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AI-Powered Retail Trade-In Platform

Una aplicación web donde los usuarios suben fotos y datos de productos usados (como celulares), reciben una estimación de precio usando IA y completan el proceso de venta con pago y logística.

1. Idea del sistema (input para Claude)

“Build a web platform where users upload photos and details of used devices, get an AI-based price estimation, and complete a trade-in process including logistics and payment.”

2. Arquitectura (lo que debes generar con Claude + Draw.io)

Debe tener al menos tres capas bien definidas:

Frontend
  • React o Next.js
  • Formulario para subir imágenes y datos
  • Dashboard de estado del proceso
Backend (API Layer)
  • FastAPI o Node.js
  • Servicios:
    • User Service
    • Trade-in Service
    • Pricing Service (ML)
    • Order Management
Data & ML Layer
  • Modelo de computer vision para estimación de precio
  • Base de datos (PostgreSQL)
  • Almacenamiento de imágenes (S3 o Blob)
Integraciones externas (obligatorio)
  • Pasarela de pago (Stripe)
  • API de envíos (FedEx u otra)
  • Servicio de notificaciones (SendGrid)

Incluye flujos de datos claros entre componentes.

3. Prompt clave para Claude   Generate a layered architecture diagram for a retail trade-in web application.

Include:
- Frontend (React-based UI)
- Backend services (API, business logic)
- Machine learning service for price estimation from images
- Database and object storage
- External integrations (payment gateway, shipping API, email service)

Show data flow between components and clearly separate layers.  

Luego refina con prompts como:

  • Add authentication layer
  • Include async processing for image analysis
  • Improve scalability with a queue system
4. Desglose en tareas Phase 1: Setup & Architecture
  • Definición de requerimientos
  • Creación del diagrama
  • Setup de repositorio
Phase 2: Core Development
  • Desarrollo frontend
  • APIs backend
  • Integración base de datos
  • Autenticación
Phase 3: AI Integration
  • Entrenamiento o integración del modelo
  • API de inferencia
  • Conexión con backend
Phase 4: Integrations
  • Pagos
  • Envíos
  • Notificaciones
Phase 5: Testing & Deployment
  • Pruebas unitarias
  • Pruebas de integración
  • Despliegue en cloud
5. Gantt Chart

Debe incluir:

  • Dependencias claras entre tareas
  • Duraciones realistas
  • Ejecución en paralelo cuando aplique

Ejemplo:

  • Base de datos antes del backend
  • Backend antes de integrar ML
  • Testing después de integracionesAI-Powered Retail Trade-In Platform - image 1 - student project