Praxis

Plataforma de desenvolvimento profissional que utiliza IA para gerar desafios personalizados, avaliar solucoes e acompanhar a progressao de habilidades de desenvolvedores.

Sobre o Projeto

Praxis e uma plataforma que ajuda desenvolvedores a evoluirem suas habilidades tecnicas e comportamentais atraves de:

1. Desafios Personalizados: Sistema de IA que gera desafios adaptados ao nivel e objetivos do usuario
2. Avaliacao Inteligente: Feedback detalhado sobre codigo, comunicacao e planejamento
3. Progressao de Habilidades: Acompanhamento da evolucao em multiplas competencias
4. Analise de Curriculo: Sugestoes de melhoria baseadas em IA

Funcionalidades Principais

• Geracao automatica de 3 tipos de desafios: codigo, comunicacao e planejamento
• Sistema de timer para simular pressao de ambiente real
• Avaliacao com IA (Google Gemini) e feedback detalhado
• Dashboard com historico de desafios e progressao
• Analise de curriculo com sugestoes personalizadas
• Sistema de autenticacao seguro (Supabase Auth + GitHub OAuth)

Tecnologias Utilizadas

Backend

• Framework: FastAPI (Python 3.11+)
• Banco de Dados: PostgreSQL via Supabase
• ORM: SQLModel
• IA: Google Gemini 2.5 Flash
• Autenticacao: Supabase Auth (JWT)

Frontend

• Framework: React 18 com Vite
• Estilizacao: Tailwind CSS
• Roteamento: React Router v6
• Editor de Codigo: Monaco Editor
• Notificacoes: Sistema de Toast customizado

Infraestrutura

• Containerizacao: Docker + Docker Compose
• Proxy: Nginx (producao)

Como Rodar Localmente

Pre-requisitos

• Docker e Docker Compose (recomendado)
• OU Node.js 18+ e Python 3.11+
• Conta no Supabase
• API Key do Google Gemini

Opcao 1: Com Docker (Recomendado)

# Clonar repositorio
git clone <repository-url>
cd Praxis

# Configurar variaveis de ambiente
cp backend/.env.example backend/.env
cp frontend/.env.example frontend/.env
# Editar os arquivos .env com suas credenciais

# Iniciar servicos
docker-compose up -d

# Acessar
# Frontend: http://localhost:3000
# Backend: http://localhost:8000
# Docs API: http://localhost:8000/docs

Ver README_DOCKER.md para detalhes.

Opcao 2: Sem Docker

Backend

cd backend

# Criar ambiente virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate   # Windows

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Configurar .env (ver backend/.env.example)
# Executar migracoes no Supabase (ver backend/migrations/)

# Iniciar servidor
uvicorn app.main:app --reload

Frontend

cd frontend

# Instalar dependencias
npm install

# Configurar .env (ver frontend/.env.example)

# Iniciar dev server
npm run dev

Estrutura do Projeto

Praxis/
├── backend/                 # API FastAPI
│   ├── app/
│   │   ├── domain/         # Logica de negocio
│   │   ├── infra/          # Implementacoes (DB, IA)
│   │   ├── routers/        # Endpoints da API
│   │   └── schemas/        # Validacao Pydantic
│   ├── migrations/         # Scripts SQL
│   └── requirements.txt
├── frontend/               # App React
│   ├── src/
│   │   ├── assets/
│   │   │   ├── components/ # Componentes React
│   │   │   ├── pages/      # Paginas
│   │   │   ├── hooks/      # Custom hooks
│   │   │   └── utils/      # Utilitarios
│   │   └── App.jsx
│   └── package.json
└── docker-compose.yml      # Orquestracao Docker

Documentacao

• ARCHITECTURE.md - Arquitetura detalhada do sistema
• DEPLOYMENT.md - Guia de deploy e configuracao
• README_DOCKER.md - Instrucoes Docker
• backend/AI_SETUP.md - Configuracao do Gemini
• backend/AUTHENTICATION.md - Sistema de autenticacao
• backend/README_DEV.md - Guia de desenvolvimento

Licenca

Este projeto foi desenvolvido como projeto academico.