Wie man eine crowdsourced-Wettermusteranalyse-App entwickelt

Entwickeln Sie eine Wetter-Tracking-Anwendung, die aktuelle Muster mit historischen Daten der letzten 50 Jahre vergleicht, KI für die Analyse nutzt und es den Nutzern ermöglicht, strukturierte lokale Beobachtungen für verbesserte regionale Einblicke beizutragen.

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Einfache Zusammenfassung

Eine kollaborative Wetter-Tracking-App, die historische Daten analysiert, um ungewöhnliche Muster zu identifizieren, und es den Nutzern ermöglicht, lokale Beobachtungen beizutragen.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele

Entwickeln Sie eine Wetter-Tracking-App mit Fokus auf ungewöhnliche Verschiebungen der Wettermuster
Nutzen Sie historische Daten (letzte ~50 Jahre) für den Vergleich
Implementieren Sie KI-gesteuerte Analyse umfassender Wetterdaten
Ermöglichen Sie Beiträge der Nutzer zu lokalen Wetterbeobachtungen
Stellen Sie den Nutzern wöchentliche Analyseberichte zur Verfügung

Zielgruppe

Einwohner in Gebieten mit aufkommenden katastrophalen Wettermustern
Klimaforscher und -enthusiasten
Lokale Gemeinschaften, die an hyperlokalen Wettertrends interessiert sind

Schlüsselmerkmale

Vergleich historischer Wetterdaten
KI-gestützte Musteranalyse
Wöchentliche Wetter-Analyseberichte
Beitrag der Nutzer zu strukturierten lokalen Wetterbeobachtungen
Visualisierung von Wettermustern und -trends
Integration der NOAA-Wetter-API

Benutzerflüsse

Nutzer meldet sich an -> Nutzer sieht wöchentliche Wetter-Analyse -> Nutzer trägt lokale Wetterbeobachtung bei
Nutzer meldet sich an -> Nutzer erforscht historische Wettermuster -> Nutzer vergleicht aktuelle Bedingungen mit früheren Ereignissen
Nutzer erhält wöchentlichen Bericht -> Nutzer untersucht ungewöhnliche Muster -> Nutzer teilt Erkenntnisse mit der Gemeinschaft

Technische Spezifikationen

Empfohlener Stack

Frontend: React mit Next.js
Backend: Node.js mit Express
Datenbank: PostgreSQL
KI-Integration: Claude SDK
Wetterdaten: NOAA-Wetter-API (https://api.weather.gov)
Datenvisualisierung: D3.js oder Chart.js

Zentrale technische Entscheidungen

Verwenden Sie React für eine responsive und interaktive Benutzeroberfläche
Implementieren Sie serverseitiges Rendering mit Next.js für verbesserte Leistung und SEO
Nutzen Sie Node.js-Backend für effiziente API-Handhabung und Datenverarbeitung
Speichern Sie historische und nutzerbeigetragene Daten in PostgreSQL für robuste Abfragefähigkeiten
Integrieren Sie das Claude SDK für KI-gesteuerte Wettertrendanalyse
Rufen Sie Echtzeit-Wetterdaten von der NOAA-Wetter-API ab
Implementieren Sie Datenvisualisierungsbibliotheken für eine klare Darstellung der Wettermuster

API-Endpunkte

GET /api/weather/historical - Rufen Sie historische Wetterdaten ab
GET /api/weather/current - Rufen Sie aktuelle Wetterbedingungen ab
POST /api/observations - Senden Sie Wetter-Beobachtungen des Nutzers ein
GET /api/analysis/weekly - Rufen Sie den wöchentlichen Wetter-Analysebericht ab
GET /api/patterns/unusual - Rufen Sie ungewöhnliche Wettermuster ab

Datenbankschema

Nutzer
- id (PK)
- Benutzername
- E-Mail
- Passwort-Hash
- Standort
WeatherObservations
- id (PK)
- user_id (FK)
- Zeitstempel
- Temperatur
- Luftfeuchtigkeit
- Windgeschwindigkeit
- Windrichtung
- Luftdruck
- Niederschlag
WeatherAnalysis
- id (PK)
- Region
- Startdatum der Woche
- analysis_data (JSON)
- unusual_patterns (JSON)

Dateistruktur

/src
  /components
    Header.js
    Footer.js
    WeatherChart.js
    ObservationForm.js
  /pages
    index.js
    analysis.js
    contribute.js
    historical-data.js
  /api
    weather.js
    observations.js
    analysis.js
  /utils
    ai-analysis.js
    data-processing.js
  /styles
    globals.css
/public
  /images
/server
  /models
  /controllers
  /routes
  server.js
/tests

Implementierungsplan

Einrichten der Projektstruktur und Installation von Abhängigkeiten
Implementierung grundlegender Frontend-Komponenten und -Seiten
Erstellen des Backend-Servers und des Datenbankschemas
Integration der NOAA-Wetter-API für aktuelle und historische Daten
Implementierung der Benutzerauthentifizierung und Beobachtungsübermittlung
Entwicklung der KI-Analysefunktionalität mit dem Claude SDK
Erstellung von Datenvisualisierungskomponenten für Wettermuster
Implementierung der wöchentlichen Erstellung von Analyseberichten
Entwicklung eines Systems für Nutzerbeiträge zu lokalen Beobachtungen
Integration aller Komponenten und gründliches Testen
Optimierung von Leistung und Benutzererfahrung
Bereitstellung der Anwendung

Bereitstellungsstrategie

Stellen Sie das Frontend auf Vercel für automatische Builds und serverlose Funktionen bereit
Hosten Sie das Backend auf Heroku oder DigitalOcean für Skalierbarkeit
Richten Sie die PostgreSQL-Datenbank auf einem verwalteten Service wie Amazon RDS ein
Verwenden Sie Docker-Container für eine konsistente Bereitstellung über Umgebungen hinweg
Implementieren Sie eine CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions

Designbegründung

Die technischen Entscheidungen wurden getroffen, um Funktionalität, Skalierbarkeit und Entwicklungsfreundlichkeit auszubalancieren. React und Next.js bieten ein robustes Frontend-Framework mit serverseitigem Rendering, das die Leistung und SEO verbessert. Node.js auf der Backend-Seite ermöglicht eine effiziente API-Handhabung und Integration verschiedener Dienste. PostgreSQL wurde aufgrund seiner Fähigkeit ausgewählt, komplexe Abfragen zu verarbeiten und strukturierte Daten effektiv zu speichern. Die Nutzung vorhandener KI- (Claude SDK) und Wetterdaten-Ressourcen (NOAA-API) ermöglicht eine schnelle Entwicklung und zuverlässige Datenquellen. Die modulare Dateistruktur und der Einsatz von Containerisierung unterstützen die Skalierbarkeit und einfache Wartung des Projekts.