EFARIA — мобильное приложение для трекинга привычек и фитнес-прогресса

Задача: разработать удобное и мотивирующее приложение для пользователей, позволяющее:

регистрировать и отслеживать ежедневные привычки и тренировки;

измерять параметры тела (вес, объёмы) и визуализировать динамику прогресса на графиках;

получать «умные» напоминания, адаптирующиеся под активность и расписание пользователя;

подключить модель подписки с бесплатным пробным периодом.

Исследование пользователей и проектирование UX/UI.

Прототипирование основных экранов (Figma) и согласование с командой.

Разработка core-функционала на Flutter: трекинг привычек, сбор и хранение данных в Firebase.

Визуализация прогресса: интеграция графиков (Recharts) и динамической анимации.

Система умных напоминаний: алгоритм формирования пушей и локальных нотификаций.

Модель подписки: реализация платежей и триального периода.

Структура проекта: настройка Flutter-проекта, подключение Firebase (Auth, Firestore).

Модуль трекинга привычек: CRUD для привычек, установка целей, логика отметок «выполнено/не выполнено».

Хранение метрик тела: ввод веса и объёмов, сохранение в Firestore, синхронизация с локальным cache.

Менеджмент состояния: выбор между Provider / Riverpod для управления данными в приложении.

Юнит-тесты для бизнес-логики трекинга и сохранения данных.

рафики прогресса: интеграция библиотеки Recharts для отображения динамики веса и привычек.

Анимации: плавные переходы и эффекты с помощью Flutter Animation API для улучшения UX.

Система умных пуш-уведомлений:

Правила формирования расписания напоминаний (на основе пользовательских целей и активности).

Реализация локальных уведомлений (flutter_local_notifications).

Тестирование доставляемости и корректности текстов.

UI подписки: экраны выбора тарифа, отображение статуса подписки, управление триальным периодом.

Бэкенд-валидация: проверка статуса подписки через серверные функции (Cloud Functions) и обновление локального состояния.

Тестирование сценариев покупок: пробный период → списание → отмен

Бета-тестирование с реальными пользователями: сбор обратной связи, фиксы критичных багов.

Оптимизация производительности: устранение «лагов», профилирование рендеринга.

Деплой и релиз: публикация приложений в магазинах, мониторинг первых отзывов и статистики.