Actualización semanal 23 de marzo de 2026

Highlights

• Flujo de trabajo de georreferenciación ampliado con persistencia de metadatos y selección en canvas

• Pipeline EPS optimizado con buffers densos, caché y detalle adaptativo para mejor rendimiento

• Mejoras en la recuperación ante chunks obsoletos y corrección en build de SewerCalc

• Actualización unificada a Next.js 16.1.1 y preparación para automatización futura

Novedades (Por Categoria)

Interfaz y experiencia de usuario

• Se amplió el flujo de georreferenciación: ahora incluye metadatos espaciales persistentes, controles de referencia de coordenadas, vista previa de ajuste con residuos y selección de puntos en el canvas.
• Se agregó un panel dedicado para mostrar el ranking de remediación EBCQ con progreso y exportación JSON.
• Mejoras en la accesibilidad y comportamiento de menús en la interfaz del diseñador.

Solver y motor hidráulico

• Nueva lógica de ranking que combina EBCQ, demanda no suministrada y déficit de presión para priorizar acciones.
• No hubo cambios en los métodos hidráulicos centrales; el trabajo se centró en soportar análisis y visualización.

Rendimiento

• El pipeline EPS ahora usa buffers densos y tipados para ordenar visualmente de forma estable.
• Se implementó caché por paso y acceso prioritario a datos densos en overlays para mejorar la fluidez.
• Se cachea la geometría de enlaces y se ajusta el detalle visual según zoom y tamaño de red.

Corrección de errores

• Se mejoró la recuperación ante errores de carga por chunks obsoletos con recarga automática.
• Fix en el build del servidor SewerCalc para no depender de artefactos SWMM ignorados.

Infraestructura y experiencia de desarrollo

• Se aplicó el parche Next.js 16.1.1 a todas las apps del monorepo y se recompiló watdis-next.
• Se agregó scaffolding local para OpenClaw, facilitando futuras automatizaciones.
• Se prepararon documentos para transferir la configuración de trabajo a otro equipo sin perder estado.

Proximo

• Continuar mejorando la precisión y alcance del ajuste de georreferenciación más allá de la aproximación local.
• Perfilado y ajuste de los umbrales para detalle adaptativo en visualización EPS en redes reales grandes.
• Refinar la invalidación de caché para soportar mutaciones en lugar de reemplazos completos de datos.
• Avanzar en una solución integral para la invalidación de assets estáticos en despliegues.
• Mejorar la estimación de demanda no suministrada para modelos EPANET puros.