EstudaAI

Este projeto foi feito para a disciplina de Extensão 3, do curso de Ciência da Computação da Universidade Estadual do Ceará. O EstudaAI é um sistema de planejamento e gerenciamento de estudos pessoal. ele permite a geração de resumos, lembretes e planos de estudos com ajuda de um LLM.

📋 Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter instalado:

• Node.js (versão 18 ou superior)
• npm (geralmente vem com Node.js)
• Python 3.13 (para o AI-Service)
• Git (para clonar o repositório)

🚀 Instalação e Configuração

1. Clonar o Repositório

git clone <url-do-repositorio>
cd <nome-do-repositorio>

2. Instalar Dependências do Projeto Principal

npm install

3. Configurar o Frontend

cd frontend
npm install
cd ..

4. Configurar o Backend

cd backend
npm install
npx prisma generate

Variáveis de Ambiente do Backend

Crie um arquivo .env na pasta backend com as seguintes variáveis:

DATABASE_URL="sua_database_url_aqui"
SUPABASE_URL="seu_supabase_url_aqui"
ACCESS_TOKEN_SECRET="seu_secret_jwt_aqui"
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY="sua_service_role_key_aqui"

Nota: Substitua os valores entre aspas pelas suas credenciais reais.

5. Configurar o AI-Service

cd ai-service

Criar Ambiente Virtual Python

No Windows:

py -3.13 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

No Linux/Mac:

python3.13 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Instalar Dependências Python

Com o ambiente virtual ativado:

pip install -r requirements.txt

Variáveis de Ambiente do AI-Service

Crie um arquivo .env na pasta ai-service com as seguintes variáveis:

API_KEY="sua_chave_api_do_gemini_aqui"
SUPABASE_URL="seu_supabase_url_aqui"
DATABASE_URL="sua_database_url_aqui"
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY="sua_service_role_key_aqui"

Nota: Substitua os valores entre aspas pelas suas credenciais reais.

Desativar o Ambiente Virtual (quando necessário)

deactivate

Volte para a pasta raiz:

cd ../..

🏃‍♂️ Executando o Projeto

Você pode iniciar todos os serviços simultaneamente a partir da pasta raiz:

npm run start

Isso iniciará:

• Frontend na porta 3000 (ou outra configurada)
• Backend na porta 5000 (ou outra configurada)
• AI-Service na porta 8000 (ou outra configurada)

Executando Serviços Individualmente

Frontend

cd frontend
npm start

Backend

cd backend
npm start

AI-Service

cd ai-service
# Ative o ambiente virtual primeiro (se não estiver ativo)
.venv\Scripts\activate  # Windows
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
python app.py  # ou o comando apropriado

🌐 Acessando a Aplicação

Após iniciar todos os serviços:

• Frontend: http://localhost:3000
• Backend API: http://localhost:5000
• AI-Service API: http://localhost:8000

📁 Estrutura do Projeto

.
├── backend/          # API em Node.js
├── frontend/         # Aplicação React
├── ai-service/       # Serviço de IA em Python
├── package.json      # Dependências principais
└── README.md         # Este arquivo

🔧 Solução de Problemas

Problemas Comuns

1. Erro de porta já em uso:

   • Verifique se não há outros processos usando as portas 3000, 5000 ou 8000
   • Use netstat -ano | findstr :<porta> (Windows) ou lsof -i :<porta> (Linux/Mac) para identificar processos

2. Erros de dependência:

   • Delete as pastas node_modules e package-lock.json e execute npm install novamente
   • Para Python, tente atualizar o pip: pip install --upgrade pip

3. Problemas com Prisma:

   • Execute npx prisma generate novamente na pasta backend
   • Verifique se o DATABASE_URL está correto

Verificando se os Serviços Estão Rodando

• Frontend: Acesse http://localhost:3000
• Backend: Acesse http://localhost:5000/health (ou endpoint similar)
• AI-Service: Acesse http://localhost:8000/docs (se usar FastAPI) ou endpoint de health check

📝 Notas Adicionais

• Certifique-se de que todas as URLs e chaves de API estão corretamente configuradas
• Para desenvolvimento, você pode precisar configurar CORS nos serviços backend
• O AI-Service requer uma chave de API válida do Gemini (Google AI)

🤝 Contribuindo

1. Faça um fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está sob licença. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Desenvolvido com ❤️ pela equipe do projeto