adriano/skills-framework-demonstrator
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Adrian Rumpold
2025-07-10 12:47:35 +02:00
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commit 3af9f42e66
3 changed files with 7 additions and 6 deletions
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src/config.ts
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@@ -28,3 +28,6 @@ export const colorScheme = Object.fromEntries(
export const categoryMetadataUrl =
"https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vT6FQoV_8ET_pmEB5LGlI_ST9AAhsfiZrWydFwIB80G0Lr_kGwVJUzjM6fRPP9Yrx6iVZYMVAPTnLKq/pub?gid=0&single=true&output=csv";
export const responsesSheetId = "12pGfvJx0SQmb6mnnVygmZsEeLZ6bFrpZvq8GYw2oX9E";
export const responsesSheetName = "Responses";

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src/lib/metadata.ts
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@@ -7,7 +7,7 @@ export interface CategoryMetadata {
}
const sampleMetadataCsv = `title,text,icon
Allgemeines KI-Wissen,Grundlegendes Wissen über Künstliche Intelligenz und deren Anwendung in Organisationen,school
Generelles KI-Wissen,Grundlegendes Wissen über Künstliche Intelligenz und deren Anwendung in Organisationen,school
KI-Innovation,"Fähigkeiten zur Entwicklung, Bewertung und Förderung von KI-Innovationen im Unternehmen",science
KI-Geschäftsstrategie,"Verstehen, wie KI strategisch in Geschäftsmodelle integriert und eingesetzt werden kann",business
Stakeholder-Landschaft,"Fähigkeit, relevante Stakeholder für KI-Initiativen zu identifizieren, einzubinden und zu koordinieren",people_alt
@@ -18,7 +18,7 @@ Python-Programmierung,Grundlegende Programmier-kenntnisse zur Umsetzung und Anpa
Software Design,"Gestaltung robuster, skalierbarer und wartbarer Softwarelösungen mit KI-Komponenten",code
Maschinelles Lernen,Kenntnisse in maschinellem Lernen zur Entwicklung datengetriebener Modelle,model_training
MLOps / Infrastruktur,Fähigkeiten zum produktiven Einsatz und Betrieb von KI-Systemen in Unternehmen,all_inclusive
GenAI-Kenntnisse,Verständnis generativer KI-Modelle (z. B. Large Language Models) und ihrer praktischen Nutzung,auto_awesome`;
Generative KI,Verständnis generativer KI-Modelle (z. B. Large Language Models) und ihrer praktischen Nutzung,auto_awesome`;
export function fetchCategoryMetadata(): Promise<CategoryMetadata[]> {
const parseCsv = (csv: string): CategoryMetadata[] => {

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src/lib/parser.ts
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@@ -1,4 +1,5 @@
import * as d3 from "d3";
import { responsesSheetId, responsesSheetName } from "../config";
export const skills: { [key: string]: number } = {
"Keine Kenntnisse": 0,
@@ -12,10 +13,6 @@ function mapSkillToNumber(skill: string): number {
return skills[skill] !== undefined ? skills[skill] : -1;
}
const sheet_id = "12pGfvJx0SQmb6mnnVygmZsEeLZ6bFrpZvq8GYw2oX9E";
const sheet_name = "Responses";
const url = `https://docs.google.com/spreadsheets/d/${sheet_id}/gviz/tq?tqx=out:csv&sheet=${sheet_name}`;
export interface ResponseData {
timestamp: number;
question: string;
@@ -44,6 +41,7 @@ export function parseCSV(csv: string): ResponseData[] {
}
export function fetchGoogleSheet() {
const url = `https://docs.google.com/spreadsheets/d/${responsesSheetId}/gviz/tq?tqx=out:csv&sheet=${responsesSheetName}`;
return fetch(url)
.then((response) => {
if (!response.ok) {