Greener Than Yours

Problem

W internecie nie brakuje informacji o pielęgnacji trawnika. Trudniejsze jest ustalenie, które z nich mają zastosowanie w konkretnym przypadku. To samo zadanie może być dobrym pomysłem w jednym ogrodzie i błędem w innym.

Znaczenie mają między innymi pora roku, pogoda, kondycja trawnika, jego powierzchnia, wcześniejsze zabiegi, dostępny czas oraz cel właściciela. Właściciel potrzebuje wiedzieć:

• co powinien zrobić,
• kiedy najlepiej to wykonać,
• czy aktualna pogoda na to pozwala,
• jak prawidłowo przeprowadzić zabieg,
• co robił wcześniej i jaki przyniosło to efekt.

Pomysł i założenia produktu

Aplikacja tworzy kontekst konkretnego trawnika, pomaga zaplanować prace, uwzględnia warunki pogodowe i prowadzi użytkownika przez kolejne etapy pielęgnacji.

Zamiast prezentować wszystkim ten sam uniwersalny harmonogram, system łączy informacje o trawniku, sezonie, zaplanowanych zadaniach, historii wykonanych prac oraz aktualnej prognozie.

Plan zamiast przypadkowych zabiegów

Aplikacja może podpowiedzieć, czy warto wykonać zadanie właśnie teraz, jaka pora dnia będzie najbezpieczniejsza, które warunki mogą utrudnić pracę, jak przygotować się do jej wykonania oraz czy plan wymaga korekty.

Użytkownik może również analizować zdjęcia trawnika, śledzić zmiany w czasie i zadawać pytania w kontekście konkretnego zadania, analizy, planu lub pogody.

Pielęgnacja trawnika jest procesem rozłożonym na cały sezon. Aplikacja pomaga zamienić pojedyncze porady w spójny plan, który można później modyfikować i dostosowywać do rzeczywistych potrzeb.

Pogoda jako część decyzji

Sama informacja o temperaturze lub prawdopodobieństwie deszczu nie mówi jeszcze, czy warto nawozić, kosić albo wykonywać oprysk. Greener Than Yours ocenia warunki w odniesieniu do konkretnego rodzaju pracy, szuka odpowiednich okien pogodowych, ostrzega o utrudnieniach i wskazuje sytuacje, w których zadanie lepiej przełożyć.

AI osadzone w kontekście

Sztuczna inteligencja nie jest tu osobną funkcją dodaną wyłącznie dlatego, że jest popularna. Model otrzymuje kontekst trawnika, zadania, planu, pogody lub wykonanej analizy, dzięki czemu odpowiedzi odnoszą się do rzeczywistej sytuacji użytkownika.

Najważniejsze ograniczenia i decyzje związane z bezpieczeństwem prac są wspierane przez przewidywalne reguły oraz dane, a nie pozostawione wyłącznie modelowi językowemu.

Historia, z której można korzystać

Wykonane prace nie znikają po zaznaczeniu zadania jako zakończonego. Tworzą historię pielęgnacji, która pomaga śledzić działania, wracać do wcześniejszych zabiegów i lepiej planować kolejne etapy.

Moja rola

Greener Than Yours rozwijam jako samodzielny produkt. Projekt pozwala mi łączyć doświadczenie techniczne z myśleniem produktowym: od pierwszej potrzeby użytkownika aż po działający system.

• analiza problemu i założenia produktu,
• projektowanie funkcji oraz przepływów użytkownika,
• architektura backendu i model danych,
• rozwój aplikacji mobilnej,
• integracja z modelami AI i dostawcami danych pogodowych,
• projektowanie reguł domenowych,
• testowanie, wdrożenia i utrzymanie środowisk,
• kontrolowanie kosztów działania funkcji opartych na AI.

Technologie

Aplikacja mobilna powstaje w React Native i TypeScript. Backend został zbudowany w oparciu o NestJS, TypeScript, MySQL oraz Docker, a proces rozwoju wspierają testy automatyczne, kontrola jakości kodu i dokumentacja API oparta na OpenAPI i Swaggerze.

• React Native
• TypeScript
• NestJS
• MySQL
• Docker
• OpenAI
• Weather Data
• Firebase Cloud Messaging
• Auth0

Najciekawsze wyzwanie

Największym wyzwaniem nie jest samo podłączenie modelu AI. Znacznie trudniejsze jest połączenie odpowiedzi generowanych przez model z rzeczywistym stanem użytkownika, przewidywalnymi regułami domenowymi, danymi pogodowymi oraz historią wykonanych działań w taki sposób, aby rekomendacje były użyteczne i bezpieczne.

Status projektu

Greener Than Yours jest aktywnie rozwijanym produktem. Pierwszym kanałem dystrybucji jest aplikacja na Androida, a kolejne wersje są rozwijane na podstawie testów i rzeczywistych scenariuszy użytkowników.