Como Criar um Assistente Inteligente de Limpeza de Teclado

Desenvolva uma aplicação fácil de usar que lembre os usuários de limpar seus teclados e forneça instruções de limpeza personalizadas. Este assistente inteligente usa IA para aprender os hábitos dos usuários, sugere programações de limpeza ideais e oferece orientação passo a passo para diferentes tipos de teclado.

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Resumo Simples

Lembrete Inteligente de Limpeza de Teclado: Um aplicativo inovador que ajuda os usuários a manter teclados limpos e higiênicos por meio de lembretes personalizados e orientação de limpeza.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um aplicativo intuitivo para manutenção de teclados
Implementar lembretes inteligentes com base no comportamento do usuário
Fornecer instruções de limpeza personalizadas para vários tipos de teclado

Público-alvo:

Trabalhadores de escritório
Jogadores
Qualquer pessoa que use um computador regularmente

Características-chave:

Registro de usuário e criação de perfil
Programações de limpeza personalizáveis
Sistema de lembretes alimentado por IA
Instruções de limpeza passo a passo com imagens/vídeos
Base de dados de tipos de teclado
Acompanhamento de uso para sugerir tempos de limpeza ideais
Conquistas e sequências por limpeza constante

Requisitos do Usuário:

Interface fácil de usar
Lembretes personalizados
Guias de limpeza detalhados
Acompanhamento de progresso
Compatibilidade multiplataforma (web, móvel)

Fluxos de Usuário

Registro e Configuração do Usuário:
- Inscrever-se com e-mail ou mídia social
- Selecionar tipo(s) de teclado
- Definir preferências de limpeza iniciais
Recebendo e Agindo sobre os Lembretes:
- Receber notificação
- Ver instruções de limpeza
- Marcar tarefa como concluída ou adiar
Visualizando Progresso e Conquistas:
- Acessar o painel
- Verificar histórico de limpeza
- Ver e compartilhar conquistas

Especificações Técnicas

Frontend: React para web, React Native para móvel
Backend: Node.js com Express
Banco de Dados: MongoDB para dados de usuários e informações de teclado
IA/ML: TensorFlow.js para análise de comportamento e otimização de lembretes
Autenticação: JWT para sessões de usuário seguras
Notificações push: Firebase Cloud Messaging
Hospedagem na nuvem: AWS ou Google Cloud Platform
Controle de Versão: Git com GitHub
CI/CD: Jenkins ou GitHub Actions

Endpoints da API

POST /api/users/register
POST /api/users/login
GET /api/users/profile
PUT /api/users/preferences
GET /api/keyboards
POST /api/cleaning-sessions
GET /api/reminders
PUT /api/reminders/:id
GET /api/achievements

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

id: ObjectId
email: String
senha: String (hashed)
nome: String
teclados: [ObjectId]
preferências: Object
createdAt: Date

Teclados:

id: ObjectId
marca: String
modelo: String
tipo: String
instruçõesLimpeza: [String]

SessõesLimpeza:

id: ObjectId
userId: ObjectId
keyboardId: ObjectId
data: Date
duração: Number

Conquistas:

id: ObjectId
userId: ObjectId
tipo: String
desbloqueadaEm: Date

Estrutura de Arquivos

/src
  /components
    Header.js
    Footer.js
    Reminder.js
    CleaningGuide.js
    AchievementCard.js
  /pages
    Home.js
    Profile.js
    Keyboards.js
    CleaningHistory.js
    Achievements.js
  /api
    userApi.js
    keyboardApi.js
    reminderApi.js
  /utils
    auth.js
    notifications.js
    aiHelper.js
  /styles
    global.css
    theme.js
/public
  /assets
    /images
    /videos
/server
  /models
  /routes
  /controllers
  /middleware
  server.js
README.md
package.json

Plano de Implementação

Configuração do Projeto (1 semana)
- Inicializar o repositório
- Configurar o ambiente de desenvolvimento
- Criar a estrutura básica do projeto
Desenvolvimento do Backend (2 semanas)
- Implementar a autenticação do usuário
- Criar endpoints de API
- Configurar o banco de dados e os modelos
Desenvolvimento do Frontend (3 semanas)
- Desenvolver os principais componentes da interface do usuário
- Implementar os fluxos do usuário
- Integrar com as APIs do backend
Integração de IA/ML (2 semanas)
- Implementar a análise de comportamento
- Desenvolver o algoritmo de otimização de lembretes
Conteúdo do Guia de Limpeza (1 semana)
- Criar instruções de limpeza para vários teclados
- Preparar imagens e vídeos
Testes e Refinamento (2 semanas)
- Realizar testes de unidade e integração
- Realizar testes de aceitação do usuário
- Refinar recursos com base nos comentários
Preparação para Implantação (1 semana)
- Configurar a infraestrutura na nuvem
- Configurar o pipeline de CI/CD
Lançamento e Monitoramento (1 semana)
- Implantar em produção
- Monitorar o desempenho e os comentários dos usuários

Estratégia de Implantação

Usar Docker para containerização para garantir consistência entre ambientes
Implantar o backend no AWS Elastic Beanstalk ou Google App Engine
Hospedar o frontend no AWS S3 ou Google Cloud Storage com CDN
Usar MongoDB Atlas como serviço de banco de dados gerenciado
Implementar implantação Blue-Green para atualizações sem tempo de inatividade
Configurar backups automatizados e recuperação de desastres
Usar AWS CloudWatch ou Google Cloud Monitoring para monitoramento de aplicativos e infraestrutura
Implementar dimensionamento automático com base na carga de usuários

Justificativa do Design

O design se concentra em criar uma experiência fácil de usar e envolvente para incentivar a limpeza regular de teclados. O React e o React Native foram escolhidos por sua compatibilidade multiplataforma e experiência de usuário suave. O sistema de lembretes alimentado por IA usa aprendizado de máquina para se adaptar ao comportamento do usuário, tornando o aplicativo mais eficaz com o tempo. O MongoDB foi selecionado por sua flexibilidade em lidar com dados de teclado e preferências de usuário variados. O sistema de conquistas adiciona um elemento de gamificação para motivar os usuários a manterem teclados limpos de forma consistente.