Aprendizado focado com o FocusEdu: mini-cursos gerados sob demanda, Pomodoro e SRS. Compartilhe ideias, feedbacks, bugs e prompts de geração!
Participantes:
→ Lucas Rodrigues da Silva
→ Murilo Oliva Mantovani
→ Nicolas Magno Messias da Silva
→ Ryan Augusto Ribeiro
foto: pagina principal do FocusEdu
Descrição longa
Esta categoria centraliza tudo sobre o projeto FocusEdu — nossa proposta de “Duolingo para qualquer assunto”. A motivação é simples: ajudar quem procrastina (o nosso “Rafa”, explicado no ReadMe no github) a estudar com fricção mínima. Você digita um tema, o app cria um mini-curso com lições e questões; o estudo ocorre em ciclos Pomodoro e as revisões seguem um SRS básico.
Por que usar esta categoria? Para que serve?
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Para discutir a visão do produto, UX e acessibilidade.
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Para compartilhar prompts, modelos de geração e estratégias de curadoria de questões.
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Para relatar bugs, idéias de features e melhorias de performance/deploy.
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Para planejar integrações (ex.: API/LLM, bancos de questões abertos) e trocar experiências de uso.
Como é diferente das outras categorias?
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Foco exclusivo no projeto FocusEdu (produto, design, backend e dados).
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Não é suporte geral de IA nem anúncios; é um espaço de construção colaborativa e evolução do app.
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Se outras categorias tratam de IA/educação de forma ampla, aqui tratamos da implementação concreta do FocusEdu.
O que os tópicos desta categoria devem conter em geral?
Use um dos prefixos no título para facilitar a triagem:
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[Feedback] impressões de uso, UX, acessibilidade (inclua prints/gifs).
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[Bug] passos para reproduzir, ambiente (web/api), logs e versão.
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[Prompt] prompt completo, objetivo, exemplos de entrada/saída e métricas (se houver).
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[Ideia] problema que resolve, público-alvo, definição de pronto (DoD) e impacto esperado.
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[Deploy] configs de Nginx/systemd, variáveis de ambiente, dicas de observabilidade.
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[Dataset] fontes abertas, licença/atribuição, critérios de qualidade e script de import.
Precisamos desta categoria? Podemos mesclá-la?
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Sim, faz sentido manter separada enquanto o projeto evolui rapidamente (decisões de produto, prompts e schema mudam com frequência).
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Se o volume cair, podemos mesclar com uma macro-categoria de Apps Educacionais ou manter esta como subcategoria de “Projetos da Comunidade”.
Integração com API (visão)
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Backend (Fastify + Postgres) expõe
POST /coursespara gerar plano (3–5 lições) e MCQs por lição via LLM (OpenAI compatível), salvando tudo no banco. -
Sem
OPENAI_API_KEY, o curso pode ser criado vazio ou preenchido via fallback (ex.: Open Trivia DB) com a devida atribuição.
Repo
- Código aberto e roadmap:
github.com/nicolas-magno/hackatonmagalu2025
Video
