Car Dealership

Plataforma fullstack para gerenciamento e vitrine de veículos, com busca inteligente por linguagem natural usando IA.

Visão Geral

O projeto simula uma concessionária digital onde vendedores cadastram veículos e compradores navegam, buscam e entram em contato. A busca por IA interpreta texto livre (ex: "Gol flex até 60 mil") e retorna resultados relevantes do banco de dados.

Arquitetura

car-dealership/
  car-dealership-backend/    # API REST (Fastify + PostgreSQL)
  car-dealership-frontend/   # Interface web (Next.js 16)

Camada	Stack
Frontend	Next.js 16 (App Router), React 19, Tailwind CSS 4, shadcn/ui, Zod 4, React Hook Form
Backend	Fastify 5, Drizzle ORM, Zod 4, PostgreSQL, JWT
IA	OpenAI API (function calling) para busca por linguagem natural
Deploy	Vercel (backend serverless + frontend edge)

Funcionalidades

• Landing page editorial com tipografia display (Barlow Condensed) e marquee de marcas
• Cadastro e autenticação de vendedores (JWT)
• CRUD completo de veículos com imagem, especificações e preço
• Vitrine pública com paginação em /cars
• Página de detalhes do veículo com informações do vendedor (nome e telefone)
• Busca por linguagem natural com IA (OpenAI function calling)
• Paginação da busca por IA sem chamadas redundantes — filtros extraídos são reutilizados via GET /cars/filter
• Painel do vendedor para gerenciar perfil e anúncios
• Design responsivo com animações SSR-safe (@starting-style)
• Geração automática de tipos do frontend a partir da API (Orval)

Quick Start

Pré-requisitos

• Node.js 20+
• PostgreSQL (local via Docker ou remoto)
• Chave da API OpenAI

1. Backend

cd car-dealership-backend
npm install
docker compose up -d
# Crie o arquivo .env (veja car-dealership-backend/README.md para as variáveis)
npx drizzle-kit generate
npx drizzle-kit migrate
npm run seed
npm run dev

API disponível em http://localhost:3333 — docs Swagger em http://localhost:3333/docs.

2. Frontend

cd car-dealership-frontend
npm install
# Crie o arquivo .env e configure API_URL
npm run dev

App disponível em http://localhost:3000.

Documentação

• Backend README — API, endpoints, busca por IA, estrutura
• Frontend README — páginas, componentes, integração com API