⚡ Sobre o Projeto (Business Logic)

O BarberFlow é uma solução full-stack de agendamento e gestão de serviços, projetada como uma implementação vertical da arquitetura HumanDesk.

Diferente de agendas comuns, este sistema foi arquitetado para ser Data-Driven, utilizando containers Docker para orquestração e pronto para integração com automações de IA via n8n para disparos de confirmação e retenção de clientes (CRM).

🎯 Funcionalidades Core

• Gestão de Agenda Real-Time: Backend otimizado para alta concorrência.
• Arquitetura Containerizada: Deploy escalável via Docker Compose.
• API Restful: Comunicação desacoplada entre Frontend e Backend.
• Automação (n8n): Webhooks preparados para integração com disparos de WhatsApp/Email.

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🛠️ Tech Stack & Arquitetura

O projeto utiliza uma stack moderna focada em performance e escalabilidade:

Componente	Tecnologia	Descrição
Frontend	JavaScript / React	Interface reativa e experiência do usuário (UX).
Backend	Python / Flask	Lógica de negócios e endpoints de API.
Database	PostgreSQL / SQL	Modelagem relacional robusta (schema.sql).
DevOps	Docker	Ambiente padronizado e deploy via docker-compose.
Automação	n8n	Orquestração de fluxos de mensagem e CRM.

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📂 Estrutura do Repositório

barberflow/
├── 🐳 docker-compose.yml       # Orquestração dos containers (App + DB)
├── 🔌 barberflow_api/          # Backend (Python/Flask)
├── 🎨 front-end/               # Interface do Usuário
├── 📜 barberflow_schema.sql    # Estrutura do Banco de Dados
├── 🤖 n8n_integration_guide.md # Documentação de Automação
└── 📄 analise_requisitos.md    # Engenharia de Software

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🚀 Como Rodar (Deploy)

Este projeto foi desenhado para rodar em qualquer ambiente compatível com Docker, garantindo que a infraestrutura seja replicável.

1. Clone o Repositório

git clone [https://github.com/RomarioDelphin/barberflow.git](https://github.com/RomarioDelphin/barberflow.git)

2. Execute via Docker

Na raiz do projeto, suba os containers de Aplicação e Banco de Dados:

docker-compose up --build

3. Acesso

• Frontend: Acesse http://localhost:3000
• API Backend: Acesse http://localhost:5000

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Desenvolvido por Romário Delphin como parte do portfólio RAM.IO Holdings.