Semana 1 — Setup e Fundação¶

Concluída

Período: 12/05/2026 – 18/05/2026

Objetivo da Sprint¶

Estabelecer toda a fundação do projeto: repositório, pipeline de CI/CD, ambiente de desenvolvimento containerizado, documentação técnica inicial e definição da equipe.

Entregas Realizadas¶

Repositório e Estrutura¶

Criação do repositório no GitHub (organização AILAB-MAKERS)
Definição da estrutura de pastas (backend/, frontend/, docs/, infra/)
Configuração do .gitignore para Java, Node, Python e IDEs
Criação do README.md completo com sumário, stack e instruções

Documentação (MkDocs)¶

Setup do MkDocs com Material for MkDocs
Configuração do pyproject.toml para gerenciamento com uv
CSS customizado com design premium (glassmorphism, animações, dark mode)
Deploy automático via GitHub Actions (ci-docs.yml)

Infraestrutura¶

Criação do docker-compose.yml com serviço PostgreSQL
Arquivo .env.example com variáveis documentadas
Validação do ambiente local com Docker Desktop

Processo de Desenvolvimento¶

Template de Pull Request com checklist de qualidade
Definição da convenção de commits (Conventional Commits)
Proteção da branch main (merge somente via PR aprovado)
Documentação do fluxo de branches (feat/*, fix/*, docs/*)

Equipe e Funções¶

Definição de papéis: 1 Tech Lead + 5 Full Stacks
Plano de rotação bimensal entre frentes de trabalho
Organização em 3 squads complementares

Stack Tecnológica¶

Seleção e justificativa da stack (Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, GCS, Docker)
Frontend definido: HTML5, CSS3, JS Vanilla, Bootstrap 5, React
Documentação de pré-requisitos para desenvolvimento local

Resumo Técnico¶

Métrica	Valor
Commits na semana	~15
PRs abertos/mergeados	3 / 3
Páginas de documentação	8
Containers configurados	1 (PostgreSQL)

Aprendizados e Decisões¶

Decisão: MkDocs ao invés de Notion

A equipe optou por documentação as-code com MkDocs para manter tudo versionado no mesmo repositório do projeto, com deploy automático via GitHub Pages.

Decisão: uv como gerenciador Python

Utilizamos uv ao invés de pip para gerenciar dependências Python, garantindo instalação rápida e reprodutível do ambiente de documentação.

Decisão: Funções genéricas (Full Stack)

Todos os membros (exceto o Tech Lead) são designados como Full Stack com rotação bimensal entre frentes de trabalho, evitando especialização precoce.

Histórico de Versões¶

Versão	Data	Descrição	Autor
`1.0`	18/05/2026	Criação do documento de fechamento da Sprint 1	Pedro Henrique P. Santos
`1.1`	04/07/2026	Revisão profunda, correção de metadados e melhorias visuais	Pedro Henrique P. Santos