این مجموعه اسناد طرحی جامع و چندوجهی برای توسعه یک شبکه اجتماعی نوستالژیک متمرکز بر مدرسه به نام «همکلاسیتو» (HamClassi) را تشریح میکند. هدف اصلی این پلتفرم احیای خاطرات و هویت دیجیتال دوران مدرسه، پیدا کردن همکلاسیهای قدیمی و معلمها، و حفظ عکسهای در حال تخریب دهههای گذشته است. برای عملیاتی شدن این ایده، منابع یک اسکیمای دیتابیس PostgreSQL کامل، شامل جداول Students, Classes و Memories، و همچنین ساختار فنی برای جستجوی تماممتن (Full-text Search) را ارائه میدهند. نکته کلیدی طرح، استفاده از مکانیزم خلاقانه «احراز هویت نوستالژیک» است که بر پایه سؤال و جوابهای مشترک و تأیید اجتماعی (Peer Verification) توسط حداقل سه همکلاسی بنا شده است. علاوه بر این، یک نقشه راه اجرایی ۵۰ هفتهای، ساختار Pitch Deck برای جذب سرمایهگذار، و یک مدل مالی دقیق که سناریوهای رشد، هزینههای جذب مشتری (CAC) و ارزش طول عمر کاربر (LTV) را محاسبه میکند، برای پیشبرد پروژه تدوین شده است. در نهایت، این طرح تأکید ویژهای بر مزیتهای رقابتی مانند ترمیم عکسها با هوش مصنوعی و تمرکز بر طراحی UX شبیه به دفتر یادگاری قدیمی دارد.
ایده همکلاسیتو.

عکس ها و خاطره ها.

تخمین بازار.

آلبوم عکس ها و خاطرات شما

فراموشی رمز با خاطرات مشترک

معماری داده ها:

مدل درآمدی.





ایده محوری، ایجاد یک شبکه اجتماعی نوستالژیک و ساختاریافته به نام «همکلاسیتو» است که بر اساس سوابق تحصیلی افراد (از مهدکودک تا دانشگاه) تمرکز دارد. هدف اصلی این طرح، حل مشکل پیدا کردن همکلاسیهای قدیمی و حفظ خاطرات نسلهای گذشته (به ویژه دهههای ۵۰، ۶۰ و ۷۰) است که سوابق و عکسهایشان در معرض نابودی قرار دارند,.
این پلتفرم بر اساس «کشش احساسی قوی» بنا شده است، زیرا پیدا کردن یک همکلاسی قدیمی پس از سالها میتواند وفاداری کاربر را به پلتفرم تضمین کند,. انگیزههای قوی کاربران شامل موارد زیر است:
یافتن آدم گمشده: پیدا کردن رفقای قدیمی، عشق دوران مدرسه، یا معلمهایی که سالهاست ندیدهاند.
نوستالژی و خاطره: دیدن عکسهای کلاس قدیمی و نگهداری امن عکسها,.
اعتبار اجتماعی: ساخت پروفایل مدرسهای معتبر و رسمی و کسب نشانهای افتخار (گیمیفیکیشن),.
ثبت رسمی خاطرات: دیجیتال کردن آلبومهای قدیمی قبل از نابودی کامل,.
پایه فنی این طرح، یک دیتابیس رابطهای (PostgreSQL) است که برای تضمین یکپارچگی دادهها و تراکنشها طراحی شده است. مهمترین دادههایی که باید بهصورت ساختاریافته جمعآوری شوند، شامل:
مدارس (Schools): نام، شهر، سال تأسیس و آدرس دقیق.
کلاسها (Classes): شامل سال تحصیلی، پایه، رشته و نقشه نشستن (Seat Map) که ساختار آن با فرمت JSONB ذخیره میشود,,.
دانشآموزان (Students): نام کامل، سال تولد، عکسهای دوران مدرسه و وضعیت فعلی (شغل، مهاجرت),.
خاطرات (Memories): خاطرات متنی، صوتی و تصویری که به یک کلاس مشخص متصل میشوند و برای جستجوی متنی از ویژگی tsvector در دیتابیس استفاده میکنند,.
این مکانیزم به عنوان یک "اختراع جدید" برای تایید هویت کاربران معرفی شده است که وابستگی به مدارک رسمی را کاهش میدهد. این روش شامل:
سوالات نوستالژی: سوالاتی که فقط یک همکلاسی واقعی میتواند پاسخ دهد (مثلاً اسم معلم دینی سال دوم یا توصیف معلمها),.
تأیید اجتماعی: نیاز است که حداقل ۲ یا ۳ نفر از همکلاسیها حضور فرد در آن کلاس را تأیید کنند تا اعتبار فرد محرز شود,.
امنیت پاسخها: پاسخهای سوالات احراز هویت با استفاده از pgcrypto (sha256 + salt) هش شده و ذخیره میشوند تا امنیت حفظ شود,.
برای حل مشکل کیفیت پایین عکسهای قدیمی، هوش مصنوعی نقشی اساسی دارد:
ترمیم عکس: امکان کیفیتبخشی، رنگی کردن و ترمیم عکسهای قدیمی اسکنشده توسط کاربران,.
تشخیص چهره: امکان نسخهسازی AI از عکس برای تشخیص چهره و پیدا کردن افراد گمشده,.
محصولات چاپی: درآمدزایی از طریق چاپ عکسها و آلبومهای مدرسهای با کیفیت ارتقاء یافته توسط هوش مصنوعی,.
MVP (حداقل محصول پذیرفتنی) باید ساده باشد و روی ثبت مدرسه، کلاس، آپلود عکس کلاس، کشیدن نقشه نشستن، ساخت پروفایل مدرسهای، جستجو و احراز هویت نوستالژیک تمرکز کند.
مدل درآمدی (Monetization) بر اساس مدل فریمیوم طراحی شده است، شامل:
اشتراک پریمیوم: برای دیدن اطلاعات پیشرفته همکلاسیها یا دیدن اینکه چه کسی پروفایل شما را چک کرده,.
فروش محصولات فیزیکی: چاپ عکسهای با کیفیت بالا و آلبومهای مدرسهای.
خدمات هدفمند: کمیسیون رویدادها (دورهمی) و فروش دادههای تجمیعی (با رعایت حریم خصوصی),.
استراتژی اصلی توصیه شده برای راهاندازی، تغییر تمرکز از یکپارچهسازی دادههای دولتی به شروع پایلوت محدود (MVP) در یک دانشگاه یا دانشکده است تا مدل با تأیید توسط همتایان رشد کند.
ایده همکلاسیتو ترکیبی از Ancestry + Facebook + Google Photos + LinkedIn با تمرکز بر هویت مدرسهای ایرانی است.