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Carlosesposito22/Plantae2

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🌱 Plantaê

Bem-vindo ao repositório do nosso projeto Plantaê. Nossa plataforma está sendo desenvolvida como parte da disciplina de Projetos 2, para ajudar usuários a organizarem atividades de jardinagem e agricultura. Com o Plantaê, você pode receber alertas de clima, gerenciar suas plantações e visualizar a afinidade entre diferentes plantas, promovendo uma experiência de cultivo mais eficiente e conectada.

⚙ Tecnologias Utilizadas

  • Linguagem de Programação:
    PythonJavaScript

  • Banco de Dados:
    SQLite

  • Framework de Desenvolvimento:
    Django

  • Frontend:
    BootstrapHTMLCSS

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  • Link do Site

  • 🖥️ SR1

    Links relevantes:

    Deployment das histórias produzidas:

    Histórias

    • No total temos 12 histórias definidas e 2 implementadas. As implementadas são:
      • Consultar o Clima Local
      • Receber Alertas de Clima Crítico

    *** 👩‍💻🧑‍💻 Relato da Programação em Par experimentada:***

    Par 1: João Micucci & João Pedro Mamede

    Micucci e Mamede trabalharam na implementação do sistema de alertas climáticos. Eles desenvolveram uma lógica para capturar dados meteorológicos e enviar notificações aos usuários com base na localização das plantações registradas.

    • Micucci atuou como driver, focando na implementação do código de captura de dados da API de clima e a integração com o backend.

    • Mamede desempenhou o papel de navigator, sugerindo melhorias na estrutura de código e garantindo a correta modelagem dos dados recebidos.

    Dificuldades Enfrentadas: Houve dificuldades iniciais na integração com a API de clima, especialmente na autenticação dos tokens, mas ambos conseguiram resolver ao trabalhar juntos na análise dos logs de erro.

    Resultados: A funcionalidade de alertas climáticos foi implementada com sucesso, e já está em fase de testes para garantir a precisão das notificações.

    Par 2: Mateus Ribeiro & Carlos Eduardo Espósito

    Tarefa Realizada: Mateus e Carlos focaram na criação do painel de afinidade entre plantas. A tarefa envolveu desenvolver uma interface interativa onde os usuários pudessem visualizar quais plantas são compatíveis entre si.

    • Mateus foi o driver, responsável por programar o front-end utilizando HTML, CSS e Bootstrap para criar um design amigável e intuitivo.

    • Carlos atuou como navigator, ajudando a refinar o código, sugerindo melhores práticas e verificando se o design estava alinhado com a lógica implementada no backend.

    Dificuldades Enfrentadas: O principal desafio foi a definição de um layout que acomodasse eficientemente a quantidade de informações das plantas sem sobrecarregar visualmente o usuário. Eles precisaram revisar algumas ideias de design.

    Resultados: Foi criado um protótipo funcional do painel de afinidade, com um design simplificado e responsivo, pronto para passar pela fase de testes com usuários.

    Par 3: Malu Dantas & Amanda Montarroios

    Tarefa Realizada: Malu e Amanda se concentraram na funcionalidade de calendário de atividades para as plantações. O objetivo era permitir que os usuários organizassem e visualizassem atividades, como regar, adubar e colher, dentro de um calendário interativo.

    • Malu atuou como driver, lidando com a lógica de backend no Django, que envolveu a criação de modelos e controle das atividades no banco de dados.

    • Amanda foi a navigator, orientando na modelagem dos dados e na verificação da compatibilidade entre o front-end e o backend, além de sugerir melhorias na performance do código.

    Dificuldades Enfrentadas: A equipe enfrentou dificuldades na sincronização entre o calendário e as atividades registradas, especialmente na exibição dinâmica de eventos conforme o banco de dados fosse atualizado.

    Resultados: Conseguiram implementar a funcionalidade principal do calendário, com a exibição de atividades e a possibilidade de adicionar novos eventos. A sincronização ainda precisa de refinamentos, que serão abordados na próxima sessão.

    Conclusão

    As sessões de pair programming proporcionaram uma oportunidade valiosa de colaboração entre os membros da equipe. Todos os pares conseguiram avançar nas tarefas e resolver problemas de forma eficiente. As funcionalidades desenvolvidas estão em fase de testes e ajustes, com boas perspectivas para conclusão.

    👩‍💻 Membros

    • Amanda Montarroios - amo@cesar.school 📩
    • João Micucci - jhmm@cesar.school 📩
    • Malu Dantas - mldt@cesar.school 📩
    • Mateus Ribeiro - mar2@cesar.school 📩
    • João Pedro Mamede - jpmd2@cesar.school 📩
    • Carlos Eduardo Espósito - ceec@cesar.school 📩
    • Clara Maria Paes Barreto Bandeira - cmpbb@cesar.school 📩
    • Maria Clara Vieira de Melo Borges - mcvmb@cesar.school 📩
    • Emmanoel Henrique de Arruda Melo - eham@cesar.school 📩
    • Thales Souza Lima - tsl2@cesar.school 📩

    Contribuição dos membros de CC



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