
Під час дводенного мініхакатону, який відбувся 22–23 жовтня 2026 року в інституті ISTA Taddart в Агадірі, 20 студентів марокканського Управління професійної підготовки та стимулювання зайнятості (OFPPT) спільно з учасниками Wikimedia Morocco працювали над технічними завданнями. Учасників розділили на чотири команди. Одна з них у складі пʼяти студентів під керівництвом ментора створила робочий прототип офіційного вебсайту Wikimedia Morocco.
Технологічний стек і процес розробки
Метою проєкту було створення платформи для висвітлення діяльності спільноти та закладення бази для її подальшого розвитку. Процес охопив аналіз вимог, проєктування, кодинг, інтеграцію та тестування:
- Проєктування та контроль версій: інтерфейси та візуальну структуру створили у Figma. Для збереження коду, рецензування та командної взаємодії використовували GitHub.
- Бекенд і бази даних: для серверних сервісів та керування даними обрали Supabase. Також досліджувалася інтеграція з Wikimedia REST API та Wikidata Query Service.
- Розробка та AI-інструменти: у процесі кодингу застосовували AI-редактор Cursor, при цьому згенеровані ним варіанти коду проходили обов'язковий технічний перегляд.
- Тестування та інфраструктура: тестування API здійснювали через Postman, поведінку в браузері перевіряли через Playwright, моніторинг помилок налаштували у Sentry, а хостинг і розгортання забезпечили на Vercel.
Результати проєкту та подальші плани
За два дні команда створила адаптивний прототип, що складається з п'яти ключових сторінок: головної, «Про нас», розділу активностей, блоку з архівами й звітами, а також сторінки контактів. 23 жовтня проєкт захистили перед журі.
Наразі репозиторій сайту на GitHub залишається приватним. Створений прототип планують доопрацьовувати: покращити систему керування вмістом, налаштувати адміністративні функції, розширити покриття тестами та підготувати ресурси до повноцінного запуску.
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Що це означає для розробників
Подія ілюструє побудову сучасного стеку швидкого прототипування на базі Supabase, Vercel та AI-асистованого редактора Cursor з обов'язковим код-рев'ю. Досвід також демонструє інтеграцію сторонніх відкритих джерел через Wikimedia REST API та Wikidata Query Service у навчальних проєктах.
Ключові факти
-
Хакатон пройшов 22–23 жовтня 2026 року в ISTA Taddart в Агадірі за участі 20 студентів OFPPT.
-
Команда з п'яти студентів розробила прототип із п'яти сторінок із бекендом на Supabase та хостингом на Vercel.
-
Для прискорення написання коду застосовували AI-редактор Cursor із ручною перевіркою пропозицій, а для тестів — Playwright і Postman.
-
Створений прототип потребує подальшого розвитку, його GitHub-репозиторій наразі є приватним.
Додайте Voydevich.com у бажані джерела Google, щоб частіше бачити наші новини в пошуку.
Джерело
Diff
From Figma to a Working Prototype: Building Wikimedia Morocco’s Website with OFPPT Students in Two Days4 листопада 2026 · оновлено 2 листопада 2026
Розібратися глибше
Усі гайдиAI-інструменти для написання коду: огляд можливостей та вибір
Дізнайтеся про можливості AI-асистентів для програмування, таких як GitHub Copilot, Cursor, Claude Code та Gemini Code Assist, їхні функції та інтеграції.
Cursor AI проти Claude Code: детальний гайд для розробників
Цей гайд допоможе вам розібратися в можливостях Cursor AI та Claude Code, їхніх функціях, середовищах роботи та способах використання, а також порівняє їх за ключовими параметрами.
Реклама · cv-finder.com
Покажіть AI-стек у резюме без зайвого шуму
AI-асистент CV-Finder допоможе описати LLM/ML-проєкти через результати.
Попередні статті

Apple випустила першу бету iOS 27.3 з розширенням Siri AI для сторонніх застосунків
Оновлення додає Developer Preview для інтеграції Siri AI через App Intents, вертикальні вкладки в Safari, оновлений застосунок Health та низку системних покращень.

ChatGPT обʼєднає вкладки Chat і Work та введе спільні ліміти токенів
OpenAI тестує єдиний інтерфейс для діалогів і складних робочих завдань, а також запроваджує спільні ліміти використання для ChatGPT і Codex.

Kaspersky представила MLEP для виявлення аномалій та інвентаризації в промислових мережах
Сервіс MLEP на базі спайкових нейросемантичних мереж агрегує трафік промислових мереж і класифікує пристрої за моделями їхньої мережевої взаємодії.