Wie man eine Baby-Schlafmuster-Tracking-App entwickelt

Entwickeln Sie eine mobile Anwendung, mit der Eltern die Schlafmuster ihres Babys verfolgen können, und erhalten Sie Einblicke und anpassbare Routinen, um die sich schnell ändernden Schlafpläne von Säuglingen zu verwalten.

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Einfache Zusammenfassung

Eine App, die Eltern dabei hilft, die sich schnell ändernden Schlafmuster und -pläne ihres Babys zu verfolgen und sich anzupassen.

Produktanforderungsdokument (PRD)

Ziele

Entwickeln Sie eine benutzerfreundliche App zum Verfolgen von Baby-Schlafmustern
Liefern Sie Einblicke und Analysen zu Schlaftrends
Helfen Sie Eltern, sich an sich ändernde Schlafgewohnheiten anzupassen
Reduzieren Sie den elterlichen Stress in Bezug auf das Management des Babyschlafes

Zielgruppe

Neue Eltern und Betreuer von Säuglingen (0-18 Monate)
Pädiater und Schlafberater

Wichtige Funktionen

Schlafprotokollierung (Start-/Endzeiten, Dauer)
Mustererkennung und Trendanalyse
Anpassbare Warnungen und Erinnerungen
Identifizierung von Schlafphasen
Routinevorschläge basierend auf den erfassten Daten
Datenvisualisierung (Diagramme, Grafiken)
Mehrbenutzer-Zugriff für Betreuer

Nutzergeschichten

Als neuer Elternteil möchte ich die Schlafzeiten meines Babys einfach protokollieren, um Muster zu verfolgen.
Als Betreuer möchte ich Benachrichtigungen erhalten, wenn es Zeit für das nächste Nickerchen des Babys ist.
Als Elternteil möchte ich Visualisierungen der Schlafmuster meines Babys über die Zeit sehen.
Als Pädiater möchte ich auf die Schlafdaten eines Patienten zugreifen, um fundierte Ratschläge geben zu können.

Benutzerflüsse

Benutzer meldet sich an -> Benutzer fügt Babyprofil hinzu -> Benutzer protokolliert erste Schlafsequenz
Benutzer öffnet App -> Sieht Schlafzusammenfassung -> Erhält Routinevorschlag
Benutzer erhält Warnung -> Protokolliert neue Schlafsequenz -> Sieht aktualisierte Schlafanalyse

Technische Spezifikationen

Empfohlener Stack

Frontend: React Native (plattformübergreifende mobile Entwicklung)
Backend: Node.js mit Express
Datenbank: MongoDB (flexibles Schema für sich entwickelnde Datenbedürfnisse)
Authentifizierung: JWT (JSON Web Tokens)
Analytik: TensorFlow.js für Mustererkennung

Kernige technische Entscheidungen

Verwendung von React Native für plattformübergreifende Kompatibilität
Implementierung des Offline-Modus mit lokaler Datensynchronisierung
Nutzung von Push-Benachrichtigungen für Warnungen und Erinnerungen
Implementierung von maschinellem Lernen für die Schlafmusteranalyse

API-Endpunkte

POST /api/users - Neues Benutzerkonto erstellen
POST /api/babies - Neues Babyprofil hinzufügen
POST /api/sleep-sessions - Neue Schlafsequenz protokollieren
GET /api/sleep-analysis - Schlafmusteranalyse abrufen
PUT /api/routines - Vorgeschlagene Routinen aktualisieren

Datenbankschema

Users:
  - _id: ObjectId
  - email: String
  - password: String (verschlüsselt)
  - createdAt: Date

Babies:
  - _id: ObjectId
  - userId: ObjectId (ref: Users)
  - name: String
  - dateOfBirth: Date

SleepSessions:
  - _id: ObjectId
  - babyId: ObjectId (ref: Babies)
  - startTime: Date
  - endTime: Date
  - duration: Number
  - notes: String

SleepAnalysis:
  - _id: ObjectId
  - babyId: ObjectId (ref: Babies)
  - date: Date
  - patterns: Object
  - suggestions: Array

Dateistruktur

/src
  /components
    SleepLogger.js
    SleepSummary.js
    RoutineSuggestions.js
  /screens
    HomeScreen.js
    ProfileScreen.js
    AnalyticsScreen.js
  /services
    api.js
    auth.js
    notifications.js
  /utils
    dateHelpers.js
    sleepAnalysis.js
  /styles
    theme.js
  App.js
/server
  /routes
    users.js
    babies.js
    sleepSessions.js
    analysis.js
  /models
    User.js
    Baby.js
    SleepSession.js
    SleepAnalysis.js
  /controllers
    userController.js
    sleepController.js
    analysisController.js
  server.js

Implementierungsplan

Einrichten der Projektstruktur und Entwicklungsumgebung
Implementierung der Benutzerauthentifizierung und Erstellung von Babyprofilen
Entwicklung der Schlafprotokollierungsfunktionalität
Erstellen einer grundlegenden Visualisierung der Schlafdaten
Implementierung des Backends für Datenspeicherung und -abruf
Entwicklung des Algorithmus zur Schlafmusteranalyse
Erstellung der Routinevorschlagsfunktion
Implementierung des Warnungen- und Benachrichtigungssystems
Entwicklung des Mehrbenutzer-Zugriffs und der Berechtigungen
Durchführung umfassender Tests und Fehlerbehebung
Optimierung von Leistung und Benutzererlebnis
Vorbereitung auf die App-Store-Einreichung

Bereitstellungsstrategie

Backend auf Heroku oder ähnlicher PaaS bereitstellen
Verwenden Sie MongoDB Atlas für die Datenbankhosting
Mobile App im Apple App Store und Google Play Store veröffentlichen
CI/CD-Pipeline mit GitHub Actions implementieren

Designbegründung

React Native wurde aufgrund seiner plattformübergreifenden Fähigkeiten gewählt, was die Entwicklungszeit und Wartungskosten reduziert. MongoDB bietet Flexibilität für die Speicherung verschiedener Schlafdaten und einfache Skalierbarkeit. Der Einsatz von maschinellem Lernen (TensorFlow.js) ermöglicht eine ausgeklügelte Mustererkennung und liefert wertvolle Einblicke für Eltern. Die modulare Dateistruktur trennt Aufgaben und fördert die Wartbarkeit. Die Bereitstellungsstrategie nutzt Cloud-Dienste für Skalierbarkeit und einfache Verwaltung.