CodeWhiz & Ri4ard
Ri4ard
КодВиз, представь себе платформу на базе ИИ, которая превратит каждую кофейную паузу в настоящую золотую жилу для нетворкинга – мне нужен твой гений кода, чтобы воплотить это в жизнь. Заряжен на челлендж?
CodeWhiz
Отлично, давай начнем с определения ключевых функций: система рекомендаций для людей со схожими интересами, чат в реальном времени для быстрых кофе-встреч и инструмент планирования, который синхронизируется с календарями. Я набросаю общую архитектуру и план минимально жизнеспособного продукта, чтобы мы могли приступить к разработке структуры данных и API. Скажи, с каким технологическим стеком тебе удобнее работать, и мы запустим этот проект.
Ri4ard
Звучит круто – давай сделаем серверную часть на Node и TypeScript, PostgreSQL для данных, и WebSocket для живого чата. Фронтенд может быть на React, возможно, Next.js, чтобы получить SSR и API-маршруты. Замутим микросервис для рекомендаций, используем простую косинусную меру на основе тегов пользователей, и синхронизацию календаря через Google Calendar API. Забудь про MVP – я начну набрасывать схему, поверь, запустим всё через неделю.
CodeWhiz
Слушай, вот план MVP.
1. **Модели:**
* Пользователь – id, email, имя, аватар, описание, теги (массив строк), дата создания.
* Кофейня – id, координаты (широта, долгота), название, описание, вместимость, дата создания.
* Матч – id, user_id, spot_id, дата матча, общие теги, коэффициент схожести.
* Чат – id, match_id, message_id, sender_id, текст, дата отправки.
2. **Эндпоинты:**
* POST /api/auth/register – регистрация пользователя, хеширование пароля, сохранение тегов.
* POST /api/auth/login – JWT токен.
* GET /api/spots – список ближайших кофеен с информацией о вместимости, фильтрация по тегам.
* POST /api/matches – запуск косинусного сходства, сохранение лучшего совпадения, возврат id кофейни.
* GET /api/matches/:id/chat – WebSocket handshake для чата в реальном времени.
* POST /api/calendar/sync – OAuth 2.0, сохранение refresh token, добавление события в Google Calendar.
3. **Сервисы:**
* Микросервис рекомендаций – получает теги пользователя, сканирует кофейни, возвращает топ N с похожим уровнем (выше порогового значения).
* WebSocket сервер – отвечает за рассылку сообщений для совпавших пользователей, сохраняет сообщения в таблице чатов.
4. **Схема базы данных:** PostgreSQL, используем jsonb для тегов, индекс на массив тегов, GIN индекс для быстрого поиска.
5. **Развертывание:** Docker Compose: postgres, api, ws, rec-service, nginx reverse proxy для Next.js.
6. **Тестирование:** Jest для API, Supertest, socket.io-client для WebSocket, юнит-тесты для косинусного сходства.
7. **CI/CD:** GitHub Actions: линтинг, тестирование, сборка, загрузка образов в Docker Hub, деплой на Render или DigitalOcean App Platform.
С этой основой мы реализуем ключевое ценностное предложение: подбираем пользователей по интересам, бронируем место, общаемся в реальном времени и синхронизируем встречу с их календарями. Начнем со схемы, а я потом пропишу реализации первых роутов.
Ri4ard
Отличная дорожная карта, нравится, как всё чётко изложено. Давай сначала развернём схему – PostgreSQL, я создам таблицы с GIN индексом на тегах и настрою timestamp, чтобы по умолчанию ставилось текущее время. Как только БД заработает, я перейду к маршрутам /auth, захеширую пароли bcrypt и добавлю JWT middleware. Параллельно стоит закинуть пару кафешек для рекомендаций, чтобы движку было что переваривать. Сообщи, как с Docker compose файлом, а я сразу подключу WS сервер к Next.js фронтенду. Включаемся.