Fluio — Speak English with AI 🎙️

Website premium para praticar inglês exclusivamente por voz com uma IA professora, em tempo real — como uma chamada telefónica com um professor nativo disponível 24h. Sem chat de texto como elemento principal.

Combina a naturalidade do Modo de Voz do ChatGPT com o foco pedagógico de apps como o Praktika: memória de longo prazo, feedback personalizado e liberdade para falar de qualquer tema.

Construído com a OpenAI Realtime API sobre WebRTC (baixa latência, deteção automática de fala e barge-in).

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✨ Funcionalidades

Conversa por voz natural

• Botão único Start Conversation → a conversa flui sem clicar entre respostas
• VAD do servidor deteta automaticamente quando terminas de falar
• Barge-in: a IA pára de falar assim que começas a falar
• Microfone com cancelamento de ruído e eco

Interface tipo chamada telefónica

• Círculo animado que reage ao volume da voz
• Estados: Listening / Thinking / Speaking
• Cronómetro + indicador de microfone ativo
• Sem caixas de texto, sem teclado, sem histórico durante a chamada
• Tema claro e escuro, totalmente responsivo (desktop, tablet, telemóvel)

Professora "Ava" — personalidade consistente

• Adapta-se automaticamente ao nível (A1–C2)
• Faz o utilizador falar ~70% do tempo (perguntas abertas, pede exemplos e opiniões)
• Corrige apenas erros importantes, com explicação rápida, sem interromper
• Ensina vocabulário e expressões nativas

8 modos de conversa — Teacher, Friend, Phone call, Travel, Interview, Business, Debate, Roleplay

+25 temas (trabalho, viagens, entrevista, restaurante, tecnologia, IA, programação, cinema, música, futebol, história, ciência…) + tema personalizado escrito pelo utilizador

Memória de longo prazo — guarda nome, nível, objetivos, último tema, erros frequentes, palavras/expressões aprendidas, streak e tempo total. A IA usa isto para personalizar cada sessão ("Welcome back! Last time we talked about…")

Relatório após cada sessão — tempo, fluência, pronúncia, gramática, vocabulário, confiança (0–100), erros principais, dicas de pronúncia, sugestões, palavras/expressões novas e objetivo para o dia seguinte

Dashboard de progresso — streak, tempo total, nº de sessões e gráficos de evolução de cada competência

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🧱 Stack

Camada	Tecnologia
Frontend	Next.js 14 (App Router), React 18, TypeScript, Tailwind CSS, Framer Motion
Backend	Node.js (Next API Routes)
IA / Voz	OpenAI Realtime API + WebRTC; Chat Completions para o relatório
Base de dados	PostgreSQL + Prisma
Auth	Pronta para Clerk ou NextAuth (via authId)
Deploy	Vercel

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🚀 Como executar

# 1. Instalar dependências
npm install

# 2. Variáveis de ambiente
cp .env.example .env
#   -> preencher OPENAI_API_KEY (obrigatório)
#   -> preencher DATABASE_URL (para memória e progresso)

# 3. Gerar o Prisma Client + criar tabelas (se tiveres DATABASE_URL)
npm run db:generate
npm run db:push

# 4. Arrancar
npm run dev

Abrir http://localhost:3000

Notas:

• O microfone exige contexto seguro: localhost funciona; em produção usa HTTPS (a Vercel dá HTTPS automaticamente).
• Sem DATABASE_URL a app continua a funcionar — só não persiste memória/progresso (usa um id anónimo local).
• prisma generate precisa de rede para descarregar as engines na primeira vez.

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☁️ Deploy no Netlify

Este projeto já inclui netlify.toml e o plugin @netlify/plugin-nextjs, necessários para o Netlify correr corretamente uma app Next.js com App Router e API routes (sem isto, o site costuma dar "Page Not Found").

1. Sobe o projeto para o GitHub — atenção: o package.json tem de ficar na raiz do repositório, não dentro de uma subpasta.
2. No Netlify: Add new site → Import an existing project → escolhe o repositório.
3. O Netlify deve detetar automaticamente npm run build como comando e .next como pasta de publicação (já vem definido no netlify.toml).
4. Em Site settings → Environment variables, adiciona:
   • OPENAI_API_KEY
   • OPENAI_REALTIME_MODEL = gpt-4o-realtime-preview
   • DATABASE_URL (liga uma base de dados PostgreSQL, ex: Neon ou Supabase — o Netlify não tem Postgres integrado como a Vercel)
5. Faz o deploy. Depois do primeiro deploy com sucesso, corre npm run db:push localmente (apontando para a DATABASE_URL de produção) para criar as tabelas.

Se voltar a dar "Not Found": confirma no separador Deploys se o build terminou com "Published" (verde) — copia o log de erro se não terminar, para diagnóstico.

☁️ Deploy na Vercel (alternativa)

1. Faz push do projeto para o GitHub.
2. Importa o repositório na Vercel.
3. Cria uma base de dados PostgreSQL (Vercel Postgres, Neon ou Supabase) e copia a connection string.
4. Nas Environment Variables da Vercel adiciona OPENAI_API_KEY, OPENAI_REALTIME_MODEL e DATABASE_URL.
5. Deploy. Corre prisma db push uma vez para criar as tabelas.

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🗂️ Estrutura

src/
├─ app/
│  ├─ page.tsx                 # Ecrã inicial: nome, nível, tema (+ custom), "Welcome back"
│  ├─ session/page.tsx         # Escolha de modo → conversa de voz → relatório
│  ├─ progress/page.tsx        # Dashboard de progresso com gráficos
│  ├─ layout.tsx, globals.css  # Tema claro/escuro
│  └─ api/
│     ├─ session/route.ts      # Token efémero Realtime (protege a API key) + injeta memória
│     ├─ report/route.ts       # Gera relatório, persiste sessão e atualiza memória/streak
│     ├─ user/route.ts         # Ler/gravar perfil de memória do utilizador
│     └─ sessions/route.ts     # Estatísticas + séries do dashboard
├─ components/
│  ├─ TopicPicker.tsx          # Seleção de nível, tema e tema personalizado
│  ├─ VoiceOrb.tsx             # Círculo animado reativo à voz
│  ├─ Timer.tsx                # Cronómetro + formatação de duração
│  ├─ ReportCard.tsx           # Relatório final
│  ├─ ThemeToggle.tsx          # Alternar claro/escuro
│  └─ charts/LineChart.tsx     # Gráfico de evolução (SVG puro, sem dependências)
├─ hooks/
│  └─ useRealtimeVoice.ts      # Toda a lógica WebRTC + eventos Realtime + VAD/barge-in
├─ context/ThemeContext.tsx    # Estado do tema claro/escuro
└─ lib/
   ├─ prompt.ts                # Persona "Ava" + memória + modo + prompt do relatório
   ├─ topics.ts, modes.ts      # Temas e modos de conversa
   ├─ user.ts                  # Identificação leve (substituível por Clerk/NextAuth)
   ├─ prisma.ts, types.ts
prisma/schema.prisma           # Modelos User (memória) e Session

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🔒 Fluxo técnico (seguro)

1. O browser pede um token efémero a /api/session. A OPENAI_API_KEY nunca chega ao cliente.
2. useRealtimeVoice captura o microfone, abre uma RTCPeerConnection e negoceia SDP diretamente com a OpenAI usando esse token.
3. O áudio da IA toca no browser; um data channel recebe eventos (transcrições, início/fim de fala, estados) — daí vêm os estados Listening/Thinking/Speaking e o barge-in.
4. Ao terminar, o transcript vai para /api/report, que gera a avaliação, persiste a sessão em PostgreSQL e acumula a memória (streak, tempo, palavras aprendidas, último tema).

🔐 Integrar autenticação (opcional)

O schema.prisma já liga User → Session por authId. Para usar Clerk/NextAuth, substitui getClientUserId() (src/lib/user.ts) pelo id do utilizador autenticado — o resto continua igual.