Case de Produto

Habit
Analyzer

Aplicativo web de acompanhamento de hábitos com API REST e dashboard de visualização de progresso.

Escopo Arquitetura + Full-stack
Stack FastAPI · Next.js · PostgreSQL
Código Público (GitHub)
KPI −40% custo de leitura
01

TL;DR — 1 minuto

Problema

Registrar hábitos e acompanhar evolução tende a virar planilha ou nota solta, com pouco insight e baixa consistência.

Solução

Backend em FastAPI + JWT e frontend Next.js com fluxo de registro e gráficos por hábito.

Resultado

MVP funcional com Docker Compose, OpenAPI e testes, além de otimização de leitura em janelas grandes.

Código público disponível no GitHub. Repositório com README, OpenAPI e evidências do fluxo principal.
02

Snapshot

Papel
Arquitetura + Full-stack. API, autenticação, persistência e dashboard web.
Escala
Múltiplos hábitos por usuário, registros diários e histórico suficiente para gráficos e tendências.
Restrições
Consistência de datas e valores, autenticação segura e evolução do schema com migrações.
03

Problema & Impacto

  • Sintoma Registro manual disperso e pouca visibilidade do progresso ao longo do tempo.
  • Causa Dados sem modelo único e sem uma visualização agregada do histórico por hábito.
  • Impacto Baixa aderência ao acompanhamento e decisões piores sobre rotina por falta de sinal.
04

Abordagem

1
Modelar

Estruturar hábitos, registros e resumos analíticos em Postgres com contratos claros para persistência e evolução via migrações.

2
Expor

Disponibilizar uma API REST com FastAPI, autenticação JWT e documentação Swagger/OpenAPI para reduzir atrito de integração.

3
Visualizar

Entregar dashboard web em Next.js com registro rápido, gráficos por hábito e leitura eficiente de janelas temporais maiores.

05

Confiabilidade

Riscos

Dados inconsistentes, regressão de autenticação e divergência entre resumo e série temporal.

Garantias

Pydantic para validação, Alembic para migrações e testes unitários + E2E no fluxo crítico.

Evidência

Trecho da estratégia de resumo com cache versionado e fallback entre leitura direta e pré-agregada.

Python · FastAPI
def get_habit_summary(self, user_id, habit_id, days=30):
    cache_key = (str(user_id), str(habit_id), days, int(habit.summary_version or 0))
    use_daily = settings.USE_SUMMARY_DAILY and days <= settings.SUMMARY_WINDOW_DAYS
    if use_daily:
        rows = self.record_repo.get_summary_daily(habit_id, start_date, end_date)
    else:
        records = self.record_repo.get_by_date_range(habit_id, start_date, end_date)
    return result
FastAPINext.jsPostgreSQLJWTAlembicPlaywright
06

Extensões & Próximos passos

  • Adicionar metas, streaks e lembretes para reforçar aderência.
  • Expandir relatórios semanais e mensais com filtros por hábito.
  • Incluir observabilidade de API e erros para evolução segura do produto.
Você tem esse problema?

Precisa de um MVP com API, autenticação e dashboard de visualização?

Desenho a arquitetura, implemento o fluxo crítico e valido a entrega com documentação e testes.