Wie man eine Echtzeit-Faktencheck-Website für die Öffentlichkeit erstellt

Erstellen Sie eine benutzerfreundliche Faktencheck-Website, die Inhalte sofort gegen vertrauenswürdige Quellen überprüft. Dieses Projekt zielt darauf ab, sofortige Wahr/Falsch-Ergebnisse für Artikel oder Screenshots bereitzustellen, damit die breite Öffentlichkeit leicht auf zuverlässige Informationen zugreifen kann.

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Einfache Zusammenfassung

Baue eine Echtzeit-Faktencheck-Website, die Artikel oder Screenshots sofort gegen zuverlässige Quellen und Snopes überprüft und ein Wahr/Falsch-Siegel für die breite Öffentlichkeit anzeigt.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele:

Entwicklung einer Echtzeit-Faktencheck-Website für die breite Öffentlichkeit
Bereitstellung sofortiger Überprüfungsergebnisse für Artikel oder Screenshots
Unterstützung von Inhalten in englischer Sprache
Handhabung von bis zu 100 gleichzeitigen Nutzern

Zielgruppe:

Breite Öffentlichkeit, die eine schnelle Faktenüberprüfung sucht

Schlüsselmerkmale:

Benutzereingabe für Artikel oder Hochladen von Screenshots
Echtzeit-Faktencheck gegen zuverlässige Quellen und Snopes
Sofortige Anzeige des Wahr/Falsch-Siegels
Benutzerfreundliche Oberfläche für einfache Navigation

Benutzeranforderungen:

Einfache, intuitive Schnittstelle für die Inhaltseingabe
Schnelle, genaue Faktencheck-Ergebnisse
Klare Visualisierung des Wahr/Falsch-Siegels
Mobilfreundliches Design für die Zugänglichkeit auf verschiedenen Geräten

Benutzerflüsse

Inhaltseingabe: Benutzer lädt Artikeltext oder Screenshot hoch → System verarbeitet Eingabe → Benutzer wartet auf Überprüfung
Ergebnisanzeige: System schließt Überprüfung ab → Wahr/Falsch-Siegel wird angezeigt → Benutzer sieht Ergebnis
Mehrfache Überprüfungen: Benutzer sendet weiteren Inhalt ein → System verarbeitet neue Eingabe → Neues Ergebnis wird angezeigt

Technische Spezifikationen

Frontend: React.js für eine responsive Single-Page-Anwendung
Backend: Node.js mit Express für die API-Verwaltung
Datenbank: MongoDB zum Speichern der Überprüfungsergebnisse und Benutzerdaten
API-Integration: Axios für HTTP-Anfragen an Faktencheck-APIs
Bildverarbeitung: Tesseract.js für OCR bei hochgeladenen Screenshots
Hosting: Replit für Entwicklung und erste Bereitstellung
Versionskontrolle: Git-Integration innerhalb von Replit

API-Endpunkte

POST /api/verify
- Anfrage: { content: string, type: "text" | "image" }
- Antwort: { result: "true" | "false", confidence: number, sources: string[] }
GET /api/stats
- Antwort: { totalChecks: number, accuracyRate: number }

Datenbankschema

FactCheck:
  id: ObjectId
  content: String
  type: String (text/image)
  result: Boolean
  confidence: Number
  sources: Array<String>
  timestamp: Date

User:
  id: ObjectId
  username: String
  checkCount: Number

Dateistruktur

/src
  /components
    Header.js
    Footer.js
    FactCheckForm.js
    ResultDisplay.js
  /pages
    Home.js
    About.js
  /services
    apiService.js
    factCheckService.js
  /utils
    imageProcessing.js
  App.js
  index.js
/server
  /routes
    factCheck.js
    stats.js
  /models
    FactCheck.js
    User.js
  server.js
/public
  index.html
  styles.css

Implementierungsplan

Einrichtung der Replit-Umgebung mit Node.js und React
Implementierung der grundlegenden Frontend-Struktur und -Komponenten
Erstellung des Backend-Servers mit Express
Integration der OCR-Funktionalität für die Screenshot-Verarbeitung
Implementierung der Faktencheck-Logik und API-Integrationen
Entwicklung des Datenbankschemas und Verbindung zu MongoDB
Erstellung von API-Endpunkten für den Faktencheck und Statistiken
Implementierung der Benutzerauthentifizierung (falls erforderlich)
Optimierung der Leistung und Skalierbarkeit
Durchführung umfangreicher Tests und Fehlerbehebung
Bereitstellung der ersten Version auf Replit

Bereitstellungsstrategie

Entwicklung und Test in der integrierten Entwicklungsumgebung von Replit
Nutzung der Hosting-Möglichkeiten von Replit für die erste Bereitstellung
Einrichtung einer kontinuierlichen Integration mit der Versionskontrolle von Replit
Überwachung der Leistung und des Benutzerfeedbacks
Iteration und Verbesserung basierend auf der Nutzerinteraktion
Erwägung einer Skalierung auf eine Cloud-Plattform (z.B. Heroku, AWS), wenn die Nutzerbasis die Möglichkeiten von Replit übersteigt

Designbegründung

Das Projekt verwendet React für seine komponentenbasierte Architektur, was eine modulare und wartbare Frontend-Struktur ermöglicht. Node.js und Express bieten ein leichtgewichtiges Backend, das für API-Integrationen geeignet ist. MongoDB wurde aufgrund seiner Flexibilität mit unstrukturierten Daten gewählt, was für die Speicherung verschiedener Faktencheck-Ergebnisse von Vorteil ist. Die Dateisystematik trennt die Zuständigkeiten zwischen Frontend-Komponenten, Backend-Logik und Services, was die Codeorganisation fördert. Replit wird aufgrund seiner All-in-One-Entwicklungs- und Hosting-Möglichkeiten verwendet, was es für ein einsteigerfreundliches Projekt mit sofortigen Bereitstellungsanforderungen ideal macht.