Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/gedo23/pricewhisperapp
Aplicativo mobile desenvolvido pela startup OM Corp. para a Plusoft.
https://github.com/gedo23/pricewhisperapp
android gson jetpack-compose kotlin mvvm okhttp3 omcorp pricewhisper
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
Aplicativo mobile desenvolvido pela startup OM Corp. para a Plusoft.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/gedo23/pricewhisperapp
- Owner: GEdO23
- License: mit
- Created: 2024-09-13T11:48:32.000Z (5 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-11-07T13:27:23.000Z (3 months ago)
- Last Synced: 2024-12-22T01:10:56.018Z (about 2 months ago)
- Topics: android, gson, jetpack-compose, kotlin, mvvm, okhttp3, omcorp, pricewhisper
- Language: Kotlin
- Homepage:
- Size: 522 KB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 7
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
- Code of conduct: CODE_OF_CONDUCT.md
Awesome Lists containing this project
README
# OM Corp.
# Price Whisper Mobile App
## Equipe de desenvolvimento
| RM | NOME |
|:---------|:----------------------------|
| RM551575 | André Sant’Ana Boim |
| RM98251 | Marcelo Hespanhol Dias |
| RM99632 | Gabriel Eringer de Oliveira |
| RM551988 | Gustavo Imparato Chaves |
## Descrição do Projeto
O **Price Whisper Mobile App** faz parte da solução **Price Whisper**, voltada para otimizar a precificação de produtos no setor varejista, utilizando machine learning. Desenvolvido em **Kotlin**, este aplicativo móvel oferece uma interface intuitiva para que gestores possam gerenciar produtos, visualizar insights estratégicos de preços e tomar decisões mais informadas diretamente de seus dispositivos móveis.
O app se integra com APIs e outros sistemas backend, como Firebase e serviços Java/.NET, garantindo a sincronização contínua de dados em tempo real e proporcionando uma experiência completa e eficiente para o usuário final.
## Problema e Solução
No setor varejista, precificar produtos de forma eficiente é essencial para garantir a competitividade e a lucratividade. O **Price Whisper** visa resolver o problema da precificação subótima por meio de análises dinâmicas e dados em tempo real, utilizando machine learning para gerar recomendações de preços.
O aplicativo móvel é uma peça fundamental dessa solução, permitindo que os gestores acessem essas informações e façam ajustes em qualquer lugar, integrando-se perfeitamente ao ecossistema do **Price Whisper**.
## Funcionalidades Principais
1. **Visualização de Produtos**: Exibe a lista de produtos disponíveis, com informações detalhadas.
2. **Gerenciamento de Preços**: Permite a atualização e controle de preços de forma rápida e intuitiva.
3. **Exibição de Insights e Dados Dinâmicos**: Apresenta análises e sugestões de ajuste de preços baseadas em machine learning. (futuro)
4. **Autenticação de Usuários**: Utiliza Firebase para login e registro de usuários. (futuro)
5. **Integração com APIs**: Se comunica com APIs REST para sincronização de dados e backend. (futuro)
6. **Suporte Multilíngue**: Possui suporte para diferentes localidades e idiomas, incluindo português (Brasil).
## Arquitetura do Projeto
O app Kotlin segue uma arquitetura modular e organizada em pacotes, facilitando a manutenção e escalabilidade. A estrutura principal inclui:
- **Pacote `utils`**: Funções utilitárias, como formatação de preços e controle de estoque.
- **Pacote `ui`**: Contém as atividades responsáveis pela interface com o usuário.
## Configurações Necessárias
Para configurar o ambiente e rodar o projeto localmente, siga os passos abaixo:
1. Clone o repositório:
```sh
git clone https://github.com/GEdO23/PriceWhisper.git
cd PriceWhisper
```
2. Abra o projeto no Android Studio.
3. Instale as dependências:
- O Android Studio deve automaticamente baixar e instalar as dependências listadas no arquivo `build.gradle`.
4. Rode o app:
- Conecte um dispositivo Android ou inicie um emulador.
- Clique em "Run" no Android Studio.
## APIs Utilizadas
- **Firebase Realtime Database**: Usado para armazenar e buscar dados de produtos.
- URL: `https://pricewhisper-auth-cc2c8-default-rtdb.firebaseio.com/products`
- **Backend Java**: Para gerenciamento de produtos (futuro).
- **Backend .NET**: Para gerenciamento de usuários (futuro).
- **Algoritmo de Machine Learning**: Integração futura via Flask para recomendação e otimização de preços
## Instruções de Deploy
Atualmente, o app não requer um setup especial para deployment. Basta seguir as instruções de configuração para rodar o app em um dispositivo ou emulador Android.
## Tecnologias Utilizadas
- **Kotlin**: Linguagem de programação principal.
- **Android SDK**: Ferramentas e bibliotecas para desenvolvimento Android.
- **Firebase**: Plataforma para desenvolvimento de aplicativos móveis e web.
## Dependências
As principais dependências do projeto estão listadas no arquivo `build.gradle`:
```gradle
dependencies {
implementation(libs.androidx.core.ktx)
implementation(libs.androidx.appcompat)
implementation(libs.material)
implementation(libs.androidx.activity)
implementation(libs.androidx.constraintlayout)
implementation(libs.okhttp)
implementation(libs.gson)
testImplementation(libs.junit)
androidTestImplementation(libs.androidx.junit)
androidTestImplementation(libs.androidx.espresso.core)
}
```