LifeOS

Plataforma pessoal de organização, produtividade, aprendizagem e gestão de informação, com IA integrada. Backend testado ponta a ponta (registo → login → CRUD de todos os módulos), frontend com build de produção validado (next build sem erros).

Estrutura

lifeos/
├── backend/    # FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL
├── frontend/   # Next.js + Tailwind + shadcn/ui
└── docker-compose.yml

Como correr (Docker — recomendado)

cp backend/.env.example backend/.env
docker compose up --build

• Backend: http://localhost:8000 (docs em /docs)
• Frontend: http://localhost:3000

Como correr manualmente

Backend

cd backend
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # ajustar DATABASE_URL se necessário
alembic revision --autogenerate -m "init"
alembic upgrade head
uvicorn app.main:app --reload

Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

Módulos implementados (funcionais, ligados a BD real)

• Auth: registo, login, refresh JWT, password hashing (bcrypt puro).
• Dashboard: saudação, próximos eventos/tarefas, hábitos do dia, objetivos, pomodoros de hoje.
• Tarefas: CRUD, prioridade, checklist, lixeira (soft delete).
• Projetos: CRUD, progresso.
• Agenda/Calendário: eventos + tarefas com data fundidos numa vista mensal.
• Pomodoro: temporizador persistido (sessões guardadas no backend), Modo Focus.
• Objetivos: CRUD, progresso, sugestão de plano via IA.
• Hábitos: CRUD, check-in diário, streak.
• Diário: entradas por dia (humor/energia/produtividade), resumo automático por IA.
• Notas: editor Markdown com autosave (debounce), páginas aninhadas (parent_id).
• Biblioteca: upload inteligente ("o que pretendes fazer?" → guardar/resumir/flashcards/checklist).
• Flashcards: decks, cartões, repetição espaçada (SM-2), revisão diária.
• IA: assistente conversacional (/ia), resumo de documentos e diário, planos de objetivos.
• Estatísticas: overview + gráfico de pomodoros dos últimos 30 dias.
• Pesquisa global: /search — tarefas, projetos, notas, documentos, hábitos, flashcards.
• Lixeira: listagem, restauro e eliminação definitiva, genérica para todas as entidades.
• Importação/Exportação: Excel/CSV → tarefas automaticamente; flashcards com deteção de colunas e deduplicação; exportação JSON/CSV/Markdown.
• Notificações: modelo + endpoints prontos (o disparo automático via Celery fica para a fase de polimento).
• Command Palette (Ctrl/⌘K), dark/light/system mode, sidebar completa.

Simplificações conscientes (a refinar depois)

• Notas: editor em Markdown simples, não o editor de blocos completo (imagens/vídeo/tabelas inline) do pedido original.
• Tags: campo JSON por entidade, em vez de uma tabela relacional global de tags pesquisável.
• IA: ai_service funciona em modo simulado sem ANTHROPIC_API_KEY configurada — define a variável de ambiente para respostas reais.
• Notificações automáticas (lembretes de pomodoro, hábitos pendentes, etc.) e backup agendado: a infraestrutura (Celery) está pronta, falta ligar as tarefas periódicas (celery beat).
• Calendário: vista mensal simples; arrastar/redimensionar eventos fica para iteração seguinte.

Testes já correram com sucesso

• Backend: py_compile em todos os ficheiros + teste end-to-end (registo, login, tarefas, flashcards com repetição espaçada, diário com IA, dashboard, stats, pesquisa) usando SQLite em memória.
• Frontend: tsc --noEmit sem erros e next build de produção com as 18 rotas geradas com sucesso.

Deploy sugerido

Railway (mais simples: frontend + backend + worker + Postgres + Redis no mesmo projeto) ou Vercel (frontend) + Render/Railway (backend+worker) + Neon (Postgres) + Upstash (Redis).