varmış gibi sunmaması hedefleniyor.
Bu çalışma kişisel bilgisayarda çalışan bir keşif prototipi. Paylaşılan görseller oyuncu tablosu ve taktik tahtası ile Scout AI'nın sorgu ve yorum alanını gösteriyor. Projenin değeri, çok ölçütlü arama, kişiselleştirilebilir tablo, kadro kurma ve doğal dil aramasını tek bir araştırma akışında birleştirmesinde. Herkese açık ürünleştirme için veri kullanım hakkı, örnek veri hazırlığı ve dış servis sınırları ayrıca çözülmesi gereken konular.