Bloom-Demo

Ursprünglicher Autor：Aditya Singh

Originalquelle：https://www.youtube.com/embed/KUfZ-nZLgmY

Mein Portfolio: https://adityaonrepeat.tech Github-Repo: https://adityaonrepeat.tech/bloom-v2 E-Mail: @adityasinghstuff@gmail.com Über das Projekt: Bloom Live-Link: https://bloom-net.vercel.app • Aufbau einer anonymen Plattform für mentales Wohlbefinden, die Benutzer in emotionsbasierte Peer-Videogespräche einbezieht, mit einem KI-Therapeuten, Journaling und Stimmungsverfolgung. • Entwickelte ein Echtzeit-Matchmaking-System (Socket.IO + Redis) mit 4 Emotionswarteschlangen, atomarem Re-Queueing, Abklingzeiten für das Überspringen/Wiederholen und Match-Zeiten von weniger als einer Sekunde, das während des Lasttests mehr als 50 gleichzeitige Socket-Verbindungen erfolgreich bewältigte. • Implementierung eines Streaming-KI-Therapeuten mithilfe der Gemini-API und Server-Sent Events (SSE), der die Antworten auf den emotionalen Zustand jedes Benutzers und die letzten 10 Nachrichten stützt und gleichzeitig die Zeit bis zum ersten Token durch inkrementelles Token-Streaming auf unter 1 Sekunde reduziert. • Entwarf eine sitzungsbasierte Chat-Architektur mit Prisma und PostgreSQL, die einen dauerhaften Gesprächsverlauf, KI-Chat-Sitzungen, Journaling und Stimmungsverfolgung mit optimistischen UI-Updates auf Basis von TanStack Query ermöglicht. • Sicherte über 15 API-Routen mit Better Auth (E-Mail/OAuth), Redis-gestützter Ratenbegrenzung und einer automatisierten Peer-Moderationspipeline mit konfigurierbaren Berichtsschwellenwerten zur Missbrauchsprävention. • Konzipierte die Plattform als zwei unabhängig voneinander bereitstellbare Dienste (Next.js-Anwendung + eigenständiger Socket.IO-Echtzeitserver), die über Vercel und Render bereitgestellt wurden, um eine skalierbare Trennung von Web- und Echtzeit-Workloads zu ermöglichen. Technik, mit der ich gearbeitet habe: Frontend & Mobile: Next.js, React, TanStack Query, Tailwind CSS, Shadcn/UI. Backend und Echtzeit: Node.js, Express.js, Socket.IO, Server-Sent Events (SSE), REST-APIs. Datenbank und Caching: PostgreSQL, Prisma ORM, Redis (Upstash). KI und maschinelles Lernen: Gemini API. Authentifizierung und Sicherheit: Bessere Authentifizierung, OAuth, Ratenbegrenzung. DevOps und Infrastruktur: Vercel, Render, Multi-Service-Bereitstellung. Technik, mit der ich arbeiten möchte: Sprachen: Go, Rust (für High-Performance- und System-Level-Engineering) Cloud & Infrastruktur: Kubernetes, Terraform, AWS/GCP-Advanced-Architekturen Verteilte Systeme: Apache Kafka, gRPC, Redis im großen Maßstab, Microservices-Orchestrierung Datenbanktechnologien: Cassandra, Elasticsearch oder andere hochverfügbare verteilte Datenspeicher Konzepte: Plattformarchitektur, verteilte Ablaufverfolgung, groß angelegtes Systemdesign und fortschrittliche KI-Agenten-Orchestrierung