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Como construir um assistente de ergonomia em tempo real para a mesa inteligente

Desenvolva um assistente de ergonomia em tempo real para a mesa inteligente de ponta que usa sensores avançados e IA para fornecer recomendações personalizadas para a configuração ideal do espaço de trabalho e postura. Este aplicativo ajudará os usuários a melhorar seu conforto, produtividade e saúde a longo prazo enquanto trabalham em suas mesas.

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Riassunto Semplice

Um inovador Assistente de Ergonomia em Tempo Real para Mesas Inteligentes que ajuda os usuários a manterem a postura adequada e otimizar seu espaço de trabalho para conforto e produtividade.

Documento dei Requisiti del Prodotto (PRD)

Objetivos:

  • Criar um aplicativo intuitivo que forneça conselhos ergonômicos em tempo real
  • Melhorar a postura dos usuários e a configuração do espaço de trabalho para aumentar o conforto e a produtividade
  • Reduzir o risco de lesões por esforço repetitivo e outros problemas de saúde relacionados à mesa

Público-alvo:

  • Trabalhadores de escritório
  • Funcionários remotos
  • Estudantes
  • Qualquer pessoa que passe longos períodos em uma mesa

Recursos-chave:

  1. Análise de postura em tempo real usando visão computacional
  2. Recomendações ergonômicas personalizadas
  3. Sugestões de otimização da configuração da mesa
  4. Lembretes regulares de pausas e exercícios de alongamento
  5. Acompanhamento e relatórios de progresso
  6. Integração com acessórios inteligentes para mesas (por exemplo, mesas ajustáveis, cadeiras ergonômicas)

Requisitos do usuário:

  • Interface fácil de usar para configurar e usar o aplicativo
  • Conselhos ergonômicos precisos e oportunos
  • Configurações personalizáveis ​​para preferências individuais
  • Controles de privacidade para câmera e dados de sensores
  • Compatibilidade entre plataformas (desktop e mobile)

Flussi Utente

  1. Registro e Configuração do Usuário:

    • Baixar e instalar o aplicativo
    • Criar uma conta e concluir a avaliação ergonômica inicial
    • Configurar a câmera e os sensores para análise de postura
    • Configurar preferências e configurações de notificação
  2. Uso Diário:

    • Iniciar o aplicativo
    • Receber feedback e ajustes de postura em tempo real
    • Ver dicas ergonômicas e lembretes de pausas
    • Completar os exercícios de alongamento sugeridos
  3. Acompanhamento de Progresso:

    • Acessar relatórios ergonômicos semanais/mensais
    • Revisar métricas de melhoria da postura
    • Definir e acompanhar metas ergonômicas

Specifiche Tecniche

  • Front-end: React para compatibilidade entre plataformas
  • Back-end: Node.js para operações escaláveis ​​do lado do servidor
  • Banco de Dados: MongoDB para armazenamento de dados flexível
  • Visão Computacional: TensorFlow.js para análise de postura
  • API: Arquitetura RESTful para comunicação entre front-end e back-end
  • Autenticação: JWT para autenticação segura de usuários
  • Atualizações em Tempo Real: WebSockets para feedback instantâneo
  • Integração Móvel: React Native para aplicativos iOS e Android

Endpoint API

  • /api/users/register
  • /api/users/login
  • /api/ergonomics/posture-analysis
  • /api/ergonomics/recommendations
  • /api/progress/reports
  • /api/settings/preferences

Schema del Database

Usuários:

  • _id: ObjectId
  • email: String
  • senha: String (criptografada)
  • nome: String
  • preferências: Object

DadosErgonômicos:

  • _id: ObjectId
  • userId: ObjectId
  • timestamp: Date
  • pontuaçãoDePostura: Number
  • recomendações: Array

RelatoriosDeProgresso:

  • _id: ObjectId
  • userId: ObjectId
  • data: Date
  • métricas: Object

Struttura dei File

/src /components /PostureAnalyzer /RecommendationDisplay /ProgressChart /pages /Home /Setup /Dashboard /Reports /api /users /ergonomics /progress /utils /posture-detection /recommendation-engine /styles /public /assets /images /icons /tests README.md package.json

Piano di Implementazione

  1. Configuração do Projeto (1 semana)

    • Inicializar o projeto React
    • Configurar o back-end Node.js
    • Configurar o banco de dados MongoDB
  2. Autenticação do Usuário (1 semana)

    • Implementar funcionalidade de registro e login
    • Configurar autenticação JWT
  3. Módulo de Análise de Postura (2 semanas)

    • Integrar o TensorFlow.js para visão computacional
    • Desenvolver algoritmos de detecção de postura
  4. Motor de Recomendação (2 semanas)

    • Criar base de dados de conselhos ergonômicos
    • Implementar lógica de recomendação personalizada
  5. Desenvolvimento da Interface do Usuário (2 semanas)

    • Projetar e implementar as principais telas do aplicativo
    • Criar layouts responsivos para desktop e dispositivos móveis
  6. Acompanhamento de Progresso e Relatórios (1 semana)

    • Desenvolver recursos de agregação e análise de dados
    • Criar relatórios de progresso visuais
  7. Integração e Testes (2 semanas)

    • Combinar todos os módulos
    • Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
  8. Implantação e Preparação para o Lançamento (1 semana)

    • Configurar hospedagem na nuvem e bancos de dados
    • Preparar para envio aos app stores (se aplicável)

Strategia di Distribuzione

  1. Implantação do Back-end:

    • Implantar o back-end Node.js em uma plataforma de nuvem (por exemplo, Heroku, AWS Elastic Beanstalk)
    • Configurar o MongoDB Atlas para hospedagem do banco de dados
  2. Implantação do Front-end:

    • Implantar o aplicativo React em uma CDN (por exemplo, Netlify, Vercel)
    • Configurar domínio personalizado e certificado SSL
  3. Implantação do Aplicativo Móvel:

    • Enviar o aplicativo iOS para a App Store
    • Enviar o aplicativo Android para a Google Play Store
  4. Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD):

    • Configurar o GitHub Actions para testes e implantação automatizados
  5. Monitoramento e Manutenção:

    • Implementar registro e rastreamento de erros (por exemplo, Sentry)
    • Configurar monitoramento de desempenho (por exemplo, New Relic)

Motivazione del Design

O Assistente de Ergonomia em Tempo Real para Mesas Inteligentes é projetado com foco na experiência do usuário, precisão e privacidade. O React foi escolhido por sua arquitetura baseada em componentes, permitindo um código-fonte modular e mantível. O TensorFlow.js habilita a análise de postura do lado do cliente, reduzindo a latência e abordando preocupações de privacidade. O back-end Node.js fornece escalabilidade para lidar com vários usuários, enquanto o MongoDB oferece flexibilidade para armazenar dados ergonômicos diversos. O plano de implementação prioriza a funcionalidade principal primeiro, seguido por recursos aprimorados e testes rigorosos para garantir um aplicativo robusto e confiável.