Comment construire un optimisateur intelligent de pause déjeuner avec des suggestions de restaurants

Révolutionnez votre repas de midi avec notre optimisateur intelligent de pause déjeuner. Cette application innovante combine des recommandations de restaurants, des temps d'attente en temps réel et des préférences personnalisées pour maximiser votre heure de déjeuner. Ne perdez plus de temps à décider où manger ou à attendre dans de longues files d'attente !

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Résumé Simple

Un optimisateur intelligent de pause déjeuner qui suggère des restaurants à proximité et aide les utilisateurs à tirer le meilleur parti de leur temps limité, en équilibrant les préférences alimentaires, la distance et les temps d'attente.

Document d'Exigences Produit (PRD)

Objectifs :

Développer une application mobile conviviale pour optimiser les pauses déjeuner
Fournir des suggestions de restaurants personnalisées en fonction des préférences et de l'emplacement de l'utilisateur
Intégrer des données en temps réel sur les temps d'attente et la distance des restaurants
Permettre aux utilisateurs d'économiser du temps et de prendre des décisions éclairées sur leurs options de déjeuner

Public cible :

Professionnels occupés avec des pauses déjeuner limitées
Employés de bureau dans les zones urbaines avec de multiples options de restauration
Toute personne souhaitant optimiser son expérience de repas de midi

Caractéristiques clés :

Recommandations de restaurants personnalisées
Estimations du temps d'attente en temps réel
Calculs de distance et de temps de déplacement
Paramètres de préférences des utilisateurs (type de cuisine, fourchette de prix, restrictions alimentaires)
Fonctionnalité de réservation rapide
Minuteur et rappels de pause déjeuner
Historique et suivi des favoris

Flux Utilisateur

Inscription d'un nouvel utilisateur :
- Télécharger l'application
- Créer un compte (e-mail/mot de passe ou connexion sociale)
- Définir les préférences (cuisine, fourchette de prix, restrictions alimentaires)
- Autoriser l'accès à la localisation
Trouver un endroit pour déjeuner :
- Ouvrir l'application
- Voir les recommandations personnalisées
- Filtrer/trier les options (si souhaité)
- Sélectionner un restaurant
- Voir les détails (menu, temps d'attente, distance)
- Choisir de réserver ou d'obtenir des directions
Commentaire après le déjeuner :
- Recevoir une notification pour noter l'expérience
- Donner une note rapide (1 à 5 étoiles)
- Possibilité de laisser un avis détaillé
- Mettre à jour les préférences en fonction de l'expérience

Spécifications Techniques

Frontend :

React Native pour le développement mobile cross-plateforme
Redux pour la gestion de l'état
Styled-components pour le style de l'interface utilisateur

Backend :

Node.js avec Express.js pour le serveur d'API
MongoDB pour la base de données
GraphQL pour des requêtes de données efficaces

API et services :

Google Maps API pour la localisation et les directions
API Yelp Fusion pour les données des restaurants
Twilio pour les notifications SMS
Firebase pour l'authentification et les mises à jour en temps réel

DevOps :

Docker pour la conteneurisation
Jenkins pour la CI/CD
AWS pour l'hébergement cloud

Points de Terminaison API

/auth : Authentification des utilisateurs (inscription, connexion, déconnexion)
/preferences : Opérations CRUD pour les préférences des utilisateurs
/restaurants : Obtenir des recommandations et des détails sur les restaurants
/bookings : Faire et gérer les réservations
/reviews : Soumettre et récupérer les avis des utilisateurs
/timer : Gérer les paramètres du minuteur de pause déjeuner

Schéma de Base de Données

Utilisateurs :

id : ObjectId
email : String
mot de passe : String (haché)
préférences : Object
restaurantsFavoris : Array[ObjectId]

Restaurants :

id : ObjectId
nom : String
cuisine : String
fourchetteDePrix : Number
emplacement : Object
note : Number
tempsAttente : Number

Avis :

id : ObjectId
userId : ObjectId
restaurantId : ObjectId
note : Number
commentaire : String
date : Date

Réservations :

id : ObjectId
userId : ObjectId
restaurantId : ObjectId
dateHeure : Date
tailleGroupe : Number

Structure de Fichiers

/src
  /components
    /RestaurantCard
    /FilterBar
    /Timer
    /ReviewForm
  /screens
    /Home
    /Search
    /RestaurantDetail
    /Profile
    /Settings
  /redux
    /actions
    /reducers
    /store.js
  /api
    /authService.js
    /restaurantService.js
    /bookingService.js
  /utils
    /locationHelper.js
    /timeCalculator.js
  /styles
    /theme.js
    /globalStyles.js
/assets
  /images
  /fonts
/tests
App.js
package.json
README.md

Plan de Mise en Œuvre

Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le projet React Native
- Mettre en place le contrôle de version (Git)
- Configurer l'environnement de développement
Développement du backend (2 semaines)
- Configurer le serveur Node.js/Express
- Implémenter la base de données MongoDB
- Créer les points de terminaison de l'API
- Intégrer les API externes (Google Maps, Yelp)
Développement du frontend (3 semaines)
- Implémenter les flux d'authentification des utilisateurs
- Créer les écrans principaux (Accueil, Recherche, Détails du restaurant)
- Développer des composants réutilisables
- Intégrer l'API backend
Fonctionnalités principales (2 semaines)
- Mettre en œuvre l'algorithme de recommandation de restaurants
- Développer la fonctionnalité d'estimation du temps d'attente
- Créer la fonctionnalité du minuteur de pause déjeuner
Tests et raffinement (1 semaine)
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
- Réaliser des tests d'acceptation utilisateur
- Affiner l'interface utilisateur/l'expérience utilisateur en fonction des commentaires
Déploiement et préparation du lancement (1 semaine)
- Configurer l'environnement de production
- Configurer le pipeline CI/CD
- Préparer les listes des magasins d'applications
Lancement et post-lancement (en continu)
- Soumettre aux magasins d'applications
- Surveiller les performances et les commentaires des utilisateurs
- Mettre en œuvre des mises à jour et de nouvelles fonctionnalités

Stratégie de Déploiement

Utiliser AWS Elastic Beanstalk pour le déploiement du backend
Déployer MongoDB sur Atlas pour une base de données évolutive et gérée
Utiliser AWS S3 pour le stockage des ressources statiques
Mettre en place AWS CloudFront comme réseau de diffusion de contenu (CDN) pour une livraison de contenu plus rapide
Mettre en place un pipeline CI/CD avec Jenkins pour les tests et le déploiement automatisés
Utiliser AWS CloudWatch pour la surveillance et la journalisation
Mettre en place des sauvegardes quotidiennes de la base de données
Utiliser le déploiement bleu-vert pour des mises à jour sans temps d'arrêt
Configurer un environnement de staging pour les tests pré-production

Justification de la Conception

L'optimisateur intelligent de pause déjeuner est conçu avec un accent mis sur la vitesse, l'efficacité et l'expérience utilisateur. React Native a été choisi pour ses capacités cross-plateforme, assurant une expérience cohérente sur iOS et Android. L'utilisation de Redux pour la gestion de l'état aidera à maintenir un état prévisible à mesure que l'application se développe.

Le backend est construit avec Node.js et Express pour leurs performances et leur facilité d'utilisation, tandis que MongoDB fournit la flexibilité nécessaire pour stocker les diverses données des restaurants et des utilisateurs. GraphQL est mis en œuvre pour permettre des requêtes de données efficaces et spécifiques, réduisant ainsi le transfert de données inutile.

Les fonctionnalités en temps réel comme les mises à jour du temps d'attente sont essentielles pour la proposition de valeur de l'application, d'où l'intégration de Firebase pour les capacités en temps réel. La structure de fichiers modulaire et l'architecture basée sur les composants permettent une maintenance et une évolutivité faciles à mesure que de nouvelles fonctionnalités sont ajoutées.

La stratégie de déploiement donne la priorité à l'évolutivité et à la fiabilité, en utilisant les services AWS pour s'assurer que l'application peut gérer des bases d'utilisateurs croissantes et le trafic des heures de pointe du déjeuner. Le pipeline CI/CD et la stratégie de déploiement bleu-vert minimisent les temps d'arrêt et permettent des itérations rapides basées sur les commentaires des utilisateurs.