Aplikacja miejska na web, mobile i Apple Watch
O! Dzik!
Anonimowa aplikacja dla Krakowa do zgłaszania dzików, sprawdzania świeżych obserwacji i szybkiego przypominania zasad bezpieczeństwa.
Podgląd projektu
Mapa obserwacji
Świeże zgłoszenia są widoczne jako strefy, bez ujawniania dokładnego miejsca zwierzęcia.
Szybkie zgłoszenie
Krótki formularz zbiera liczbę dzików i najważniejsze cechy zdarzenia.
Alerty w pobliżu
Użytkownik sam wybiera, czy chce otrzymywać powiadomienia o świeżych zgłoszeniach.
Szczegóły obserwacji
Najważniejsze informacje i zasady bezpieczeństwa są dostępne od razu po otwarciu alertu.
Bezpieczeństwo
Cztery proste zasady zachowania podczas spotkania z dzikiem.
Ranking dzielnic
Porównanie liczby zgłoszeń z dziś, siedmiu lub trzydziestu dni.
Zabawne odznaki
Zabawne nazwy i ilustracje urozmaicają aplikację, a odznaki nagradzają czujność, wiedzę i wiarygodny wkład w dane społeczności.
Kontrola nad danymi
Anonimowy profil, ustawienia Apple Watch i możliwość usunięcia wszystkich danych.
Opis
O! Dzik! to publiczny produkt, który zaprojektowałem i zbudowałem od zera dla mieszkańców Krakowa. Łączy mapę aktualnych zgłoszeń, krótki formularz, alerty o dzikach w pobliżu i konkretne instrukcje bezpieczeństwa. Całość działa anonimowo, a charakterystyczny język i ilustracje sprawiają, że poważny temat nie brzmi jak urzędowy komunikat. Wersja web jest już dostępna, a aplikacje mobilne czekają na publikację w sklepach.
Problem
Informacje o dzikach trafiają zwykle do rozproszonych postów i grup osiedlowych. Szybko tracą aktualność, trudno ocenić ich wiarygodność, a dokładne lokalizacje mogą niepotrzebnie zachęcać do podchodzenia do zwierząt.
Hipoteza produktowa
Jeśli zgłoszenie zajmie kilkanaście sekund, lokalizacja zostanie pokazana jako bezpieczna strefa, a aplikacja od razu poda jasne zasady zachowania, mieszkańcy dostaną użyteczny sygnał bez budowania kolejnego alarmistycznego feedu.
Co zbudowałem
- Mapa świeżych obserwacji z bezpiecznymi strefami zamiast dokładnych punktów.
- Anonimowe zgłaszanie liczby dzików i cech zdarzenia bez zdjęcia ani konta z e-mailem.
- Alerty o nowych zgłoszeniach w wybranym promieniu oraz ekran szczegółów zdarzenia.
- Sekcja bezpieczeństwa, szybki kontakt ze Strażą Miejską i wskazówki dla osób z psem.
- Ranking dzielnic i 37 zabawnych, ilustrowanych odznak, które urozmaicają aplikację i nagradzają wiarygodne zgłoszenia, wiedzę oraz pomoc społeczności.
- Natywna aplikacja Apple Watch z mapą, zgłaszaniem, profilem i synchronizacją konta z iPhone’em.
Warstwa AI
AI nie jest tu funkcją dla samej etykiety. W tym produkcie ważniejsze były wiarygodne dane, prywatność, szybkie flow i jasna komunikacja ryzyka. Narzędzia AI wspierały mój proces projektowania i produkcji materiałów, ale rdzeń aplikacji pozostał przewidywalny i łatwy do zweryfikowania.
Architektura
Monorepo TypeScript z aplikacją React Native i Expo na web, iOS i Android, backendem oraz bazą w Supabase i współdzielonymi kontraktami. Target Apple Watch powstał w SwiftUI i komunikuje się z aplikacją na iPhone przez WatchConnectivity. Projekt ma testy jednostkowe, flow Maestro oraz osobny proces budowania wersji Release.
Kluczowe decyzje
- Pokazywać przybliżone strefy obserwacji zamiast dokładnej lokalizacji zwierzęcia.
- Nie wymagać imienia ani e-maila i dać użytkownikowi możliwość usunięcia danych.
- Połączyć instrukcje bezpieczeństwa z mapą i szczegółami zgłoszenia, zamiast chować je w regulaminie.
- Użyć humoru w języku i maskotce, ale zachować spokojny ton przy zagrożeniu i prywatności.
- Przenieść podstawowe flow na Apple Watch z tym samym kontem, zamiast tworzyć osobny profil na zegarku.
Efekt / dowód
Publiczna wersja web już działa. Aplikacje na iPhone, Android i Apple Watch mają własny system wizualny, backend, powiadomienia, testy i przygotowane materiały sklepowe. Po premierze w portfolio pojawią się również linki do App Store i Google Play.
Co dalej
Domknąć weryfikację buildów dystrybucyjnych, opublikować aplikacje mobilne i dodać linki do App Store oraz Google Play.