Eco-Extraction AI dashboard

Eco-Extraction AI dashboard - v0 by VercelEco-Extraction AI dashboard - v0 by Vercel

"Agis en tant qu'expert UI/UX et Développeur Frontend. Crée un prototype de tableau de bord interactif (React/Tailwind) pour notre plateforme d'IA nommée 'Eco-Extraction AI'.Objectif : Réduire les émissions opérationnelles dans l'extraction de pétrole et de gaz.Éléments visuels indispensables à inclure :

Header : Nom de la plateforme et indicateurs de performance globale (Score ESG, Réduction totale de $CO_2$).
Carte d'Activité (Map) : Une carte stylisée montrant des sites d'extraction avec des alertes visuelles pour la détection de fuites de méthane.
Panneau de Simulation IA : Une section 'Generative AI Scenario Simulator' où l'on peut voir des options pour simuler la réduction du torchage (flaring) et l'optimisation énergétique.
Graphiques de Données Temps Réel : Des graphiques montrant les flux de capteurs IoT (pression, consommation d'énergie, émissions).
Maintenance Prédictive : Une liste d'actions recommandées par l'IA (ex: 'Vanne n°4 à inspecter sous 48h pour prévenir une fuite').Style : Design industriel moderne, sombre (Dark Mode), utilisant des couleurs comme le vert émeraude (écologie) et l'orange (alertes). Rends l'interface propre, 'pro' et crédible pour un projet de hackathon."

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2d ago

Now let me read the existing files to understand the current setup:

Let me check existing components I might use:

Now I have a clear picture. Let me build the full dashboard. I'll start with the dark theme globals.css, then the layout, and then all the dashboard components.

Now update the @theme inline block to add custom tokens:

Now update the layout with metadata and font setup:

Now let me build all the dashboard components. I'll create them in parallel:

Now let me create the main page that assembles everything:

The Eco-Extraction AI dashboard is now complete. Here's what was built across 7 files:

Dark industrial theme (globals.css) — Deep navy-black background with emerald green (ecological metrics) and orange (alerts/warnings) as the primary accent colors, all via semantic design tokens.
Header — Platform branding with live KPI pills (ESG Score 87/100, CO2 Reduction -34.2%, Uptime 99.7%), navigation, and a LIVE badge.
KPI Cards — Four metric cards with real data: Total CO2 Reduced, Methane Captured, Flaring Reduction, and Active Sensors — each with trend indicators.
Activity Map — A stylized SVG world map with 6 extraction sites showing interactive dots (green/orange/red) and methane leak alerts with pulsing animations. Click a site to see CH4 readings and leak status.
AI Scenario Simulator — Interactive "Generative AI Scenario Simulator" panel with sliders for flaring reduction target and energy optimization level. Clicking "Run Simulation" animates and produces CO2 reduction, cost savings, and energy efficiency results with a confidence score.
Real-time IoT Charts — Tabbed charts (Pressure/Energy/Emissions) using Recharts with live data updates every 3 seconds, status badges, and unit displays.
Predictive Maintenance — A prioritized action list with 5 AI-recommended tasks (e.g., "Valve #4 requires inspection within 48h"), each with priority badges, confidence scores, and site locations.

2d ago

"Maintenant, rends les onglets 'Analytics', 'Sites' et 'Reports' entièrement fonctionnels avec du contenu dynamique basé sur notre projet de réduction d'émissions :

Analytics : Affiche des graphiques de séries temporelles montrant la réduction du 'Gas Flaring' (torchage) et l'efficacité énergétique. Ajoute une section 'AI Insights' qui simule différents scénarios de maintenance pour minimiser les pertes opérationnelles. 2. Sites : Crée une liste interactive de sites d'extraction (ex: Site Alpha, Site Beta). Pour chaque site, affiche l'état des capteurs IoT en temps réel et un indicateur de risque de fuite de méthane basé sur l'analyse des patterns d'émissions. 3. Reports : Génère une vue 'ESG Report' qui résume les performances environnementales. Inclus des indicateurs sur la consommation d'énergie, les émissions de méthane détectées par satellite et les économies financières réalisées grâce à l'optimisation par l'IA.

Utilise des composants React (type Tabs de Shadcn/ui) pour que l'on puisse naviguer entre ces vues sans recharger la page. Assure-toi que les données ont l'air réelles et professionnelles."

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2d ago

Let me first read all the existing dashboard components to understand the current structure:

Now let me also check the existing shadcn tabs component and globals.css:

Now I have full context of the entire codebase. The approach is:

Refactor the header navigation to use state-based tab switching (pass active tab + callback)
Create 3 new view components: AnalyticsView, SitesView, ReportsView
Convert page.tsx into a client-side wrapper that manages the active tab and conditionally renders views

Let me build all 3 new view components and update the header + page:

Now update the header to support tab switching via props:

Now update the NavItem to support onClick:

Now update the main page to manage tabs and render views conditionally:

Now let me also add a mobile tab selector for small screens since the header nav is hidden on mobile:

All three tabs are now fully functional. Here's a summary of what was built:

Analytics tab -- Includes three time-series charts (Gas Flaring Reduction baseline vs AI-optimized, Energy Efficiency with consumption/renewable mix, and a 26-week CO2 trajectory trend), plus a full "AI Insights: Maintenance Strategy Simulator" section where users can compare four maintenance strategies (Reactive, Scheduled, AI-Predictive, AI-Prescriptive) and run custom simulations with an adjustable confidence threshold slider.

Sites tab -- An interactive accordion list of 6 extraction sites (Alpha through Zeta) with real-time sensor jitter every 4 seconds. Each site expands to show a 6-sensor IoT grid (pressure, temperature, CH4, energy, flare volume, vibration) with color-coded status indicators, plus a methane risk analysis section showing the risk score progress bar, emission pattern description, and inspection history.

Reports tab -- A full ESG Report view with monthly CO2 emissions vs target area chart, a radial ESG scorecard with 6 metrics, satellite-detected methane events (detected vs resolved bar chart), an energy source mix donut chart, an AI-driven financial savings breakdown ($21.1M total across 5 categories), and regulatory compliance tracking for 5 frameworks (GHG Protocol, TCFD, EU Taxonomy, OGMP 2.0, SEC Climate Rule). The header also now includes a mobile tab bar and the page dynamically switches between all four views without page reload.

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Header : Nom de la plateforme et indicateurs de performance globale (Score ESG, Réduction totale de $CO_2$).
Carte d'Activité (Map) : Une carte stylisée montrant des sites d'extraction avec des alertes visuelles pour la détection de fuites de méthane.
Panneau de Simulation IA : Une section 'Generative AI Scenario Simulator' où l'on peut voir des options pour simuler la réduction du torchage (flaring) et l'optimisation énergétique.
Graphiques de Données Temps Réel : Des graphiques montrant les flux de capteurs IoT (pression, consommation d'énergie, émissions).
Maintenance Prédictive : Une liste d'actions recommandées par l'IA (ex: 'Vanne n°4 à inspecter sous 48h pour prévenir une fuite').Style : Design industriel moderne, sombre (Dark Mode), utilisant des couleurs comme le vert émeraude (écologie) et l'orange (alertes). Rends l'interface propre, 'pro' et crédible pour un projet de hackathon."

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Now I have a clear picture. Let me build the full dashboard. I'll start with the dark theme globals.css, then the layout, and then all the dashboard components.

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Now let me create the main page that assembles everything:

The Eco-Extraction AI dashboard is now complete. Here's what was built across 7 files:

Dark industrial theme (globals.css) — Deep navy-black background with emerald green (ecological metrics) and orange (alerts/warnings) as the primary accent colors, all via semantic design tokens.
Header — Platform branding with live KPI pills (ESG Score 87/100, CO2 Reduction -34.2%, Uptime 99.7%), navigation, and a LIVE badge.
KPI Cards — Four metric cards with real data: Total CO2 Reduced, Methane Captured, Flaring Reduction, and Active Sensors — each with trend indicators.
Activity Map — A stylized SVG world map with 6 extraction sites showing interactive dots (green/orange/red) and methane leak alerts with pulsing animations. Click a site to see CH4 readings and leak status.
AI Scenario Simulator — Interactive "Generative AI Scenario Simulator" panel with sliders for flaring reduction target and energy optimization level. Clicking "Run Simulation" animates and produces CO2 reduction, cost savings, and energy efficiency results with a confidence score.
Real-time IoT Charts — Tabbed charts (Pressure/Energy/Emissions) using Recharts with live data updates every 3 seconds, status badges, and unit displays.
Predictive Maintenance — A prioritized action list with 5 AI-recommended tasks (e.g., "Valve #4 requires inspection within 48h"), each with priority badges, confidence scores, and site locations.

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"Maintenant, rends les onglets 'Analytics', 'Sites' et 'Reports' entièrement fonctionnels avec du contenu dynamique basé sur notre projet de réduction d'émissions :

Analytics : Affiche des graphiques de séries temporelles montrant la réduction du 'Gas Flaring' (torchage) et l'efficacité énergétique. Ajoute une section 'AI Insights' qui simule différents scénarios de maintenance pour minimiser les pertes opérationnelles. 2. Sites : Crée une liste interactive de sites d'extraction (ex: Site Alpha, Site Beta). Pour chaque site, affiche l'état des capteurs IoT en temps réel et un indicateur de risque de fuite de méthane basé sur l'analyse des patterns d'émissions. 3. Reports : Génère une vue 'ESG Report' qui résume les performances environnementales. Inclus des indicateurs sur la consommation d'énergie, les émissions de méthane détectées par satellite et les économies financières réalisées grâce à l'optimisation par l'IA.

Utilise des composants React (type Tabs de Shadcn/ui) pour que l'on puisse naviguer entre ces vues sans recharger la page. Assure-toi que les données ont l'air réelles et professionnelles."

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Now I have full context of the entire codebase. The approach is:

Refactor the header navigation to use state-based tab switching (pass active tab + callback)
Create 3 new view components: AnalyticsView, SitesView, ReportsView
Convert page.tsx into a client-side wrapper that manages the active tab and conditionally renders views

Let me build all 3 new view components and update the header + page:

Now update the header to support tab switching via props:

Now update the NavItem to support onClick:

Now update the main page to manage tabs and render views conditionally:

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All three tabs are now fully functional. Here's a summary of what was built:

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