Crecimiento y retroalimentación de la comunidad de Tauri

Feb 9, 2023

Lorenzo Lewis

Lider de la comunidad de Tauri

Amr Bashir

Desarrollo de Tauri

Tauri ha tenido un año pasado increíble. Lanzamos Tauri 1.0, anunciamos la versión alpha de Tauri Mobile y recopilamos un montón de comentarios valiosos de nuestra comunidad y usuarios en la Encuesta de la Comunidad de Tauri 2022.

Resultados de la Encuesta de la Comunidad de Tauri

Este año, recibimos más de 600 respuestas en la Encuesta de la Comunidad de Tauri (más de 3 veces la cantidad de respuestas de la encuesta anterior). Nos gustaría extender un agradecimiento muy especial a Wu Yu Wei y DK Liao por traducir la encuesta del inglés al chino simplificado y tradicional para que pudiéramos incluir a más personas de la comunidad y sus opiniones en la encuesta. Puedes descargar los datos públicos de la encuesta aquí.

Hemos escuchado tus comentarios y hemos iniciado un par de proyectos para abordarlos directamente. Del primero que nos gustaría hablar es sobre la búsqueda.

Mejoras de Búsqueda en Tauri.app

Sin buscar, ¿puedes encontrar algo alguna vez? Y si tu telescopio está agrietado, ¿puedes ver los planetas o las estrellas? Sabíamos que nuestra lente de búsqueda estaba empolvada y rayada; a veces parecía un tiro al azar, y algunas personas incluso recurrieron al uso de ChatGPT para encontrar respuestas.

La búsqueda ha sido un proyecto en el que hemos realizado varios intentos a lo largo de los años, pero también aprendimos que no es tan fácil como parece al principio. Ken del Grupo de Trabajo de Tauri realizó un trabajo inspirador con el proyecto previo tauri-search. Creó gran parte de la base y la investigación en el proyecto anterior para que comprendiéramos todo lo que implica la búsqueda.

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Con la siguiente iteración de la búsqueda, teníamos tres objetivos en mente:

1. Mantenerlo mantenible
2. Mantenerlo funcionando
3. Mantenerlo de código abierto

Motor de Búsqueda

Primero, necesitábamos elegir un motor de búsqueda en el backend para almacenar y servir el índice de búsqueda. Al evaluar los motores de búsqueda, queríamos asegurarnos de usar algo que compartiera nuestros valores de software de código abierto y una pequeña huella. Después de comparar e investigar alternativas en el mercado de búsqueda (y también aprender de nuestro enfoque anterior con Meilisearch), nos decidimos por Meilisearch porque sabíamos que se ajustaba a ambos objetivos.

En Meilisearch tienen pasión por el software de código abierto e incluso cuentan con su motor de búsqueda construido en Rust, el cual tiene una huella minúscula y un gran rendimiento. Recientemente anunciaron Meilisearch 1.0 y ahora también ofrecen una alternativa Cloud para quienes deseen una instancia gestionada.

Decidimos asociarnos con Meilisearch para usar su motor y su oferta de Meilisearch Cloud para alojar nuestro motor de búsqueda. Ellos amablemente patrocinaron un plan alojado que gestionan para nosotros. Esto nos permite concentrarnos en construir Tauri, sabiendo que el mantenimiento y la actualización del motor de búsqueda están en manos de confianza.

Ingesta e Indexación de Búsqueda

La siguiente pieza del rompecabezas es lograr que el contenido se indexe e ingeste de forma efectiva en el motor de búsqueda. Fabian del Grupo de Trabajo de Tauri configuró el proyecto utilizando el proyecto docs-scraper de Meilisearch.

Anteriormente, teníamos una configuración que tomaba nuestra documentación en markdown y el AST de JavaScript y los usaba para construir el índice de búsqueda. Aunque condujo a tiempos de indexación mucho más rápidos, significaba que teníamos una dependencia estrechamente acoplada entre la indexación de búsqueda y la forma en que renderizábamos el contenido en nuestro sitio web. Esto a veces provocaba que los resultados de búsqueda no estuvieran sincronizados con el contenido del sitio web en vivo. Para actualizar el sitio web u optimizar el indexador, alguien tendría que tener conocimiento de ambos, lo que dificultaba su mantenimiento.

Con la versión actual del scraper, podemos gestionar toda la configuración y el ajuste de los resultados con un único archivo JSON y dejar que el scraper se encargue del resto. Configuramos un GitHub Action que realiza el raspado como parte de nuestra canalización CI/CD y luego envía esos resultados a nuestra instancia de Meilisearch Cloud.

Frontend de Búsqueda

El paso final fue crear la UI de frontend con la que interactuarían las personas que visitan tauri.app. Amr del Grupo de Trabajo de Tauri creó el proyecto meilisearch-docsearch para ayudar con esto. Este repositorio es compatible con Meilisearch 1.0 (lo estamos usando ahora en tauri.app).

Está inspirado en los proyectos algolia/docsearch y meilisearch/docs-searchbar.js, los cuales proporcionaron una base muy sólida para comenzar. La belleza del código abierto es que podemos aprender unos de otros y usar eso para devolverle algo al ecosistema.

Para hablar sobre algunos de los detalles, le cedo la palabra a Amr:

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El proyecto meilisearch/docs-searchbar.js era bueno, pero siempre sentí que le vendrían bien algunas mejoras para lograr paridad de funciones con algolia/docsearch. También sentí que podíamos ayudar con una actualización para colaborar en la UI/UX.

Los principales puntos de dolor con meilisearch/docs-searchbar.js eran:

1. En pantallas móviles, necesitaba mejoras de UI/UX para que los resultados de búsqueda no se salieran de la pantalla.
2. En escritorio, los resultados de búsqueda normalmente aparecían debajo de la entrada de búsqueda, la cual en el caso de tauri.app estaba ubicada en la parte superior derecha. Esto causaba una mala experiencia de usuario (UX) porque tenías que mover constantemente la vista entre el contenido de la página en el centro y los resultados de búsqueda en la esquina superior derecha.
3. Le falta una atajo de teclado común. ctrl/command + K para iniciar la búsqueda; ctrl/command + K es bastante común en los sitios de documentación del ecosistema JS. Tampoco tiene la capacidad de seleccionar texto en la página y luego activar una búsqueda directamente desde ese texto.

Siempre he sido un gran fan de la UI/UX de algolia/docsearch. Cumplía con todas las funciones de mi lista, y siempre quise tener eso para tauri.app. De hecho, hace varios meses intenté cambiar el CSS de meilisearch/docs-searchbar.js por nuestro lado para mejorar los puntos 1 y 2 anteriores, pero lo dejé a mitad de camino debido a la dificultad de construir sobre un CSS existente y luchar por la mayor especificidad (además el CSS es difícil :wink:). Otros proyectos tampoco podían beneficiarse de nuestras modificaciones de forma sencilla.

Más tarde, estuvimos discutiendo cómo mejorar la UI y UX de la búsqueda, y decidimos que podíamos mejorar la UI base de Meilisearch. Ese proyecto se convirtió en meilisearch-docsearch.

Viéndolo en Acción

¡La buena noticia es que todos estos cambios ya están en vivo! Puedes ver la nueva búsqueda en tauri.app. Nos encantaría conocer tus comentarios sobre lo que funciona y lo que se podría mejorar en la Discusión de GitHub para esta publicación de blog. Te invitamos no solo a reportar errores, sino también si tu resultado de búsqueda no fue el esperado o debería estar más arriba en la lista de resultados.

Nos gustaría concluir extendiendo un agradecimiento especial a Ken por el proyecto original de Tauri Search, a Amr por el proyecto meilisearch-docsearch, a Fabian por escribir el scraper de índice revisado y las pruebas continuas, a Meilisearch por su colaboración y la instancia de Meilisearch Cloud y finalmente a la comunidad de Tauri por sus continuos comentarios para ayudarnos a impulsar Tauri y la comunidad hacia adelante.

Próximos Pasos

Durante el próximo año, el Grupo de Trabajo de Tauri está emocionado de continuar trabajando hacia Tauri 2.0. También tenemos una reescritura del sitio web en marcha que lanzaremos en fase beta esta primavera. Si deseas involucrarte, puedes ponerte en contacto con nosotros en el Discord de Tauri y seguirnos en Mastodon y Twitter.

create-tauri-app Versión 3 lanzada

Migración a webkit2gtk-4.1 en la adaptación para Linux