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.
Learn2Vibe AI
Online
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:
- Análise de postura em tempo real usando visão computacional
- Recomendações ergonômicas personalizadas
- Sugestões de otimização da configuração da mesa
- Lembretes regulares de pausas e exercícios de alongamento
- Acompanhamento e relatórios de progresso
- 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
-
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
-
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
-
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
-
Configuração do Projeto (1 semana)
- Inicializar o projeto React
- Configurar o back-end Node.js
- Configurar o banco de dados MongoDB
-
Autenticação do Usuário (1 semana)
- Implementar funcionalidade de registro e login
- Configurar autenticação JWT
-
Módulo de Análise de Postura (2 semanas)
- Integrar o TensorFlow.js para visão computacional
- Desenvolver algoritmos de detecção de postura
-
Motor de Recomendação (2 semanas)
- Criar base de dados de conselhos ergonômicos
- Implementar lógica de recomendação personalizada
-
Desenvolvimento da Interface do Usuário (2 semanas)
- Projetar e implementar as principais telas do aplicativo
- Criar layouts responsivos para desktop e dispositivos móveis
-
Acompanhamento de Progresso e Relatórios (1 semana)
- Desenvolver recursos de agregação e análise de dados
- Criar relatórios de progresso visuais
-
Integração e Testes (2 semanas)
- Combinar todos os módulos
- Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
-
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
-
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
-
Implantação do Front-end:
- Implantar o aplicativo React em uma CDN (por exemplo, Netlify, Vercel)
- Configurar domínio personalizado e certificado SSL
-
Implantação do Aplicativo Móvel:
- Enviar o aplicativo iOS para a App Store
- Enviar o aplicativo Android para a Google Play Store
-
Integração Contínua/Implantação Contínua (CI/CD):
- Configurar o GitHub Actions para testes e implantação automatizados
-
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.