Construire une application Web évolutive alimentée par l'IA avec Lovable AI et Back4App

les entrepreneurs peuvent désormais créer rapidement n'importe quelle application web en combinant des outils de développement alimentés par l'ia et des services backend évolutifs ce tutoriel fournit une feuille de route complète sur la façon de construire un assistant financier personnel – de la planification initiale à un front end généré par l'ia (lovable ai), un backend back4app , monétisation stripe , et enfin les meilleures pratiques en matière d'évolutivité et de sécurité pour une plateforme b2c à la fin, vous aurez un plan clair et actionnable pour lancer votre propre assistant financier alimenté par l'ia 1\ planification logicielle avec des llms avant d'écrire du code, commencez par tirer parti des grands modèles de langage (llms) pour planifier votre logiciel des modèles modernes capables de raisonnement comme anthropic claude 3 7 , openai gpt 4 , et deepseek r1 peuvent transformer une idée simple en un plan de projet détaillé en fait, « les llms peuvent générer efficacement des descriptions de projet détaillées à partir d'un simple aperçu de projet et décomposer le projet en tâches » ( exploiter les llms pour gérer mes projets (partie 1) medium https //medium com/@docherty/can llms help me manage my projects part 1 ee4342b1ca0a# text=llms%20can%20effectively%20generate%20detailed,the%20project%20down%20into%20tasks ) utilisez ces outils d'ia comme votre partenaire de brainstorming et architecte définir la vision rédigez une invite qui décrit clairement les objectifs de l'assistant financier personnel, les utilisateurs cibles et les fonctionnalités principales par exemple prompt i want to build an ai driven personal finance assistant for consumers it should track expenses, set budgets, and provide advice via a chatbot interface the platform needs a mobile friendly web frontend and a scalable backend as a seasoned software architect, outline the system architecture and key features for this application que se passe t il ? un llm avancé de raisonnement (claude 3 7, gpt o3, deepseek r1, etc ) va raisonner à travers cette invite et répondra généralement avec une répartition organisée – par exemple, l'authentification des utilisateurs, le module de suivi des transactions, le module de budgétisation, le module de conseil en ia, et des recommandations pour la pile technologique (frontend, backend, base de données) il pourrait suggérer d'utiliser un framework web pour l'interface utilisateur et un baas (backend as a service) pour un développement rapide voir ci dessous les résultats utilisant claude 3 7 et openai gpt o3 mini hight claude 3 7 personal finance assistant architecture i'll outline a comprehensive system architecture for your ai driven personal finance assistant, focusing on key components, technologies, and features system architecture overview frontend components mobile responsive web app built with react js or vue js user authentication portal secure login with mfa dashboard visualization of financial data and budget progress expense tracking interface manual entry and receipt scanning chatbot interface natural language interaction for queries and advice backend services api gateway entry point managing authentication and routing user service manages profiles, preferences, and authentication finance engine core logic for categorization, analysis, and insights ml/ai service powers the chatbot and provides personalized insights notification service delivers alerts and reminders data store securely manages financial data and user information data architecture relational database for structured financial data and user information (postgresql) nosql database for flexible storage of unstructured data (mongodb) data warehouse for analytics and reporting (snowflake) vector database for semantic search and ai features (pinecone) key technical features bank integration open banking apis for account aggregation plaid/tink for connection to financial institutions real time transaction syncing expense categorization ml based automatic categorization custom category creation rule based recategorization budget management multiple budget creation (monthly, annual, project based) envelope budgeting system progress tracking and visualizations ai chatbot assistant natural language processing for financial queries contextual awareness of user's financial situation personalized financial advice and recommendations proactive insights based on spending patterns security & compliance end to end encryption for financial data gdpr and ccpa compliance soc 2 compliance for financial information handling regular security audits and penetration testing scalability considerations containerization docker for consistent deployment orchestration kubernetes for scaling services microservices decomposed architecture for independent scaling serverless functions for variable workload components cdn for global content delivery optimization development & deployment strategy ci/cd pipeline automated testing and deployment feature flagging for controlled feature rollouts a/b testing framework for optimizing user experience monitoring & analytics real time system performance and user behavior tracking would you like me to expand on any particular aspect of this architecture? gpt o3 mini 1 system overview user centric design a mobile responsive web application that prioritizes ease of use and accessibility scalable backend a microservices based backend that can scale horizontally to accommodate increasing users and data volume ai powered interaction integration of natural language processing (nlp) for the chatbot, which offers personalized financial advice 2\ frontend responsive ui/ux use modern javascript frameworks (e g , react, vue js, or angular) to develop a responsive interface optimized for mobile devices consider a progressive web app (pwa) approach to blend native app like experiences with web accessibility user features dashboard quick overview of spending, budgets, and alerts expense tracking forms and visualizations (graphs, charts) to monitor spending habits budget management tools for setting up and adjusting budgets chat interface an embedded ai chatbot for financial advice, queries, and suggestions 3\ backend architecture api gateway acts as the entry point for all client requests handles routing, load balancing, authentication, and rate limiting microservices architecture user service manages registration, login, and user profiles expense & budget service tracks transactions, categorizes spending, and monitors budget limits chatbot service interfaces with nlp models (e g , using openai’s api or in house models) to deliver interactive advice analytics service processes transaction data to offer insights, anomaly detection, and personalized recommendations notification service sends alerts, reminders, or budget warnings via email, sms, or in app messages scalability use containerization (docker) and orchestration (kubernetes) for microservices deploy on cloud platforms (aws, gcp, azure) that support auto scaling and load balancing data layer relational databases for structured data such as user profiles, transaction records, and budgets (e g , postgresql or mysql) nosql databases for storing session data, logs, and semi structured data (e g , mongodb or cassandra) data warehouse/data lake for historical data analysis and training machine learning models 4\ ai & chatbot integration natural language processing (nlp) integrate an ai engine (via apis or an in house model) to interpret user queries and provide actionable advice use machine learning models to analyze spending habits and offer personalized recommendations conversational interface build a dialogue manager to maintain context during multi turn conversations integrate with the backend analytics to fetch real time insights and recommendations based on user data feedback loop incorporate user feedback to continuously train and refine the ai models implement monitoring tools to track performance and user satisfaction with the chatbot 5\ integration & security third party integrations connect to financial data aggregators (e g , plaid) for real time expense tracking from bank accounts integrate with secure payment gateways for any financial transactions security & compliance use oauth 2 0 / openid connect for secure authentication ensure data encryption both in transit (tls/ssl) and at rest comply with data privacy regulations (gdpr, ccpa) through anonymization and user consent management monitoring & logging implement centralized logging and monitoring (using tools like elk stack, prometheus, or grafana) setup alerting for suspicious activities or system performance issues 6\ key features expense tracking manual entry and automated tracking (via bank integrations) categorization of expenses with trend analysis budget setting & alerts customizable budgets with real time tracking alerts for overspending or upcoming bill reminders personalized financial advice chatbot interface that uses nlp to answer financial queries tailored advice based on spending habits, savings goals, and budgeting history analytics & reporting visual dashboards that display spending trends, budget status, and financial health metrics periodic reports and insights that help users optimize their finances user engagement gamification elements such as rewards or progress tracking in app notifications and personalized tips to encourage financial discipline affiner l'architecture ensuite, demandez au llm plus de détails sur chaque composant par exemple, demandez lui de préciser les responsabilités frontend vs backend et comment la fonctionnalité d'assistant ai fonctionnera break down the architecture what should the front end handle vs the back end? how will the ai chatbot provide financial advice – via an api call to an llm (e g , openai)? suggest how to integrate an ai model for insights, and recommend a tech stack (e g , use an ai frontend builder like lovable and a backend like back4app) résultat attendu le llm pourrait proposer un design client serveur où le frontend (application web ou mobile) gère l'interface utilisateur (formulaires de saisie pour les dépenses, tableaux de bord, interface de chat) et le backend gère le stockage des données, la logique métier et les appels aux services d'ia il pourrait recommander d'utiliser lovable ai pour une génération rapide du front end et back4app (parse platform) pour le backend, compte tenu de leur évolutivité et de leur rapidité la réponse peut esquisser des modèles de données (par exemple, une user classe, transaction classe, budget classe) et comment la fonctionnalité de chatbot appelle une api llm pour des conseils n'hésitez pas à itérer si quelque chose n'est pas clair, posez des questions de suivi l'objectif est un plan de mise en œuvre structuré couvrant toutes les fonctionnalités majeures décomposition des fonctionnalités et des tâches enfin, utilisez le llm pour générer une liste de fonctionnalités et liste de tâches de développement cela garantit que vous avez une feuille de route claire pour votre mvp par exemple prompt "list all key features for the mvp and sub tasks to implement each include frontend pages/components needed and backend apis or cloud functions needed organize it by priority " résultat attendu le modèle énumérera des fonctionnalités telles que inscription/connexion utilisateur , formulaire de saisie des dépenses , création de budget , tableau de bord avec résumé des dépenses , chatbot ia pour des conseils financiers , etc , avec des sous tâches il pourrait dire “ authentification – créer des pages d'inscription/connexion (frontend) et une api de gestion des utilisateurs (backend); suivi des dépenses – interface de saisie des dépenses, point de terminaison backend pour enregistrer les transactions; budgétisation – interface pour définir des budgets, logique backend pour calculer le budget restant; chatbot de conseils ia – intégrer une api ia (openai) dans le backend pour analyser les dépenses des utilisateurs et retourner des conseils” – et ainsi de suite vous pouvez également demander une recommandation de pile technologique par exemple, “recommandez des bibliothèques ou des services pour des graphiques, des notifications et toute intégration tierce (comme stripe pour les paiements) ” les réponses du llm peuvent éclairer vos choix (par exemple, en suggérant une bibliothèque de graphiques ou en rappelant des mesures de sécurité) à la fin de cette phase de planification, vous devriez avoir un spécification générée par llm une liste de fonctionnalités, un aperçu de l'architecture et des suggestions de pile technologique considérez cela comme un plan de départ – vous pouvez toujours ajuster en fonction de vos propres idées – mais cela accélère considérablement le processus de planification avec un raisonnement assisté par l'ia 2\ développement mvp avec lovable ai (front end) avec un plan en main, vous pouvez construire le produit minimum viable (mvp) frontend rapidement en utilisant lovable ai , un constructeur d'applications alimenté par l'ia lovable ai transforme les invites en langage naturel en code d'application web fonctionnel, permettant un prototypage rapide et un design en décrivant l'interface utilisateur et les fonctionnalités de votre application en anglais simple, vous “regarderez la se transformer en une application entièrement fonctionnelle avec une esthétique magnifique ” ( lovable https //lovable dev/# text=creating%20software%20has%20never%20been,functional%20application%20with%20beautiful%20aesthetics ) cet outil est 20× plus rapide que le codage à la main – vous décrivez simplement votre idée et lovable génère le code et l'interface utilisateur pour vous ( lovable https //lovable dev/# text= ) voici comment l'exploiter pour notre assistant financier personnel 2 1 configurer lovable et démarrer un nouveau projet inscription allez sur le site web lovable ai https //lovable dev et créez un compte (si vous ne l’avez pas déjà fait) une fois connecté, créez un nouveau projet depuis votre tableau de bord ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=1 ) vous serez accueilli avec une zone de saisie de texte (l'interface de prompt) où vous décrivez votre application prompt initial – décrivez votre application dans le nouveau projet, entrez une description détaillée de votre application d'assistant financier par exemple prompt "application d'assistant financier personnel pour les consommateurs l'application a une page d'inscription/connexion ; un tableau de bord montrant le budget du mois en cours de l'utilisateur par rapport aux dépenses ; un formulaire pour ajouter des dépenses (montant, catégorie, date) ; une page pour définir des budgets mensuels par catégorie ; et une page de chatbot ia où l'assistant répond aux questions financières le design doit être épuré, moderne, avec un ton amical (par exemple, une icône d'avatar de chatbot) rendez le réactif sur mobile " lovable traitera ce prompt et générera le front end fondamental pour votre application ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=once%20you%e2%80%99re%20logged%20in%2c%20click,application%2c%20including%20design%20and%20functionality ) en quelques secondes, vous aurez plusieurs pages et composants ui créés – des formulaires aux graphiques – basés sur votre description ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=lovable%20ai%20is%20an%20innovative,pleasing%20designs%20and%20robust%20functionality ) ( lovable https //lovable dev/# text=creating%20software%20has%20never%20been,functional%20application%20with%20beautiful%20aesthetics ) cette version initiale pourrait inclure des données de remplacement et une navigation de base examinez l'interface utilisateur générée cliquez à travers les pages générées dans l'éditeur lovable vous pourriez voir un formulaire d'inscription, un tableau de bord avec des graphiques ou des listes fictifs, et une zone d'interface de chatbot ne vous inquiétez pas si ce n'est pas parfait – la force de lovable est le raffinement itératif ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) vous avez maintenant un point de départ pour ajuster 2 2 affiner l'ui/ux avec des invites itératives lovable ai vous permet d'avoir une conversation avec l'ia pour peaufiner l'application vous pouvez sélectionner des éléments et donner des instructions de modification, ou simplement décrire des changements dans une nouvelle invite cette amélioration conversationnelle et itérative est une fonctionnalité clé (l'ia ajustera les mises en page, le texte et même la fonctionnalité en temps réel) ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) voici quelques étapes de perfectionnement ajuster le design visuel par exemple, si le tableau de bord est généré mais que vous souhaitez un style ou une mise en page différente, indiquez le à lovable en conséquence prompt "faites en sorte que le tableau de bord ait un graphique circulaire des dépenses par catégorie et une carte de résumé pour 'budget restant' utilisez une palette de couleurs bleu vert apaisante pour toute l'application " lovable appliquera ces modifications – ajoutant un composant de graphique circulaire et stylisant les couleurs du thème comme demandé il suit des principes modernes d'ux, donc les changements devraient toujours avoir l'air professionnels ( lovable https //lovable dev/# text= ) ajuster les mises en page et le texte si certains textes ou étiquettes ne sont pas idéaux, vous pouvez les modifier directement ou demander à l'ia par exemple, “renommez le titre de la page ‘chatbot ia’ en ‘demandez à finbot (assistant ia)’ et ajoutez une brève description sous l'en tête ” vous pouvez également cliquer sur un composant dans l'éditeur et taper une instruction (la sélectionner et modifier de lovable) pour apporter des modifications détaillées ( lovable https //lovable dev/# text= ) par exemple, cliquez sur le formulaire d'inscription et demandez un champ supplémentaire (comme “nom” en plus de l'email/mot de passe), et l'ia modifiera le formulaire ajouter des éléments manquants si quelque chose n'a pas été généré initialement (peut être une icône de notifications ou une page de paramètres), vous pouvez demander “ajoutez une page de paramètres où les utilisateurs peuvent mettre à jour leur profil et activer les notifications par email pour les alertes de budget ” l'ia créera une nouvelle page ou un composant comme décrit, l'intégrant dans la navigation si approprié améliorer le flux ux assurez vous que le parcours utilisateur est fluide par exemple, après avoir ajouté une dépense dans le formulaire, l'application devrait afficher une liste mise à jour ou une confirmation vous pourriez demander “après que l'utilisateur soumette le formulaire ajouter une dépense, montrez un message de confirmation ‘dépense ajoutée’ et mettez à jour les totaux du tableau de bord ” lovable peut insérer la logique frontend nécessaire (en utilisant js/react en arrière plan) pour refléter cela à ce stade, les données peuvent être statiques ou stockées dans un état temporaire – nous les relierons bientôt au véritable backend tout au long de ces améliorations, testez l'application en aperçu pour vérifier les changements d'interface utilisateur lovable fournit un rendu d'aperçu en direct ( lovable https //lovable dev/# text= ) par exemple, vous devriez être en mesure de naviguer de la page de connexion au tableau de bord (lovable pourrait simuler une logique de navigation de base) l'objectif est d'obtenir l'apparence et la convivialité du front end proches de ce que vous souhaitez pour le mvp 2 3 préparer le frontend pour l'intégration backend maintenant que l'interface utilisateur est en forme, assurez vous que votre frontend généré par lovable est prêt à se connecter à back4app (notre backend) lovable prend en charge l'appel d'apis externes et l'intégration avec des bases de données ( lovable https //lovable dev/# text= ) nous allons tirer parti de cela pour notre backend parse ajouter des espaces réservés api identifier où le frontend doit communiquer avec le backend les points probables incluent lorsque l'utilisateur s'inscrit ou se connecte (pour appeler une api d'inscription/de connexion), lors de l'ajout d'une transaction (pour post les dépenses au backend), lors de la récupération des données du tableau de bord (pour get les derniers totaux), et lorsque le chatbot ia demande des conseils (pour appeler un point de terminaison backend qui invoque l'ia) dans lovable, vous n'avez peut être pas encore d'appels api réels, mais vous pouvez placer des fonctions ou des commentaires dans le code comme rappels par exemple, dans le gestionnaire onsubmit du formulaire de dépenses, incluez un commentaire ou un pseudo code comme // todo appeler l'api backend pour enregistrer la dépense se connecter à back4app (parse) sdk ou api lovable permet d'inclure des packages npm et de faire des appels fetch vous avez deux principales options pour l'intégration utiliser l'api rest/graphql de parse vous pouvez faire en sorte que lovable appelle directement les points de terminaison rest de back4app via fetch par exemple, après avoir configuré les classes backend, un appel api pour créer une nouvelle transaction pourrait ressembler à un post vers https //parseapi back4app com/classes/transaction avec les en têtes appropriés dans lovable, vous incluriez cela dans la logique de soumission du formulaire (nous couvrirons l'api exacte et les clés dans la section backend ) utiliser le sdk javascript de parse étant donné que lovable vous permet de synchroniser le code avec github et de l'éditer, vous pourriez installer le sdk js de parse pour une intégration front end plus pratique cependant, pour des raisons de simplicité, de nombreux développeurs utilisent des appels rest directs ou des appels de fonctions cloud pour un mvp tester avec des données fictives avant que le backend réel ne soit prêt, vous pouvez simuler des appels api dans lovable par exemple, vous pourriez faire en sorte que le formulaire de dépenses ajoute simplement l'entrée à une liste locale qui remplit le tableau de bord (état temporaire) cela garantit que le flux front end fonctionne une fois que le backend est en ligne, vous remplacerez ces parties par de réels appels api à la fin de cette étape, vous devriez avoir un frontend entièrement conçu pour votre assistant personnel en finances – le tout créé et affiné grâce à des invites en langage naturel vous possédez ce code (lovable vous permet de l'exporter ou de le synchroniser avec votre github) ( lovable https //lovable dev/# text=image%3a%20you%20own%20the%20code ) il est maintenant temps de construire le backend qui alimentera les données et les capacités d'ia de cette application 3\ mise en œuvre du backend avec back4app (parse) pour le backend, nous utilisons back4app , un service hébergé pour la plateforme open source parse back4app fournit un backend évolutif prêt à l'emploi avec une base de données, une authentification des utilisateurs, des fonctions cloud, et plus encore ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=compared%20to%20individual%20setups %20,and%20integration%20with%20other%20services ) ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) cela signifie que vous pouvez vous concentrer sur la logique de votre application sans vous soucier de la configuration du serveur ou de l'évolutivité nous allons configurer le schéma de base de données pour les finances, mettre en œuvre une authentification utilisateur sécurisée, et écrire des fonctions cloud pour la logique principale (budgets, notifications, insights ai) 3 1 configurez votre application et votre base de données back4app créer une application back4app connectez vous à back4app et créez une nouvelle application (si vous avez suivi les conseils du llm, vous l'avez peut être fait lors de la planification) ( comment construire un backend d'assistant ai guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) back4app va provisionner une base de données parse pour vous dans le tableau de bord de votre application, ouvrez le navigateur de base de données pour définir des classes (tables) pour vos données définir les modèles de données en fonction de nos fonctionnalités, planifiez trois classes clés utilisateur – back4app a déjà une utilisateur classe intégrée pour l'authentification nous pouvons l'étendre avec des champs supplémentaires si nécessaire (par exemple, un indicateur “premium” ou un identifiant client stripe, voir la monétisation plus tard) transaction – pour stocker chaque entrée de dépense/revenu champs communs montant (nombre) – positif pour les revenus, négatif pour les dépenses ou simplement toujours positif avec un champ de type séparé catégorie (chaîne) – par exemple, “nourriture”, “loyer”, “divertissement” date (date) – quand la transaction a eu lieu utilisateur (pointeur< utilisateur>) – pointeur vers l'utilisateur qui possède cette transaction (optionnel) description (chaîne) – note sur la transaction budget – pour stocker les informations budgétaires vous pourriez avoir un budget par catégorie ou un budget mensuel général mois (chaîne ou date) – par exemple, “2025 03” pour identifier le mois catégorie (chaîne, optionnel) – si le budget est par catégorie (ou a une valeur spéciale comme “tout” pour le budget global) montant (nombre) – limite budgétaire pour ce mois (et catégorie) utilisateur (pointeur< utilisateur>) – propriétaire définir la sécurité au niveau de la classe avant de coder, configurez les règles de sécurité afin que les données soient isolées par utilisateur parse utilise des acl (listes de contrôle d'accès) et des permissions au niveau de la classe (clp) pour protéger les données par défaut, rendez les classes transaction et budget uniquement accessibles à leurs propriétaires dans back4app, allez dans les sécurité paramètres de chaque classe désactiver l'accès public en lecture/écriture activer la lecture/écriture pour l'« utilisateur authentifié » (si vous souhaitez que tout utilisateur connecté puisse accéder, ou mieux utiliser des acl par objet) nous appliquerons également des acl au niveau des objets lors de la sauvegarde des objets chaque transaction ou budget aura une acl qui permet uniquement à l'utilisateur propriétaire (et peut être à un rôle d'administrateur) de le lire cela garantit que les données financières d'un utilisateur restent privées des autres ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) 3 2 implémenter l'authentification des utilisateurs le serveur parse de back4app rend l'authentification des utilisateurs simple inscription & connexion la classe utilisateur gère cela de manière intégrée vous pouvez utiliser des appels api rest ou le sdk parse pour inscrire les utilisateurs et les connecter par exemple, via rest, un post à /users avec nom d'utilisateur et mot de passe crée un utilisateur ; un post à /login avec les identifiants connecte (retournant un jeton de session) si vous utilisez le sdk js de parse sur le frontend, il fournit les méthodes parse user signup() et parse user login() oauth (optionnel) si vous souhaitez des connexions sociales (google, facebook, etc ), parse les prend en charge via son sdk en liant les données d'authentification pour un mvp, le nom d'utilisateur/email et le mot de passe sont les plus simples vérification par e mail envisagez d'activer la vérification par e mail dans back4app (afin que les utilisateurs confirment leur e mail), que parse peut gérer en envoyant des e mails c'est optionnel mais bon pour une application b2c en production meilleure pratique de sécurité ne jamais transmettre ou stocker des mots de passe en clair parse gère le hachage en interne vous devez également imposer des mots de passe forts ou utiliser une authentification tierce pour la sécurité de plus, utilisez https (les points de terminaison back4app sont https par défaut) afin que les identifiants ne soient pas envoyés en texte clair sur le réseau 3 3 connecter le frontend au backend maintenant que les modèles de données et l'authentification sont prêts, connectez votre frontend lovable à ce backend identifiants api dans back4app, récupérez votre id d'application et clé javascript (si vous utilisez le sdk client) ou clé api rest (pour les appels rest directs) ceux ci se trouvent dans paramètres de l'application > sécurité & clés ne jamais exposer la clé maître côté client – elle est uniquement destinée à un usage côté serveur avec tous les privilèges exemple d'api rest pour créer une nouvelle transaction via rest, vous enverriez un http post post https //parseapi back4app com/classes/transaction headers x parse application id \<your app id> x parse rest api key \<your rest key> x parse session token \<user’s session token (after login)> body (json) { "amount" 50, "category" "food", "date" "2025 03 13t18 30 00z", "user" { " type" "pointer", "classname" " user", "objectid" "\<currentuserid>" } } la réponse inclura l' objectid de la nouvelle transaction en pratique, si vous utilisez le sdk js, vous pouvez simplement appeler parse user login() puis créer un parse object pour “transaction” et l'enregistrer, ce qui abstrait les appels http dans le front end lovable, vous pouvez inclure un petit script pour faire cela lorsque le formulaire de dépense est soumis astuce utilisez le jeton de session de la connexion pour authentifier les requêtes suivantes (stockez le en toute sécurité, par exemple, en mémoire ou dans le stockage local selon les besoins) fonctions cloud pour la logique métier bien que les appels rest directs gèrent les opérations crud de base, pour des opérations plus complexes, vous devriez utiliser fonctions cloud les fonctions cloud parse s'exécutent sur les serveurs de back4app (node js) et permettent une logique personnalisée de manière sécurisée et évolutive ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=to%20implement%20the%20backend%20logic%2c,side%20javascript%20code ) par exemple, nous pouvons écrire une fonction pour calculer l'utilisation du budget ou pour récupérer un tableau de bord résumé en une seule fois // in cloud code main js parse cloud define("getdashboarddata", async (request) => { const currentuser = request user; if (!currentuser) throw "not authorized"; // query transactions for this user for the current month const startofmonth = ; // e g first day of month const endofmonth = ; // e g first day of next month const query = new parse query("transaction"); query equalto("user", currentuser); query greaterthanorequalto("date", startofmonth); query lessthan("date", endofmonth); const results = await query find({ usemasterkey false }); // sum the amounts by category etc let totalspent = 0; let bycategory = {}; results foreach(tx => { }); // also get budget for this month return { totalspent, bycategory, budgetlimit, remaining budgetlimit totalspent }; }); cette fonction (juste une illustration) interroge la base de données et renvoie des données structurées pour le tableau de bord votre front end adorable peut l'appeler via l'api rest post /functions/getdashboarddata avec le jeton de session, et obtenir une réponse json l'utilisation des cloud functions centralise la logique et réduit les appels multiples du client aperçus financiers automatisés (intégration de l'ia) la caractéristique principale est le conseil piloté par l'ia pour cela, vous pouvez intégrer un llm (comme gpt 4) en arrière plan pour analyser les données des utilisateurs et produire des recommandations une approche consiste à utiliser une fonction cloud qui, lorsqu'elle est appelée, rassemble les transactions récentes de l'utilisateur, formate une invite et appelle l'api d'openai important conservez votre clé api openai en toute sécurité dans back4app vous pouvez l'ajouter en tant que variable d'environnement (back4app permet d'ajouter des variables d'environnement personnalisées ou d'utiliser la configuration dans le cloud code) et ne jamais l'exposer publiquement ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ) ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) par exemple, dans le cloud code const openai api key = process env openai api key; // stored in back4app config const openai = require('openai'); // (after adding the openai npm package in package json) const openai = new openai(openai api key); parse cloud define("getspendingadvice", async (request) => { const user = request user; if (!user) throw "unauthorized"; // 1 fetch user’s transactions (e g , last 30 days) const txquery = new parse query("transaction"); txquery equalto("user", user); txquery greaterthan("date", / one month ago /); const txns = await txquery find(); const summary = summarizetransactions(txns); // e g , total spending, top categories // 2 call openai api with a prompt const prompt = `you are a financial assistant the user spent ${summary total} this month major categories ${summary topcategories} provide one personalized tip to save money next month `; const response = await openai complete({ prompt parameters }); return { advice response text }; }); lorsque l'écran du chatbot frontend lovable a besoin d'un nouveau message, il appelle getspendingadvice la fonction cloud effectue le travail lourd (récupération de données, appel ai) et renvoie le texte de conseil à afficher cela garde votre clé openai et votre logique sur le serveur, maintenant la sécurité 3 4 gestion des notifications et des alertes les applications de finance personnelle envoient souvent des alertes (par exemple, “vous avez dépassé votre budget” ou des rappels pour saisir des dépenses) en utilisant back4app, vous avez quelques options notifications push si vous construisez une application mobile ou une pwa, back4app (parse) peut s'intégrer aux services de notification push d'apple/google vous devez installer le sdk parse push et utiliser les cloud functions ou les cloud jobs pour envoyer des notifications lorsque les conditions sont remplies alertes email/sms vous pouvez utiliser le cloud code pour envoyer des emails parse server permet d'envoyer des emails via mailgun, sendgrid, etc , en configurant l'adaptateur d'email pour un mvp, vous pourriez ignorer cela, mais c'est disponible alternativement, utilisez l'api d'un service (twilio pour sms, etc ) depuis le cloud code lorsque certains déclencheurs se produisent (par exemple, budget dépassé) un exemple si vous souhaitez alerter lorsque les dépenses > budget, vous pourriez ajouter une cloud function checkbudgetstatus qui calcule les dépenses (comme dans getdashboarddata ) et si cela dépasse le budget, utilise une api d'email pour envoyer un avertissement à l'email de l'utilisateur cela pourrait être appelé périodiquement (ou déclenché après chaque nouvelle transaction) 3 5 meilleures pratiques de sécurité la sécurité est primordiale lorsqu'il s'agit de données financières contrôle d'accès aux données nous mettons en place des clp/acl – vérifiez que chaque écriture dans la base de données définit un acl afin que seul le propriétaire (et les administrateurs) puisse le lire ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=%2a%20class,for%20anonymous%20users%20using%20sessions ) du côté client, ne supposez jamais que l'utilisateur ne peut pas manipuler les données ; le serveur doit appliquer des vérifications (comme dans les fonctions cloud, utilisez toujours request user de la session pour filtrer les données, pas un userid fourni par le client) ne pas exposer les secrets toutes les clés api (clé maître back4app, clé openai, clé secrète stripe, etc ) doivent rester dans le backend ne les mettez jamais dans le code front end ou les invites lovable lovable dispose d'une fonctionnalité “ajouter une clé api” pour le stockage sécurisé des clés si nécessaire ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ), et back4app utilise des variables d'environnement pour cela ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) dans le code cloud, accédez y via process env (comme indiqué ci dessus) ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) de cette façon, même si votre front end est inspecté, les clés sensibles ne sont pas visibles valider les entrées bien que lovable puisse générer des formulaires avec une certaine validation, validez toujours également sur le serveur par exemple, assurez vous qu'un montant de dépense est non négatif, ou que les champs de texte ne sont pas excessivement longs, pour éviter les abus ou les attaques par injection les fonctions cloud parse peuvent utiliser la validation des paramètres (le request params dans la fonction cloud peut être vérifié pour le format attendu) utiliser https et les derniers sdk les points de terminaison back4app sont https par défaut assurez vous que votre domaine personnalisé (si vous en utilisez un) est également sécurisé utilisez les derniers sdk parse qui incluent des correctifs de sécurité de plus, gardez vos dépendances de code cloud à jour (par exemple, les bibliothèques stripe ou openai) en mettant en œuvre le backend avec ces pratiques, vous établissez une base solide une base de données évolutive , une authentification utilisateur sécurisée, une logique côté serveur pour les calculs financiers, et des points d'intégration pour l'ia et les paiements ensuite, nous allons monétiser cette plateforme en intégrant stripe pour les abonnements 4\ stratégie de monétisation intégration de stripe pour les abonnements premium pour transformer votre assistant financier en une entreprise b2c viable, vous proposerez probablement un modèle freemium des fonctionnalités de base gratuites, des fonctionnalités avancées (comme une analyse ia détaillée ou des comptes illimités) en tant que premium nous utiliserons stripe pour le traitement des paiements, car il prend facilement en charge la facturation par abonnement back4app et lovable s'intègrent bien avec stripe – lovable prend même en charge l'utilisation des liens de paiement stripe dès le départ pour des configurations rapides ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) nous couvrirons une intégration étape par étape en utilisant back4app cloud code et l'api de stripe pour une solution robuste, ainsi que mentionner des alternatives plus simples 4 1 configuration de stripe et création de produit créer un compte stripe si vous ne l’avez pas encore fait, inscrivez vous sur stripe dans le tableau de bord, obtenez vos clés api (vous aurez besoin de la clé secrète pour les appels serveur et de la clé publique pour toute utilisation côté client) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=3 1%20,key ) ne jamais exposer la clé secrète publiquement définir votre offre premium dans stripe, configurez un produit pour votre abonnement (par exemple, “finassist premium”) et un plan tarifaire (par exemple, 5 $ par mois) vous pouvez le faire dans le tableau de bord stripe sous produits cela vous donne un id de prix (ou id de plan) que vous utiliserez lors de la création d'abonnements ou de sessions de paiement 4 2 intégration back4app via cloud functions nous allons intégrer stripe en utilisant le code cloud de back4app afin que l'achat et la vérification de l'abonnement se déroulent de manière sécurisée côté serveur ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=in%20this%20guide%2c%20we%20are,integration%20using%20a%20web%20example ) le flux général création de client lorsqu'un utilisateur opte pour le premium, créez un client stripe pour lui (s'il n'est pas déjà créé) nous pouvons le faire automatiquement lors de l'inscription ou lors de la première tentative de mise à niveau session de paiement (abonnement) utilisez l'api de paiement ou d'abonnement de stripe pour facturer l'utilisateur webhook ou confirmation après le paiement, confirmez l'abonnement et marquez l'utilisateur comme premium dans notre base de données mettons cela en œuvre installer le sdk stripe dans le cloud code dans votre dossier cloud code sur back4app, incluez stripe dans package json dépendances (par exemple, "stripe" "^12 0 0" ) ensuite, dans main js , initialisez le const stripe = require('stripe')(process env stripe secret key); magasin stripe secret key dans la configuration de back4app (sous paramètres du serveur > variables d'environnement ) fonctions de client et d'abonnement stripe ajoutez des fonctions cloud pour gérer la mise à niveau parse cloud define("createstripecheckout", async (request) => { const user = request user; if (!user) throw "not logged in"; const email = user get("email"); // 1 create stripe customer if not exists let customerid = user get("customerid"); if (!customerid) { const customer = await stripe customers create({ email }); customerid = customer id; user set("customerid", customerid); await user save(null, { usemasterkey true }); // save customerid in user } // 2 create checkout session for subscription const session = await stripe checkout sessions create({ customer customerid, success url "https //\<your app>/premium success", // redirect url after success cancel url "https //\<your app>/upgrade", // if they cancel payment method types \["card"], mode "subscription", line items \[{ price "\<your stripe price id>", quantity 1 }] }); return { sessionid session id }; }); cette fonction cloud fait deux choses s'assurer que l'utilisateur a un enregistrement client stripe et créer une session de paiement pour l'abonnement la session fournit une url vers laquelle l'utilisateur sera redirigé pour le paiement (nous utilisons checkout ici pour la simplicité ; il gère toute l'interface utilisateur de paiement) drapeau premium nous avons ajouté un customerid champ à user pour l'intégration stripe (vous pouvez l'ajouter via le tableau de bord back4app ou en utilisant user set comme ci dessus) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) ajoutez également un champ booléen ispremium (par défaut faux) nous définirons ispremium=true une fois l'abonnement actif rediriger vers stripe checkout dans votre interface lovable, lorsque l'utilisateur clique sur « passer à premium », appelez le createstripecheckout fonction cloud (par exemple, via rest post /functions/createstripecheckout avec le jeton de session) cela renvoie un sessionid utilisez stripe js sur le frontend pour rediriger être aimable en tant que front end sans code ne signifie pas automatiquement inclure stripe js, mais vous pouvez injecter ce script dans un composant html/js ou dans le cadre d'un gestionnaire onclick en utilisant l'éditeur (ou après l'exportation du code) gestion du post paiement après que l'utilisateur a payé, stripe checkout le redirigera vers le success url que nous avons fourni (vous pouvez créer une simple page “merci” dans lovable à /premium success ) cependant, à ce stade, le paiement est effectué mais notre backend n'a pas été informé de mettre à jour ispremium il y a deux façons de gérer cela pour simplifier, nous allons adopter l'approche (a) parse cloud define("verifysubscription", async (request) => { const user = request user; if (!user) throw "not logged in"; const customerid = user get("customerid"); if (!customerid) return { ispremium false }; // get all subscriptions for the customer from stripe const subs = await stripe subscriptions list({ customer customerid, status "active" }); const hasactive = subs data && subs data length > 0; if (hasactive) { user set("ispremium", true); await user save(null, { usemasterkey true }); } return { ispremium hasactive }; }); votre page de succès peut appeler verifysubscription si cela retourne ispremium\ true , vous savez que l'utilisateur est maintenant mis à niveau (et que le backend l'a marqué ainsi) lors de la prochaine connexion, ou lors de la prochaine utilisation de l'application, le front end pourrait également vérifier le user objet ispremium (via le sdk parse ou un /users/me get) pour restreindre les fonctionnalités 4 3 restreindre les fonctionnalités premium avec le flux de paiement en place, implémentez un contrôle d'accès à la fois dans le frontend et le backend interface utilisateur/ux frontend si user ispremium est faux, vous pouvez désactiver ou cacher les fonctionnalités premium par exemple, si “analyse détaillée par ia” est une fonctionnalité réservée aux premium, le bouton ou l'élément de menu pour cela ne devrait pas s'afficher ou inviter à “mettre à niveau pour accéder à cette fonctionnalité ” après la mise à niveau, démasquez ces fonctionnalités puisque le frontend peut obtenir le statut ispremium de l'utilisateur après la connexion (le stocker ou le récupérer via un appel api), utilisez le rendu conditionnel (lovable peut permettre d'ajouter des conditions dans sa logique, ou vous le gérez dans le code après l'exportation) application backend ne comptez jamais uniquement sur le frontend – appliquez également sur le backend par exemple, s'il y a une fonction cloud getdetailedreport qui est premium, vérifiez request user get("ispremium") en haut et lancez une erreur ou refusez si ce n'est pas premium de même, si vous avez des classes séparées pour les données premium, utilisez des clp ou des rôles vous pourriez créer un rôle “premium” dans parse, et assigner les utilisateurs payants à ce rôle ensuite, certaines permissions de classe ou accès aux fonctions pourraient être limités à ce rôle parse clp prend en charge l'accès basé sur les rôles ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) c'est plus avancé, mais à mesure que vous évoluez, c'est un moyen propre de gérer les droits tests simulez les deux scénarios – un utilisateur gratuit et un utilisateur premium assurez vous qu'un utilisateur gratuit tentant d'effectuer une action premium soit refusé poliment (par exemple, le frontend affiche une invite de mise à niveau au lieu d'appeler l'api, ou si l'api est appelée, l'erreur est gérée) assurez vous qu'un utilisateur premium n'ait aucun blocage 4 4 monétisation rapide alternative avec des liens de paiement (mention optionnelle) si ce qui précède semble complexe pour un mvp, notez que les liens de paiement stripe offrent une solution plus rapide, sans code vous pouvez créer un lien de paiement dans stripe pour votre produit d'abonnement et simplement intégrer ce lien dans votre application (par exemple, le bouton “mettre à niveau” ouvre le paiement hébergé par stripe) la documentation de lovable suggère même cela pour des flux de paiement rapides ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) la limitation est que vous devrez alors réconcilier manuellement quels utilisateurs ont payé (par exemple, via csv ou le tableau de bord stripe) à moins que vous n'implémentiez toujours un webhook pour un pilote ou un prototype, les liens de paiement sont suffisants les utilisateurs cliquent sur le lien, paient sur le site de stripe, et vous les mettez à niveau manuellement sur back4app en définissant un champ mais pour une solution évolutive, la méthode intégrée que nous avons détaillée est beaucoup plus fluide pour l'expérience utilisateur (met à niveau automatiquement le compte) 4 5 considérations post abonnement reçus et factures stripe peut gérer l'envoi de reçus par email vous pouvez également intégrer le portail client stripe pour gérer les abonnements (permettant aux utilisateurs d'annuler ou de mettre à jour leurs cartes eux mêmes) périodes d'essai vous pouvez offrir un essai en créant un abonnement stripe avec trial days ou en définissant uniquement ispremium après une période cela peut être géré via les paramètres de stripe, mais assurez vous de le refléter dans la logique de votre application (par exemple, afficher le statut “essai”) évoluer les paiements stripe lui même évolue bien à mesure que vous obtenez plus d'utilisateurs, surveillez les événements webhook et assurez vous que vos fonctions cloud pour stripe sont optimisées (ne récupérez pas de données inutiles) nous aborderons davantage l'évolutivité ensuite à ce stade, vous avez un moyen de monétiser votre application par le biais d'abonnements – les utilisateurs peuvent passer à la version premium pour débloquer des fonctionnalités, et votre backend sait qui est premium maintenant, abordons comment évoluer cette plateforme pour de nombreux utilisateurs et la maintenir performante et sécurisée à long terme 5\ considérations sur l'évolutivité et la sécurité construire une plateforme b2c réussie signifie planifier la croissance les deux lovable ai et back4app sont bien adaptés à l'échelle lovable génère des interfaces de production, et back4app (parse) est un service géré qui gère automatiquement une grande partie de l'échelle (clustering de base de données, infrastructure à mise à l'échelle automatique) pour vous ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) néanmoins, vous devriez suivre les meilleures pratiques dans la conception de votre application pour vous assurer qu'elle peut gérer une charge croissante de manière efficace 5 1 structuration efficace des données conception du modèle réexaminez votre schéma de données à mesure que le nombre d'utilisateurs augmente les classes que nous avons créées (utilisateur, transaction, budget) devraient suffire, mais considérez le volume un seul utilisateur pourrait enregistrer des milliers de transactions la base de données parse (soutenue par mongodb ou postgresql sur back4app ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=enabling%20developers%20to%20launch%20back,as%20database%20management%2c%20authentication%2c%20live )) peut gérer de grandes collections, mais vous pourriez vouloir des index sur les champs fréquemment interrogés par défaut, parse indexe objectid et les pointeurs ; pour d'autres comme date ou catégorie , envisagez de créer un index de base de données si nécessaire (back4app permet d'ajouter des index via l'éditeur de schéma ou par programmation) séparation des préoccupations si votre application s'agrandit (par exemple, ajout d'investissements ou d'autres données), créez des classes séparées plutôt que de surcharger une seule collection avec de nombreux types de données cela garde chaque requête ciblée et légère 5 2 optimisation des performances des requêtes des requêtes inefficaces peuvent ralentir votre application à mesure que les données augmentent suivez ces meilleures pratiques de requête parse utilisez des requêtes indexées “parse utilise des index afin que votre requête puisse examiner un sous ensemble de données au lieu d'un scan complet ” ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) favorisez les requêtes qui utilisent des conditions d'égalité ou de plage sur des champs indexés par exemple, query equalto("user", currentuser) ou les plages de dates utilisent des index, tandis que les requêtes pour != ou des regex complexes n'utiliseront pas d'index et doivent être évitées ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text=queries%20that%20use%20indexing%20very,comparative%20queries%2c%20like%20%e2%80%9cgreater%20than%e2%80%9d ) au lieu de notequalto("category", "food") , interrogez toutes les autres catégories spécifiques ou restructurez la logique écrivez des requêtes restrictives ne récupérez que les données dont vous avez besoin parse vous permet de sélectionner des champs spécifiques et de définir une limite par défaut, les requêtes renvoient un maximum de 100 résultats ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text=a%20query%20limit%20is%20100,the%20number%20of%20results%20returned ) utilisez la pagination ( skip / limit ) pour faire défiler les listes de transactions plutôt que de tirer des milliers à la fois par exemple, pour afficher l'historique des transactions, récupérez 50 à la fois (avec limit 50 ) et implémentez “charger plus” dans l'interface utilisateur évitez les grandes jointures sur le client si vous devez combiner des données (par exemple, utilisateur + transactions + budgets), il peut être plus efficace de le faire dans le cloud code (serveur) et d'envoyer un résultat combiné, plutôt que le client effectue plusieurs requêtes et jointures nous avons utilisé cette approche dans getdashboarddata cloud function 5 3 stratégies de mise en cache mise en cache côté client les sdk parse prennent en charge la mise en cache des résultats de requête localement ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) par exemple, sur mobile, vous pouvez utiliser query cachepolicy = cachepolicy cache then network pour afficher rapidement les données mises en cache tout en récupérant les mises à jour ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) dans un contexte web, vous pouvez mettre en cache certaines données en mémoire ou dans localstorage (par exemple, le dernier solde connu) pour rendre l'application réactive toujours rafraîchir en arrière plan pour plus de précision mise en cache côté serveur back4app ne fournit pas de cache en mémoire prêt à l'emploi pour les résultats de requête, mais vous pouvez mettre en œuvre une mise en cache simple dans les cloud functions si nécessaire par exemple, si la génération d'un rapport ai lourd prend du temps, vous pourriez stocker le résultat dans une nouvelle classe (ou même un objet cachedreport avec un horodatage) afin que les requêtes suivantes dans, disons, 10 minutes retournent le résultat mis en cache au lieu de le recomputing cela est particulièrement utile si de nombreux utilisateurs demandent fréquemment des analyses à l'ia – mettez en cache leur dernière analyse pour réduire les appels api (et les coûts) cdn pour les actifs statiques back4app sert automatiquement des fichiers via cdn si votre application a des images ou des téléchargements (comme une fonctionnalité de rapport pdf), stockez les en utilisant le stockage de fichiers parse qui utilise le cdn pour livrer rapidement à l'échelle mondiale ( parse auto hébergé vs back4app https //blog back4app com/parse self hosted/# text=parse%20self%20hosted%20vs%20back4app,cache ) 5 4 tâches en arrière plan et automatisation à mesure que votre base d'utilisateurs grandit, vous voudrez automatiser la maintenance et les tâches lourdes tâches planifiées (cron) parse permet de planifier des tâches cloud code à exécuter à intervalles réguliers ( comment créer votre tâche cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=introduction ) ( comment créer votre tâche cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory ) par exemple, vous pouvez créer une tâche à exécuter chaque nuit qui génère un “résumé de fin de mois” pour chaque utilisateur, ou qui supprime les données obsolètes dans le tableau de bord de back4app, sous paramètres du serveur, vous pouvez planifier ces tâches pour qu'elles s'exécutent quotidiennement/hebdomadairement ( qu'est ce que parse server ? | back4app https //www back4app com/product/what is parse server# text=what%20is%20parse%20server%20%3f,long%20running%20computation%20at%20any ) ( comment construire un backend pour typescript ? tutoriels back4app https //www back4app com/tutorials/how to build a backend for typescript# text=back4app%20www,at%20whatever%20interval%20suits ) définissez une tâche avec parse cloud job("jobname", (request) => { }) dans cloud code ( comment créer votre tâche cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=2,some%20time%20and%20destroy%20them ) utilisez ceci pour envoyer des e mails de résumé mensuels calculer des rapports annuels et les enregistrer pour un accès rapide supprimer ou archiver des données anciennes (nettoyage) toute tâche périodique qui ne nécessite pas qu'un utilisateur attende webhooks et intégrations externes au fur et à mesure que vous évoluez, vous pourriez intégrer plus de services (peut être en récupérant des données de transactions bancaires via une api, etc ) concevez votre backend pour gérer les webhooks externes ou les récupérations cron – en utilisant des fonctions cloud ou des tâches selon ce qui est approprié par exemple, si vous liez une api bancaire qui envoie des transactions, utilisez un récepteur de webhook (cela pourrait être fait via une route express personnalisée dans cloud code ou un petit serveur externe qui écrit ensuite dans parse via rest) 5 5 surveillance et journalisation journalisation utilisez console log() dans le cloud code de manière généreuse autour des opérations critiques (mais évitez de journaliser des informations sensibles en production) back4app fournit des journaux où vous pouvez voir les erreurs ou les problèmes de performance cela aidera à identifier les requêtes lentes ou les paiements stripe échoués, etc analyse suivez les métriques d'utilisation – par exemple, combien de transactions par utilisateur, combien de requêtes ai sont effectuées – afin de savoir quelles fonctionnalités sont fortement utilisées (et peuvent nécessiter une optimisation ou une gestion des coûts si vous utilisez une api ai payante) mise à l'échelle du backend l'auto scaling de back4app gérera les applications typiques à l'échelle web, mais si votre application décolle vraiment, envisagez ceci optimisations de la base de données si vous utilisez mongodb, des collections très grandes pourraient nécessiter un sharding – back4app peut gérer cela avec leurs plans payants, mais vous devriez en discuter avec eux si vous atteignez des millions d'enregistrements séparation des lectures/écritures parse ne peut pas faire cela directement au niveau de l'application, mais vous pouvez concevoir votre utilisation de manière à ce que les lectures lourdes (comme l'analyse) soient effectuées sur des répliques ou via des données exportées vers un entrepôt de données, en gardant la base de données principale concentrée sur les requêtes transactionnelles limitation de taux définissez des limites appropriées pour prévenir les abus (back4app peut avoir des limites de taux par défaut par seconde ; assurez vous que votre front end ne surcharge pas l'api involontairement) code cloud concurrent si vous exécutez des fonctions cloud lourdes, notez qu'elles s'exécutent sur des ressources limitées pour des calculs très lourds, vous pourriez décharger vers un aws lambda ou un service séparé et l'appeler depuis le cloud code alternativement, divisez les tâches en morceaux plus petits ou utilisez des travaux en arrière plan qui peuvent s'exécuter séquentiellement 5 6 vigilance continue en matière de sécurité au fur et à mesure que vous grandissez, les besoins en matière de sécurité augmentent utilisez des rôles pour l'administrateur créez un rôle « administrateur » si vous devez accéder aux données des utilisateurs ou modérer ensuite, donnez à ce rôle des autorisations plus élevées par exemple, un administrateur pourrait avoir la permission de lire/écrire toutes les transactions à des fins de support les utilisateurs réguliers ne l'auraient pas de cette façon, vous n'avez jamais à utiliser la clé maître de manière arbitraire audits réguliers passez en revue périodiquement vos paramètres clp et acl ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) il est facile, pendant le développement, d'ouvrir quelque chose pour des tests et d'oublier de le verrouiller utilisez les outils de tableau de bord de sécurité de back4app pour vérifier les classes qui sont publiques alors qu'elles ne devraient pas l'être rotation des secrets mettez à jour vos clés api si nécessaire et conservez les dans la configuration si une clé a pu être divulguée (par exemple, si vous l'avez accidentellement enregistrée), régénérez la stripe et openai permettent des clés tournantes conformité si vous traitez beaucoup de données financières, envisagez des normes de conformité par exemple, ne stockez aucune information sensible sur les comptes bancaires ou les cartes sur vos serveurs (laissez cela à stripe) respectez les lois sur la vie privée concernant les données des utilisateurs (offrez la suppression des données sur demande, etc , ce qui est plus facile puisque tout est sur une seule plateforme comme back4app) enfin, testez à grande échelle lorsque cela est possible utilisez des scripts ou un service de test pour simuler de nombreux utilisateurs utilisant votre application simultanément observez comment le système se comporte – peut être que le temps de réponse de cette fonction getdashboarddata est correct pour 100 transactions mais ralentit à 10 000 (dans ce cas, vous envisageriez de pré agréger les totaux mensuels dans la classe budget pour éviter de faire la somme à chaque fois) identifier ces problèmes de manière proactive vous évitera des maux de tête plus tard conclusion vous avez maintenant planifié, construit et préparé à évoluer un assistant personnel de finance alimenté par l'ia ! 🎉 partir d'une phase de conception assistée par llm garantit que vous avez pris en compte tous les aspects (et vous pouvez toujours revenir avec un llm pour des idées d'améliorations) le lovable ai front end vous a donné une interface utilisateur fonctionnelle et soignée en une fraction du temps qu'il faudrait pour coder à la main ( lovable https //lovable dev/# text= )】, et il est connecté à un puissant back4app backend qui gère les données, l'authentification et s'intègre à l'ia et aux paiements de manière sécurisée vous avez mis en œuvre stripe pour la monétisation, en suivant les meilleures pratiques afin que seuls les utilisateurs payants débloquent une valeur premium avec la mise en cache, des requêtes efficaces et des tâches en arrière plan, l'application est architecturée pour gérer la croissance maintenant, c'est à vous de lancer et d'itérer surveillez les retours des utilisateurs, utilisez vos techniques de planification ia pour réfléchir à de nouvelles fonctionnalités (peut être une ia qui suggère des ajustements budgétaires, ou une intégration avec des comptes bancaires), et affinez continuellement l'expérience en combinant des outils sans code/low code avec votre propre logique personnalisée, vous pouvez agir rapidement tout en maintenant le contrôle sur la qualité et l'évolutivité de votre produit bonne chance pour construire votre assistant financier – les bases sont toutes prêtes pour que vous créiez un compagnon et évolutif financier pour vos utilisateurs ! 🚀 sources documentation back4app (parse) sur la modélisation des données, la sécurité et l'intégration de stripe ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( un guide pour débutants sur la plateforme parse sur back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) ( stripe backend back4app https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) ( stripe backend back4app https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=in%20this%20guide%2c%20we%20are,integration%20using%20a%20web%20example )7】 site officiel de lovable ai et guides sur la création d'applications web à partir de prompts en langage naturel ( lovable https //lovable dev/# text= ) ( lovable ai le guide ultime pour débutants https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=lovable%20ai%20is%20an%20innovative,pleasing%20designs%20and%20robust%20functionality )7】 documentation lovable – conseils d'intégration stripe (liens de paiement vs configuration avancée ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & paiements documentation lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways )0】 back4app blog – utiliser openai avec back4app (environnement cloud code et stockage sécurisé des clés ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) ( comment construire un backend d'assistant ia guide étape par étape ! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so )3】 meilleures pratiques de parse – conseils sur l'optimisation des requêtes et le caching pour scali ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) ( parse server le guide des meilleures pratiques https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed )9】 back4app cron jobs – comment planifier des tâches d'arrière plan pour la maintenance et les rapports automatisés ( comment créer votre cron job parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory )7】 aperçu de la planification llm – comment des modèles avancés comme gpt 4 peuvent décomposer efficacement les exigences du projet ( exploiter les llm pour gérer mes projets (partie 1) medium https //medium com/@docherty/can llms help me manage my projects part 1 ee4342b1ca0a# text=llms%20can%20effectively%20generate%20detailed,the%20project%20down%20into%20tasks )2】