Como Criar um Aplicativo de Análise de Padrões de Clima Coletados pela Comunidade

Desenvolva um aplicativo de monitoramento climático que compara os padrões atuais com dados históricos de 50 anos, utiliza IA para análise e permite que os usuários contribuam com observações locais estruturadas para obter insights regionais aprimorados.

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Resumo Simples

Um aplicativo colaborativo de monitoramento climático que analisa dados históricos para identificar padrões incomuns e permite que os usuários contribuam com observações locais.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos

Criar um aplicativo de monitoramento climático focado em mudanças incomuns nos padrões climáticos
Utilizar dados históricos (últimos ~50 anos) para comparação
Implementar análise impulsionada por IA de dados climáticos abrangentes
Permitir a contribuição dos usuários com observações meteorológicas locais
Fornecer relatórios semanais de análise aos usuários

Público-alvo

Residentes em áreas com padrões climáticos desastrosos emergentes
Pesquisadores e entusiastas climáticos
Comunidades locais interessadas em tendências climáticas hiperlocais

Recursos Principais

Comparação de dados meteorológicos históricos
Análise de padrões impulsionada por IA
Relatórios semanais de análise meteorológica
Contribuição do usuário de observações meteorológicas locais estruturadas
Visualização de padrões e tendências climáticas
Integração com a API NOAA Weather

Fluxos de Usuário

Usuário se cadastra -> Usuário visualiza análise meteorológica semanal -> Usuário contribui com observação meteorológica local
Usuário faz login -> Usuário explora padrões climáticos históricos -> Usuário compara condições atuais com eventos passados
Usuário recebe relatório semanal -> Usuário investiga padrões incomuns -> Usuário compartilha descobertas com a comunidade

Especificações Técnicas

Pilha Recomendada

Frontend: React com Next.js
Backend: Node.js com Express
Banco de Dados: PostgreSQL
Integração de IA: SDK Claude
Dados Meteorológicos: API NOAA Weather (https://api.weather.gov)
Visualização de Dados: D3.js ou Chart.js

Principais Decisões Técnicas

Usar React para uma interface do usuário responsiva e interativa
Implementar renderização do lado do servidor com Next.js para melhor desempenho e SEO
Utilizar o backend Node.js para manuseio eficiente de API e processamento de dados
Armazenar dados históricos e contribuídos pelo usuário no PostgreSQL para capacidades robustas de consulta
Integrar o SDK Claude para análise de padrões climáticos impulsionada por IA
Obter dados meteorológicos em tempo real da API NOAA Weather
Implementar bibliotecas de visualização de dados para apresentação clara dos padrões climáticos

Endpoints da API

GET /api/weather/historical - Recuperar dados meteorológicos históricos
GET /api/weather/current - Buscar condições meteorológicas atuais
POST /api/observations - Enviar observação meteorológica do usuário
GET /api/analysis/weekly - Recuperar relatório semanal de análise meteorológica
GET /api/patterns/unusual - Obter padrões meteorológicos incomuns

Esquema do Banco de Dados

Usuários
- id (PK)
- nome_de_usuário
- email
- password_hash
- localização
ObservaçõesMeteorológicas
- id (PK)
- user_id (FK)
- timestamp
- temperatura
- umidade
- velocidade_do_vento
- direção_do_vento
- pressão
- precipitação
AnáliseMeteorológica
- id (PK)
- região
- data_início_semana
- dados_de_análise (JSON)
- padrões_incomuns (JSON)

Estrutura de Arquivos

/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

Plano de Implementação

Configurar a estrutura do projeto e instalar as dependências
Implementar os componentes e páginas básicos do frontend
Criar o servidor backend e o esquema de banco de dados
Integrar a API NOAA Weather para obter dados atuais e históricos
Implementar autenticação de usuário e envio de observações
Desenvolver a funcionalidade de análise de IA usando o SDK Claude
Criar componentes de visualização de dados para padrões climáticos
Implementar a geração de relatórios semanais de análise
Desenvolver o sistema de contribuição do usuário para observações locais
Integrar todos os componentes e testar exaustivamente
Otimizar o desempenho e a experiência do usuário
Implantar o aplicativo

Estratégia de Implantação

Implantar o frontend no Vercel para builds automáticas e funções sem servidor
Hospedar o backend no Heroku ou DigitalOcean para escalabilidade
Configurar o banco de dados PostgreSQL em um serviço gerenciado como o Amazon RDS
Usar contêineres Docker para implantação consistente em diferentes ambientes
Implementar pipeline de CI/CD usando GitHub Actions

Justificativa do Design

As decisões técnicas foram tomadas para equilibrar funcionalidade, escalabilidade e facilidade de desenvolvimento. React e Next.js fornecem um robusto framework de frontend com capacidades de renderização do lado do servidor, melhorando o desempenho e o SEO. Node.js no backend permite o manuseio eficiente de API e a integração com vários serviços. O PostgreSQL foi escolhido por sua capacidade de lidar com consultas complexas e armazenar dados estruturados de forma eficaz. O uso de recursos de IA existentes (SDK Claude) e de dados meteorológicos (API NOAA) permite um desenvolvimento rápido e fontes de dados confiáveis. A estrutura de arquivos modular e o uso de containerização suportam a escalabilidade e a facilidade de manutenção à medida que o projeto cresce.