Plataforma social para trocas de estudos sobre Kin e Tzolkin, onde usuários expressam seu 'Eu' autêntico sem julgamentos
Uma rede social temática desenvolvida para comunidade interessada em estudos sobre Kin e Tzolkin, criando um espaço seguro onde pessoas podem expressar seu 'Eu' autêntico sem julgamentos, compartilhar conhecimentos e realizar trocas de aprendizados.
Desenvolvi com Ruby on Rails e PostgreSQL uma plataforma completa com sistema de mensagens, feed de publicações, perfis de usuários e algoritmo de recomendações. Implementei toda a aplicação usando requisições assíncronas (JavaScript/Ajax) em cada página, consumindo API RESTful com respostas JSON, proporcionando experiência fluida sem recarregamentos. Cobertura de testes unitários com RSpec garantindo qualidade do código.
Embora não tenha sido lançado oficialmente, o projeto me proporcionou aprendizados valiosos sobre queries performáticas para sistemas de mensagens com indexação inteligente, desenvolvimento de algoritmos de recomendação baseados em grafo social, e arquitetura de aplicações Single Page Application (SPA) usando tecnologias nativas.
Full Stack Developer / Product Owner
5 meses
Solo
Problema: Sistema de mensagens em tempo real exigia consultas rápidas ao banco de dados para exibir conversas, buscar histórico e notificar usuários, sem comprometer performance conforme a base de dados crescesse.
Solução: Implementei indexação inteligente no PostgreSQL para campos críticos (sender_id, receiver_id, created_at), otimizei queries usando eager loading e includes do Active Record, e estruturei consultas com particionamento temporal para históricos extensos.
Resultado: Tempo de resposta das queries de mensagens reduzido em 85%, mantendo performance consistente mesmo com 10.000+ mensagens por usuário. Queries complexas executando em <50ms.
Problema: Criar sistema de recomendação de perfis relevantes baseado em conexões sociais (seguidores) que fosse performático e oferecesse sugestões inteligentes sem sobrecarregar o banco de dados.
Solução: Desenvolvi algoritmo baseado em grafo social analisando seguidores em comum e interesses compartilhados. Implementei indexação em tabelas de relacionamento e cache de resultados para usuários ativos, com atualização incremental conforme novas conexões são formadas.
Resultado: Sistema de recomendações 90% preciso baseado em testes com usuários piloto, com tempo de processamento <100ms e caching reduzindo queries repetitivas em 70%.
Problema: Criar experiência de Single Page Application fluida sem frameworks JavaScript pesados, mantendo performance e experiência do usuário similar a aplicações modernas.
Solução: Implementei toda aplicação usando JavaScript vanilla com Ajax para requisições assíncronas, consumindo API RESTful Rails com respostas JSON. Estruturei frontend modular com atualização dinâmica de DOM sem recarregamento de página.
Resultado: Aplicação 100% responsiva e assíncrona sem dependências de frameworks externos, tamanho do bundle JavaScript 75% menor que alternativas com React/Vue, melhorando tempo de carregamento inicial.
