Euskal Abizenak
Qué significa tu apellido vasco, raíz a raíz, en castellano, inglés, euskera y francés. Una app de pago único sin backend, pensada para la diáspora.
- Producto propio
- 2026
- iOS y Android
- Rol: todo
- Estado: publicada en Google Play
La mayoría de los apellidos vascos son el nombre de una casa: Etxeberria es la casa nueva, Goikoetxea la casa de arriba, Zubizarreta los puentes viejos. Millones de personas en Argentina, Uruguay, Chile, México y Estados Unidos llevan uno, casi siempre con grafía castellana o francesa, y a la mayoría nadie les ha contado nunca qué significa.
Euskal Abizenak lo responde en una búsqueda. Es un diccionario de 570 apellidos y 193 raíces con el significado, la composición raíz a raíz, las grafías que se usan en España, Francia y la diáspora, y una nota sobre lo segura que es la lectura. Es el segundo producto de ZubiLabs y uno deliberadamente pequeño: una app de contenido que había que terminar, publicar y dejar en paz.
Tres cosas lo hacían más difícil que una lista. El mismo apellido se escribe de muchas formas: Echeverría, Etcheverry y Etxeberria son una sola palabra, y la búsqueda tiene que saberlo sin que el usuario conozca la grafía estándar. La etimología no está cerrada: los filólogos discrepan en muchos apellidos, y una app que presenta una etimología popular como un hecho es peor que ninguna app. Y el diccionario nunca puede estar completo: quien busque un apellido que no está debería recibir igualmente algo útil, etiquetado con honestidad.
En lo comercial, la app tenía que funcionar como compra única y sin costes de mantenimiento: sin servidor, sin cuentas, sin analítica que cuidar, y en cuatro idiomas desde el primer día.
Una app en React Native para iOS y Android con el diccionario entero compilado en el binario. La búsqueda normaliza la consulta y el diccionario a la misma clave, unificando ch, tch y tx, v y b, c y k, la h muda, los acentos y las letras dobles, de modo que cualquier grafía cae en la entrada correcta. Cada ficha muestra el significado, las raíces como tarjetas navegables, la certeza (segura, probable o discutida, con una nota cuando los expertos discrepan), las otras grafías y los apellidos que comparten raíz.
Para los apellidos que no están en la lista, una lectura automática descompone el nombre en raíces conocidas con programación dinámica y muestra la lectura literal, siempre etiquetada como provisional. Alrededor: un apellido del día, un glosario de raíces por categoría, favoritos y compartir como texto o como tarjeta de imagen 4:5. La interfaz habla castellano, inglés, euskera y francés y sigue el idioma del dispositivo.
Todo, incluido el contenido. Investigación y redacción del diccionario con su regla editorial, diseño de producto e interacción, marca (una ikurriña con un dintel de piedra tallado, porque el nombre de la casa grabado sobre la puerta es el origen de la mayoría de apellidos), la app en React Native, el motor de búsqueda y descomposición, las herramientas de validación de datos, los materiales de tienda y la publicación con EAS.
Decisiones clave, y por qué:
- Sin backend, en absoluto. El diccionario son datos en TypeScript compilados en la app. Sin servidor, sin cuenta, sin analítica, y lo único que se guarda en el dispositivo es el idioma elegido y los favoritos. Una compra única no puede arrastrar costes mensuales, y una app de consulta debería funcionar en un avión.
- Una sola normalización para la consulta y el diccionario. En vez de listar todas las grafías de cada apellido, una función colapsa las grafías en una clave que se aplica a los dos lados. Solo tiene que ser consistente, no reversible, y eso la mantiene pequeña y fácil de probar.
- La honestidad editorial como campo de datos. Cada entrada lleva un nivel de certeza y, cuando la lectura está discutida, una nota que lo dice. La lectura automática es una pantalla aparte con su propia etiqueta, así que una conjetura nunca se confunde con una entrada.
- El contenido se valida como el código. Un script comprueba ids duplicados, raíces inexistentes, traducciones que faltan y un conjunto de casos de búsqueda y descomposición. Se ejecuta antes de cada commit, así que añadir un apellido es una línea y no puede romper la búsqueda sin que nadie se entere.
- Descomponer sin decir tonterías. Un troceado ingenuo encuentra raíces por todas partes. Las raíces cortas pagan un recargo, algunos sufijos solo caben al final y ante empate gana la raíz que va antes en el catálogo, así que la lectura prefiere el mismo análisis que un filólogo probaría primero.
- Cuatro idiomas de contenido, no solo de interfaz. Cada significado, glosa y nota existe en castellano, inglés, euskera y francés. Los tipos convierten una traducción que falta en un error de compilación, no en un texto en inglés.
- Una marca desde un solo script. Icono, capas adaptativas de Android, splash, favicon y la marca dentro de la app los dibuja un único script, así que la ikurriña y el dintel son idénticos en todas partes y se regeneran en segundos.
Un producto terminado: 570 apellidos, 193 raíces, cuatro idiomas, una búsqueda que perdona cualquier grafía y una alternativa honesta para lo que falta, empaquetado en una app que no cuesta nada mantener. Para ZubiLabs muestra el otro extremo del espectro respecto a Story256: no una plataforma, sino una cosa pequeña, completa y bien hecha, publicada rápido.
- El alcance es el producto. Decir que no a cuentas, sincronización y analítica es lo que hizo que la app se pudiera terminar y mantener barata.
- El contenido merece tests. El diccionario rompía la búsqueda más veces que el código. Validar los datos en cada cambio se amortizó la primera semana.
- Di lo que no sabes. Los usuarios confían más en una app que marca una lectura como discutida que en una que suena segura de todo.