Projekt wykonany na przedmiot szkolny.
Celem jest stworzenie intuicyjnej aplikacji pogodowej w Pythonie, dostępnej dla każdego.
- 👑 Lider: Patryk Kryger
- 💻 Developer: Olek Wąsowicz
- 🧪 Tester: Mateusz Żywicki
- 🗣️ Discord → Sprinty 2 razy w tygodniu (omówienie projektu, zmiany, rozwój aplikacji)
- 📲 Messenger → Szybki kontakt i rozwiązywanie problemów
- 📌 Kontakt z nauczycielem → Podczas zajęć szkolnych oraz na Discordzie
Chcemy:
- zadbać o zdrowie użytkowników,
- pomóc im planować aktywności w zależności od pogody,
- wesprzeć w podejmowaniu codziennych decyzji np. dotyczących ubioru.
- ✔ Dostępność i intuicyjność – prosta obsługa, dostępność na komputery + mobilnie w przyszłości
- ✔ Dokładność prognoz – dane pogodowe z rzetelnych źródeł
- ✔ Funkcjonalność:
- 🌍 Jakość powietrza
- ☀️ Ciśnienie
- 🌪️ Prędkość wiatru
- ✔ Tryb nocny i jasny 🌙☀️ – automatyczne dopasowanie motywu
- ✔ Personalizacja – zapisywanie ulubionych lokalizacji
- ✔ Rekomendacje – np. „Zabierz parasol”, „Idealna pogoda na rower”
- ✔ Ekologiczne podejście – sugestie działań, np. oszczędzanie wody podczas suszy
- ✔ Zdrowie – informacje o jakości powietrza i indeksie UV
- ✔ Spersonalizowane alerty – powiadomienia o zmianach pogodowych w czasie rzeczywistym
- Język programowania: Python 🐍
- API: IQAir
- Biblioteki: (uzupełniane w trakcie projektu)
- 🤖 ChatGPT / Copilot – wsparcie w programowaniu
- 🎨 Adobe Firefly – generowanie grafik
- 🔹 Discord – sprinty i komunikacja
- 🔹 Adobe Photoshop / Illustrator – grafika aplikacji
- 🔹 GitHub – repozytorium kodu
- 📱 Rozszerzenie na iOS, Android i aplikację webową
- 🖼️ Widgety pogodowe na ekran główny
- ⌚ Aplikacja na smartwatche (Apple Watch, Wear OS)
- 🔔 Subskrypcja z powiadomieniami o ekstremalnych zjawiskach
- 🤖 Chatbot (Messenger / Discord)
- 📴 Tryb offline – przechowywanie ostatnich prognoz
✅ Zebranie wymagań i ustalenie funkcjonalności
✅ Podział ról i harmonogram sprintów
✅ Wybór technologii i źródeł danych
✅ Dokumentacja wstępna
✅ Pobieranie danych pogodowych (temp., ciśnienie, wilgotność)
✅ Pobieranie jakości powietrza (AQI)
✅ Interfejs użytkownika w Tkinter
⏳ Testy poprawności danych
⏳ Dodatkowe dane pogodowe
⏳ Zapisywanie ulubionych lokalizacji
⏳ Rekomendacje (np. parasol, rower)
⏳ Poprawki na podstawie testów
⏳ Optymalizacja wydajności
⏳ Testy użytkowników
⏳ Poprawki UI/UX
⏳ Dokumentacja techniczna
⏳ Prezentacja projektu
🔜 Badanie frameworków (Kivy, Flutter, React Native)
🔜 Widgety i tryb offline
- ✅ Ukończona główna część projektu + formularz + mapa pogodowa
- ⏳ Praca nad AI – prognozowanie pogody
- ⏳ Testy i poprawki kodu
- ⏳ Dokumentacja i prezentacja finalnej wersji
- 🔜 Wersja mobilna i dalsze ulepszenia