Já pensou que em lives as pessoas recebem muitas perguntas, principalmente quando se ensina alguma coisa, ou apresenta algum produto/serviço? - Pois é, são várias perguntas e os apresentadores das lives tem que responder as perguntas, afinal, são clientes/possívels clientes não é mesmo?
Sabendo dessa necessidade, a #Rocketseat no seu evento #NextLevelWeek teve a brilhante idéaia de elaborar um projeto que consiste no ranqueamento de perguntas para que as perguntas prioritárias dos aprensetadores das lives sejam as mais ranqueadas ou seja, as dúvidas que são mais frequentes pela comunidade.
Acesse o vídeo no YouTube e assista a minha apresentação do projeto já hospedado pela Vercel e com configurações extras.
- NextJS
- React
- Sass
- Context API's
- React hooks
- Firebase
- Variáveis ambiente
Foram adicionadas algumas funcionalidades extras e efeitos visuais para melhorar e tornar o projeto ainda mais intuítivo, lembrando que este projeto foi desenvolvido por mim utilizando o NEXTJS, dentre as funcionalidades extras estão:
- Toasts de avisos do sistemas usando o react-hot-toast
- Modal de ações críticas do sistema utilizando o react-modal
- Ordenação de comentários por número de likes e perguntas não respondidas
- Redirecionamento forçado de usuários/não usuários que estão em determinada sala e o admin encerrar a mesma
- Geração de página estática quando cadastrar nova sala (cada sala tem um arquivo único, apenas comentários são carregados dinâmicamente, motivo: ajuda no SEO no compartilhamento das páginas)
- Redirecionamento forçado pelo backend quando alguem que NÃO seja o admin da sala tentar acessar a devida página admin
- PWA utilizando o next-pwa
Para colocar o projeto para rodar, basta seguir o passo a passo fornecido logo abaixo:
- 1º: Tenha o NODE instalado na sua máquina;
- 2º: Faça o download deste projeto;
- 3º: Com o terminal/prompt abra o diretório deste projeto e execute o comando
npm run
ouyarn
; - 4º: Enquanto executa o comando... siga o passo-a-passo para configurar o firebase neste link-firebase;
- 5º: Crie um arquivo
.env.local
no diretório raiz do projeto; - 6º: Copie as variaveis do arquivo
.env.example
e cole no.env.local
, agora preencha as informações com os dados obtidos no firebasepasso 4
; - 7º: Após finalizado o comando do
passo 3
e com tudo finalizado, agora execute o comandonpm run dev
ouyarn dev
; - 8º: Pronto tudo configurado, faça bom proveito;
Este projeto esta sob a MIT license para mais detalhes.
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