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Empfehlungscode-System

Referal-System Web Application

Bei diesem Projekt handelt es sich um ein elegantes, modernes Empfehlungscode-Anwendungssystem, das die Benutzereinbindung steigern soll, indem es Belohnungen für die Empfehlung anderer bietet. Das System verfügt über eine wunderschön gestaltete Benutzeroberfläche mit flüssigen Animationen und Partikeleffekten, um ein ansprechendes Benutzererlebnis zu schaffen. Das System ist in ein Backend integriert, das die Validierung von Empfehlungscodes übernimmt, deren Verwendung verfolgt und sicherstellt, dass Benutzer angemessen belohnt werden.

Funktionen

  • Glatte Benutzeroberfläche mit Partikeleffekten: Das Frontend ist mit einem atemberaubenden Design ausgestattet, das Three.js für animierte Partikelhintergründe integriert, was das Benutzererlebnis ansprechend und optisch ansprechend macht.
  • Interaktives Formular: Das Empfehlungscode-Eingabeformular verfügt über animierte Beschriftungen und ein ansprechendes Layout, um die Benutzerfreundlichkeit auf allen Geräten zu gewährleisten.
  • Popup-Benachrichtigungen: Das System verwendet das PopupPro-Modul, um Erfolgs- und Fehlerbenachrichtigungen mit reibungslosen Animationen anzuzeigen.
  • Sicheres Backend: Das Backend ist mit PHP und MySQL erstellt und gewährleistet einen sicheren Umgang mit Benutzerdaten und die Validierung des Empfehlungscodes.
  • Erweiterbares Design: Das System ist auf Skalierbarkeit ausgelegt und erleichtert das Hinzufügen neuer Funktionen wie Belohnungsverfolgung, Gutscheine und Verwaltungsverwaltung.

? Roadmap

  • Empfehlungscode für Benutzer hinzufügen:Erlauben Sie Benutzern, ihre eigenen Empfehlungscodes zu generieren und zu teilen.
  • Prämienseite: Eine spezielle Seite, auf der Benutzer ihre verdienten Belohnungen anzeigen und den Fortschritt verfolgen können.
  • Gutscheinseite: Integration mit einem Gutscheinsystem, damit Benutzer Prämien als Rabatte einlösen können.
  • Admin-Panel: Ein robustes Admin-Panel zum Verwalten von Benutzern, Verfolgen von Empfehlungscodes und Analysieren von Engagement-Metriken.

?️ Verwendete Technologien

  • Frontend:

    • HTML5, CSS3 (einschließlich Flexbox und CSS Grid)
    • JavaScript (ES6)
    • Three.js für die Partikelhintergrundanimation
    • PopupPro für Benachrichtigungen
  • Backend:

    • PHP
    • MySQL für die Datenbankverwaltung
  • Bibliotheken und Tools:

    • Google-Schriftarten und Materialsymbole für ein modernes Erscheinungsbild.
    • Git zur Versionskontrolle.

?‍? Entwickelt von: Mayank Chawdhari AKA BOSS294

Mayank Chawdhari, bekannt als BOSS294, ist ein leidenschaftlicher Entwickler mit einem Händchen für die Erstellung optisch ansprechender und benutzerfreundlicher Anwendungen. Mit einem tiefen Verständnis für Webtechnologien und einem ausgeprägten Gespür für Design konzentriert sich Mayank auf die Entwicklung von Projekten, die nicht nur funktional sind, sondern auch ein angenehmes Benutzererlebnis bieten.

? GitHub-Profil

? Anleitung

  1. Klonen Sie das Repository:
   git clone https://github.com/BOSS294/referral-system.git
  1. Abhängigkeiten installieren:

    • Stellen Sie sicher, dass Sie einen PHP-Server und eine MySQL-Datenbank eingerichtet haben.
    • Aktualisieren Sie die Datenbankanmeldeinformationen in der Datei db.php.
  2. Führen Sie die Anwendung aus:

    • Starten Sie Ihren PHP-Server und greifen Sie über Ihren Webbrowser auf die Anwendung zu.
  3. Senden Sie einen Empfehlungscode:

    • Geben Sie Ihren Namen und einen gültigen Empfehlungscode ein, um das System in Aktion zu sehen.
    • Erfolgs- und Fehlermeldungen werden über Popups angezeigt.

? Dokumentation

Detaillierte Dokumentation ist im Ordner docs/ dieses Repositorys verfügbar, einschließlich Einrichtungsanweisungen, API-Details und Beispielen.

? Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Weitere Informationen zur Teilnahme finden Sie in der Datei CONTRIBUTING.md.

? Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Einzelheiten finden Sie in der LIZENZ-Datei.


Hergestellt mit ? & ☕ von Mayank Chawdhari AKA BOSS294.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEmpfehlungssystem-Webanwendung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
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