🎶 Music AI Curatorship

Um clone de aplicação de streaming de música (como o Spotify) focado em curadoria e descoberta musical personalizada, utilizando a API Gemini do Google para gerar recomendações baseadas no histórico de audição do usuário.

O projeto utiliza a API gratuita Jamendo para busca e streaming de músicas, e o Google Gemini como motor de recomendação inteligente.

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✨ Funcionalidades Principais

• Autenticação de Usuário — Registro e login com JWT (JSON Web Tokens).

• Recomendações com IA — Sugestões personalizadas com justificativas geradas pelo Google Gemini.

• Player de Música Completo — Player persistente com controles de reprodução, seek, volume e música atual.

• Gestão de Playlists (CRUD)

  • Criar novas playlists (com música inicial)
  • Editar, excluir e visualizar playlists
  • Adicionar ou remover músicas

• Busca em Tempo Real — Busca integrada à API do Jamendo.

• Histórico de Audição — Cada reprodução é automaticamente registrada.

• Interface Moderna e Responsiva — Desenvolvida com Next.js 15 e Tailwind CSS.

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🛠️ Stack de Tecnologias

O projeto é um monorepo dividido em duas partes principais:

Frontend (/frontend)

• Responsável: @Ma2903 (Manoela)
• Framework: Next.js 15 (com Turbopack)
• Linguagem: TypeScript
• UI: React 19
• Estilização: Tailwind CSS
• Gestão de Estado: React Context API (para Autenticação, Player e Playlists)
• Ícones: Lucide React

Backend (/backend)

• Responsável: @DevZIKIII (Daniel)

• Runtime: Node.js

• Framework: Express.js

• Linguagem: TypeScript

• ORM: Prisma

• Autenticação: JWT & bcrypt

• APIs Externas:

  • Google Gemini — Recomendação inteligente
  • Jamendo API — Dados e streaming de músicas

Base de Dados & DevOps

• Banco de Dados: PostgreSQL
• Containerização: Docker Compose

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🚀 Fluxo de Recomendação com IA

1. O usuário ouve músicas fornecidas pela API Jamendo.
2. Cada faixa é registrada no histórico (POST /api/history).
3. O frontend solicita recomendações (GET /api/recommendations).
4. O backend recupera o histórico recente (ex: últimas 15 músicas).
5. O histórico é convertido em um prompt e enviado à API do Google Gemini.
6. O Gemini retorna sugestões com justificativas.
7. O backend busca as faixas correspondentes na API do Jamendo.
8. O frontend exibe as recomendações em MusicCards.

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⚙️ Instalação e Execução Local

🧩 Pré-requisitos

• Node.js (v24 ou superior)
• Docker e Docker Compose

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1️⃣ Clonar o Repositório

git clone https://github.com/Ma2903/music-ai-curatorship.git
cd music-ai-curatorship

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2️⃣ Configurar o Banco de Dados

Suba o container do PostgreSQL com Docker Compose:

docker compose up -d

Isso criará o container com o banco configurado e pronto para uso.

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3️⃣ Configurar Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env em /backend e outro em /frontend com os seguintes valores:

📁 /backend/.env

DATABASE_URL="postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/music_ai_curatorship"
JWT_SECRET="sua_chave_secreta_aqui"

# APIs Externas
GEMINI_API_KEY="sua_chave_da_api_gemini"
JAMENDO_CLIENT_ID="seu_client_id_jamendo"

📁 /frontend/.env

NEXT_PUBLIC_API_URL="http://localhost:4000"

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4️⃣ Instalar Dependências

# Backend
cd backend
npm install

# Frontend
cd ../frontend
npm install

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5️⃣ Rodar as Aplicações

🖥️ Backend

cd backend
npx prisma migrate dev
npm run dev

Servidor iniciado em: http://localhost:4000

🌐 Frontend

cd frontend
npm run dev

App disponível em: http://localhost:3000

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🧠 Estrutura de Pastas

music-ai-curatorship/
├── backend/
│   ├── prisma/
│   ├── src/
│   ├── package.json
│   └── .env
├── frontend/
│   ├── src/
│   ├── public/
│   ├── package.json
│   └── .env
└── docker-compose.yml

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👥 Colaboradores

Nome	GitHub	Responsabilidade
Manoela	@Ma2903	Frontend, UI/UX, integração com APIs e arquitetura do app
Daniel	@DevZIKIII	Backend, banco de dados, autenticação e lógica de recomendação com IA

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📜 Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License — veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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💡 Desenvolvido com ❤️ e IA — por @Ma2903 e @daniel