모이삼

O que é 모이삼?\n\n모이삼 é uma plataforma de abbinamento baseada na localização que, quando um grande número de usuários planeja um encontro ou compromisso, considera a posição e as preferências de cada um para calcular o ponto médio mais racional e recomenda locais candidatos nas proximidades desse ponto.\nO objetivo principal é reduzir o trabalho de cálculo de distâncias e ajustes de tempo para o organizador, tornando possível um encontro conveniente para todos os participantes.\nO algoritmo leva em conta os dados de localização de cada participante, os tempos de deslocamento, as condições de trânsito, a faixa de orçamento, as preferências de atmosfera (cafés tranquilos, restaurantes animados, etc.), a disponibilidade e os tempos de espera, para fornecer o ponto de encontro ideal.\nAlém disso, Moisam mostra também a disponibilidade em tempo real de restaurantes, cafés, espaços de coworking e locais de encontro próximos ao ponto central, bem como histórico/avaliações, para ajudar o usuário a comparar imediatamente e tomar uma decisão.\nO valor central deste serviço é reduzir mudanças de compromissos tardias ou conversas longas e distribuir de forma equitativa o esforço de deslocamento entre os participantes, oferecendo uma melhor experiência de encontro.\nTrata também da privacidade com seriedade: o compartilhamento de localização é controlável conforme a necessidade, e mesmo com muitos membros no grupo, o design permite colaboração suave.\n\n## Características principais\n\n- Cálculo do ponto médio com IA e otimização de várias rotas\n- Sugestão de locais candidatos próximos ao ponto central e disponibilidade em tempo real\n- Filtros personalizados: distância, orçamento, atmosfera, tipo de lugar (cafés/restaurantes/espaços de coworking), acessibilidade, estacionamento\n- Gerenciamento de agenda e compartilhamento de convites: integração com calendário, criação de link de convite, função de votação\n- Interface baseada em mapa: comparação de distância e tempo de viagem, visualização de rotas\n- Privacidade e segurança de dados: coleta mínima de dados de localização, compartilhamento opcional, criptografia\n- Acesso multiplataforma: web, iOS e app Android\n- Colaboração em grupo e tomada de decisão: votação dos participantes e confirmação final do local com base nas preferências\n- Proposta automática de reservas de horários e lugares e lembretes: compartilhamento de links de reserva e lembretes do calendário\n\n## Como usar o 모이삼\n\n1) Criar uma conta e criar um grupo: primeiro crie uma conta e crie um grupo (ou projeto) para o encontro. O grupo pode ser definido como privado ou público conforme a natureza do encontro, e cada participante pode aceitar o convite via link de convite.\n2) Adicionar participantes: convide participantes para o grupo por email ou link de compartilhamento. Quando o convite for aceito, você pode inserir as preferências de localização de cada participante ou disponibilidade de tempo.\n3) Inserir informações do compromisso: defina a data e a hora do compromisso, tipo de local preferido (cafés/restaurantes/coworking), limite de orçamento, atmosfera (silencioso/vivaz), preferência de meio de deslocamento. Se necessário, você pode excluir ou incluir áreas específicas.\n4) Executar 모이삼: o sistema, com base nas informações inseridas e em muitos dados de localização, calcula o ponto médio e apresenta automaticamente locais candidatos próximos ao ponto central. Os locais são organizados por distância, tempo de deslocamento, faixa de preço, disponibilidade e avaliações dos usuários.\n5) Comparar locais e escolher final: compare os locais candidatos e, se necessário, confirme a escolha final por meio de votação entre os participantes. A função de votação facilita refletir as preferências e a decisão será pela maioria.\n6) Reserva e integração com calendário: compartilhe o link de reserva do local escolhido ou faça a reserva diretamente, adicionando-a automaticamente ao calendário do grupo. Você também pode configurar lembretes antes do compromisso.\n7) Feedback e melhoria: após o encontro, deixe um feedback rápido para melhorar a precisão das recomendações para o próximo encontro e refletir melhor as preferências dos usuários.