Costruire un'app web scalabile potenziata dall'IA con Lovable AI e Back4App

gli imprenditori possono ora costruire rapidamente qualsiasi app web combinando strumenti di sviluppo potenziati dall'ia e servizi backend scalabili questo tutorial fornisce una roadmap completa su come costruire un assistente finanziario personale – dalla pianificazione iniziale a un front end generato dall'ia (lovable ai), un robusto backend di back4app , monetizzazione con stripe , e infine le migliori pratiche di scalabilità e sicurezza per una piattaforma b2c alla fine, avrai un piano chiaro e attuabile per lanciare il tuo assistente finanziario guidato dall'ia 1\ pianificazione del software con llms prima di scrivere qualsiasi codice, inizia sfruttando i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (llms) per pianificare il tuo software modelli moderni capaci di ragionamento come anthropic claude 3 7 , openai gpt 4 , e deepseek r1 possono trasformare un'idea semplice in un dettagliato progetto infatti, “gli llm possono generare efficacemente descrizioni dettagliate del progetto a partire da un semplice schema del progetto e suddividere il progetto in compiti ” ( sfruttare gli llm per gestire i miei progetti (parte 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 ) usa questi strumenti di ia come tuo partner di brainstorming e architetto definisci la visione scrivi un prompt che descriva chiaramente gli obiettivi dell'assistente finanziario personale, gli utenti target e le funzionalità principali ad esempio 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 cosa succede? un llm avanzato di ragionamento (claude 3 7, gpt o3, deepseek r1, ecc ) ragionerà su questo prompt e risponderà tipicamente con una suddivisione organizzata – ad esempio, autenticazione dell'utente, modulo di tracciamento delle transazioni, modulo di budgeting, modulo di consulenza ai e raccomandazioni per lo stack tecnologico (frontend, backend, database) potrebbe suggerire di utilizzare un framework web per l'interfaccia utente e un baas (backend as a service) per uno sviluppo rapido vedi di seguito i risultati utilizzando claude 3 7 e 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 affina l'architettura successivamente, chiedi al llm di fornire maggiori dettagli su ciascun componente ad esempio, chiedi di specificare le responsabilità del frontend rispetto a quelle del backend e come funzionerà la funzionalità dell'assistente ai 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) risultato atteso il llm potrebbe proporre un design client server in cui il frontend (app web o mobile) gestisce l'interfaccia utente (moduli di input per le spese, dashboard, interfaccia chat) e il backend gestisce l'archiviazione dei dati, la logica aziendale e le chiamate ai servizi ai potrebbe raccomandare di utilizzare lovable ai per una rapida generazione del front end e back4app (parse platform) per il backend, data la loro scalabilità e velocità la risposta potrebbe delineare modelli di dati (ad es , una user classe, transaction classe, budget classe) e come la funzionalità chatbot chiama un'api llm per consigli non esitare a iterare se qualcosa non è chiaro, fai domande di follow up l'obiettivo è un piano di implementazione strutturato che copra tutte le principali funzionalità suddivisione delle funzionalità e dei compiti infine, utilizza il llm per generare un elenco delle funzionalità e un elenco dei compiti di sviluppo questo assicura che tu abbia una chiara tabella di marcia per il tuo mvp ad esempio 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 " risultato atteso il modello elencherà funzionalità come registrazione/login utente , modulo di inserimento spese , creazione di budget , dashboard con riepilogo spese , chatbot ai per consigli finanziari , ecc , insieme a sotto compiti potrebbe dire “ autenticazione – costruire pagine di registrazione/login (frontend) e api di gestione utenti (backend); monitoraggio spese – ui di inserimento spese, endpoint backend per salvare le transazioni; budgeting – ui per impostare budget, logica backend per calcolare il budget rimanente; chatbot di consigli ai – integrare un'api ai (openai) nel backend per analizzare le spese degli utenti e restituire consigli” – e così via puoi richiedere anche una raccomandazione di stack tecnologico ad esempio, “consiglia librerie o servizi per grafici, notifiche e qualsiasi integrazione di terze parti (come stripe per i pagamenti) ” le risposte del llm possono informare le tue scelte (ad esempio, suggerendo una libreria per grafici o ricordando misure di sicurezza) entro la fine di questa fase di pianificazione, dovresti avere un specifica generata da llm un elenco di funzionalità, un abbozzo dell'architettura e suggerimenti per il tech stack considera questo come un progetto iniziale – puoi sempre adattarlo in base alle tue intuizioni – ma accelera notevolmente il processo di pianificazione con il ragionamento assistito dall'ia 2\ sviluppo mvp con lovable ai (front end) con un piano in mano, puoi costruire il minimum viable product (mvp) frontend rapidamente utilizzando lovable ai , un costruttore di app alimentato dall'ia lovable ai trasforma i prompt in linguaggio naturale in codice per applicazioni web funzionanti, consentendo prototipazione rapida e design descrivendo l'interfaccia utente e le funzionalità della tua app in inglese semplice, potrai “osservarla trasformarsi in un'applicazione completamente funzionale con una bellissima estetica ” ( lovable https //lovable dev/# text=creating%20software%20has%20never%20been,functional%20application%20with%20beautiful%20aesthetics ) questo strumento è 20× più veloce della codifica a mano – devi semplicemente descrivere la tua idea e lovable genera il codice e l'interfaccia utente per te ( lovable https //lovable dev/# text= ) ecco come sfruttarlo per il nostro assistente finanziario personale 2 1 configura lovable e inizia un nuovo progetto iscriviti vai al sito web di lovable ai https //lovable dev e crea un account (se non lo hai già fatto) una volta effettuato l'accesso, crea un nuovo progetto dalla tua dashboard ( lovable ai la guida definitiva per principianti https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=1 ) sarai accolto con un input di testo (l'interfaccia del prompt) dove descrivi la tua applicazione prompt iniziale – descrivi la tua app nel nuovo progetto, inserisci una descrizione dettagliata della tua app assistente finanziario ad esempio prompt "app assistente finanziario personale per i consumatori l'app ha una pagina di registrazione/accesso; una dashboard che mostra il budget del mese corrente dell'utente rispetto alle spese; un modulo per aggiungere spese (importo, categoria, data); una pagina per impostare budget mensili per categoria; e una pagina di chatbot ai dove l'assistente risponde a domande finanziarie il design dovrebbe essere pulito, moderno, con un tono amichevole (ad es , un'icona avatar del chatbot) rendilo reattivo per dispositivi mobili " lovable elaborerà questo prompt e genererà il front end fondamentale per la tua app ( lovable ai la guida definitiva per principianti 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 ) in pochi secondi, avrai più pagine e componenti ui creati – da moduli a grafici – basati sulla tua descrizione ( lovable ai la guida definitiva per principianti 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 ) questa versione iniziale potrebbe includere dati segnaposto e navigazione di base rivedi l'ui generata clicca attraverso le pagine generate nell'editor di lovable potresti vedere un modulo di registrazione, una dashboard con grafici o liste fittizie, e un'area di interfaccia del chatbot non preoccuparti se non è perfetto – la forza di lovable è il perfezionamento iterativo ( lovable ai la guida definitiva per principianti https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) ora hai un punto di partenza per modificare 2 2 affina l'ui/ux con promemoria iterativi lovable ai ti consente di avere una conversazione con l'ai per perfezionare l'app puoi selezionare elementi e dare istruzioni di modifica, oppure semplicemente descrivere le modifiche in un nuovo promemoria questo miglioramento conversazionale e iterativo è una caratteristica fondamentale (l'ai regolerà layout, testo e persino funzionalità al volo) ( lovable ai la guida definitiva per principianti https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) ecco alcuni passaggi di affinamento modifica il design visivo ad esempio, se il dashboard è generato ma desideri uno stile o un layout diverso, istruisci lovable di conseguenza prompt "fai in modo che il dashboard abbia un grafico a torta delle spese per categoria e una scheda di riepilogo per 'budget rimanente' usa una combinazione di colori blu verde calmante per l'intera app " lovable applicherà queste modifiche – aggiungendo un componente grafico a torta e stilizzando i colori del tema come richiesto segue i principi moderni di ux, quindi le modifiche dovrebbero comunque apparire professionali ( lovable https //lovable dev/# text= ) regola layout e testo se alcuni testi o etichette non sono ideali, puoi modificarli direttamente o chiedere all'ai ad esempio, “rinomina il titolo della pagina ‘ai chatbot’ in ‘chiedi a finbot (assistente ai)’ e aggiungi una breve descrizione sotto l'intestazione ” puoi anche cliccare su un componente nell'editor e digitare un'istruzione (la seleziona e modifica di lovable) per apportare modifiche dettagliate ( lovable https //lovable dev/# text= ) ad esempio, clicca sul modulo di registrazione e chiedi un campo extra (come “nome” oltre a email/password), e l'ai modificherà il modulo aggiungi elementi mancanti se qualcosa non è stato generato inizialmente (forse un'icona di notifiche o una pagina delle impostazioni), puoi chiedere “aggiungi una pagina delle impostazioni dove gli utenti possono aggiornare il proprio profilo e attivare le notifiche via email per gli avvisi di budget ” l'ai creerà una nuova pagina o componente come descritto, integrandolo nella navigazione se appropriato migliora il flusso ux assicurati che il percorso dell'utente sia fluido ad esempio, dopo aver aggiunto una spesa nel modulo, l'app dovrebbe mostrare un elenco aggiornato o una conferma potresti chiedere “dopo che l'utente invia il modulo aggiungi spesa, mostra un messaggio di conferma ‘spesa aggiunta’ e aggiorna i totali del dashboard ” lovable può inserire la logica frontend necessaria (utilizzando js/react sotto il cofano) per riflettere questo a questo punto, i dati potrebbero essere statici o memorizzati in uno stato temporaneo – li collegheremo al backend reale presto durante questi perfezionamenti, testa l'app in anteprima per verificare le modifiche all'interfaccia utente lovable fornisce rendering in anteprima dal vivo ( lovable https //lovable dev/# text= ) ad esempio, dovresti essere in grado di navigare dalla pagina di accesso al dashboard (lovable potrebbe simulare la logica di navigazione di base) l'obiettivo è far sì che l'aspetto e la sensazione del front end siano vicini a ciò che desideri per il mvp 2 3 prepara il frontend per l'integrazione con il backend ora che l'interfaccia utente è a posto, assicurati che il tuo frontend generato da lovable sia pronto a connettersi a back4app (il nostro backend) lovable supporta la chiamata a api esterne e l'integrazione con i database ( lovable https //lovable dev/# text= ) sfrutteremo questo per il nostro backend parse aggiungi segnaposto api identifica dove il frontend deve comunicare con il backend i punti probabili includono quando un utente si registra o accede (per chiamare un'api di registrazione/accesso), quando si aggiunge una transazione (per postare la spesa al backend), quando si recuperano i dati del dashboard (per gettare i totali più recenti) e quando il chatbot ai chiede un consiglio (per chiamare un endpoint backend che invoca l'ai) in lovable, potresti non avere ancora chiamate api effettive, ma puoi inserire funzioni o commenti nel codice come promemoria ad esempio, nel gestore onsubmit del modulo delle spese, includi un commento o pseudo codice come // todo chiamare l'api backend per salvare la spesa collegati a back4app (parse) sdk o api lovable consente di includere pacchetti npm e di effettuare chiamate fetch hai due opzioni principali per l'integrazione utilizzando l'api rest/graphql di parse puoi far chiamare a lovable gli endpoint rest di back4app direttamente tramite fetch ad esempio, dopo aver impostato le classi backend, una chiamata api per creare una nuova transazione potrebbe apparire come un post a https //parseapi back4app com/classes/transaction con intestazioni appropriate in lovable, includeresti questo nella logica di invio del modulo (coprirà l'esatta api e le chiavi nella sezione backend ) utilizzando il sdk javascript di parse poiché lovable ti consente di sincronizzare il codice su github e modificarlo, potresti installare il sdk js di parse per un'integrazione front end più conveniente tuttavia, per semplicità, molti sviluppatori utilizzano chiamate rest dirette o chiamate a funzioni cloud per un mvp testa con dati fittizi prima che il backend effettivo sia pronto, puoi simulare chiamate api in lovable ad esempio, potresti far sì che il modulo delle spese aggiunga semplicemente l'entry a un elenco locale che popola il dashboard (stato temporaneo) questo assicura che il flusso del frontend funzioni una volta che il backend è attivo, sostituirai queste parti con vere chiamate api entro la fine di questo passaggio, dovresti avere un frontend completamente progettato per il tuo assistente finanziario personale – tutto creato e raffinato attraverso prompt in linguaggio naturale possiedi questo codice (lovable ti consente di esportarlo o sincronizzarlo su github) ( lovable https //lovable dev/# text=image%3a%20you%20own%20the%20code ) ora è il momento di costruire il backend che alimenterà i dati e le capacità ai di questa app 3\ implementazione del backend con back4app (parse) per il backend, utilizziamo back4app , un servizio ospitato per la piattaforma open source parse back4app fornisce un backend scalabile pronto all'uso con un database, autenticazione degli utenti, funzioni cloud e altro ancora ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=compared%20to%20individual%20setups %20,and%20integration%20with%20other%20services ) ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) questo significa che puoi concentrarti sulla logica della tua app senza preoccuparti della configurazione del server o della scalabilità configureremo lo schema del database per le finanze, implementeremo un'autenticazione utente sicura e scriveremo funzioni cloud per la logica principale (budget, notifiche, approfondimenti ai) 3 1 configura la tua app e database back4app crea un'app back4app accedi a back4app e crea una nuova applicazione (se hai seguito il consiglio dell'llm, potresti averlo fatto durante la pianificazione) ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) back4app provvederà a un database parse per te nel dashboard della tua app, apri il database browser per definire classi (tabelle) per i tuoi dati definire i modelli di dati in base alle nostre funzionalità, pianificare tre classi chiave utente – back4app ha già una classe utente integrata per l'autenticazione possiamo estenderla con campi extra se necessario (ad esempio, un flag “premium” o un id cliente stripe, vedere monetizzazione più avanti) transazione – per memorizzare ogni voce di spesa/entrata campi comuni importo (numero) – positivo per il reddito, negativo per le spese o semplicemente sempre positivo con un campo tipo separato categoria (string) – ad esempio, “cibo”, “affitto”, “intrattenimento” data (data) – quando la transazione è avvenuta utente (puntatore< utente>) – puntatore all'utente che possiede questa transazione (facoltativo) descrizione (stringa) – nota sulla transazione budget – per memorizzare le informazioni di budget potresti avere un budget per categoria o un budget mensile generale mese (stringa o data) – ad esempio, “2025 03” per identificare il mese categoria (string, opzionale) – se si sta budgettizzando per categoria (o si ha un valore speciale come “tutto” per il budget complessivo) importo (numero) – limite di budget per quel mese (e categoria) utente (puntatore< utente>) – proprietario imposta la sicurezza a livello di classe prima di codificare, configura le regole di sicurezza in modo che i dati siano isolati per utente parse utilizza acl (liste di controllo degli accessi) e permessi a livello di classe (clp) per proteggere i dati per impostazione predefinita, rendi le classi transazione e budget accessibili solo ai loro proprietari in back4app, vai alle impostazioni di ciascuna classe disabilita l'accesso pubblico in lettura/scrittura abilita la lettura/scrittura per l'“utente autenticato” (se vuoi che qualsiasi utente con accesso possa accedere, o meglio usa acl per oggetto) applicheremo anche l'acl a livello di oggetto quando salviamo gli oggetti ogni transazione o budget avrà un'acl che consente solo all'utente proprietario (e forse a un ruolo di amministratore) di leggerlo questo garantisce che i dati finanziari di un utente rimangano privati dagli altri ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) 3 2 implementare l'autenticazione dell'utente il parse server di back4app rende l'autenticazione degli utenti semplice registrazione e accesso la classe utente gestisce questo in modo nativo puoi utilizzare chiamate api rest o il parse sdk per registrare gli utenti e farli accedere ad esempio, tramite rest, un post a /users con username e password crea un utente; un post a /login con le credenziali effettua l'accesso (restituendo un token di sessione) se utilizzi il parse js sdk sul frontend, fornisce i metodi parse user signup() e parse user login() oauth (opzionale) se desideri accessi sociali (google, facebook, ecc ), parse li supporta tramite il suo sdk collegando i dati di autenticazione per un mvp, username/email e password sono la soluzione più semplice verifica email considera di abilitare la verifica dell'email in back4app (in modo che gli utenti confermino la loro email), che parse può gestire inviando email questo è facoltativo ma utile per un'app b2c in produzione pratica migliore di sicurezza non trasmettere o memorizzare mai password in chiaro parse gestisce l'hashing internamente dovresti anche imporre password forti o utilizzare l'autenticazione di terze parti per la sicurezza inoltre, utilizza https (gli endpoint di back4app sono https per impostazione predefinita) in modo che le credenziali non vengano inviate in chiaro attraverso la rete 3 3 collega il frontend al backend ora che i modelli di dati e l'autenticazione sono pronti, collega il tuo front end lovable a questo backend credenziali api in back4app, recupera il tuo id app e chiave javascript (se utilizzi il client sdk) o chiave api rest (per chiamate rest dirette) questi si trovano in impostazioni app > sicurezza e chiavi non esporre mai la chiave master sul client – è solo per uso lato server con privilegi completi esempio di rest api per creare una nuova transazione tramite rest, invieresti un post http 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 risposta includerà l' objectid della nuova transazione in pratica, se utilizzi il js sdk, puoi semplicemente chiamare parse user login() e poi creare un parse object per “transazione” e salvarlo, il che astrae le chiamate http nel front end lovable, puoi includere un piccolo script per fare questo quando il modulo delle spese viene inviato suggerimento usa il token di sessione dal login per autenticare le richieste successive (conservalo in modo sicuro, ad esempio, in memoria o nello storage locale secondo necessità) funzioni cloud per la logica aziendale mentre le chiamate rest dirette gestiscono le operazioni crud di base, per operazioni più complesse dovresti usare funzioni cloud le funzioni cloud di parse vengono eseguite sui server di back4app (node js) e consentono logica personalizzata in modo sicuro e scalabile ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=to%20implement%20the%20backend%20logic%2c,side%20javascript%20code ) ad esempio, possiamo scrivere una funzione per calcolare l'uso del budget o per recuperare un dashboard riassuntivo in un colpo solo // 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 }; }); questa funzione (solo un'illustrazione) interroga il database e restituisce dati strutturati per il dashboard il tuo front end lovable può chiamarla tramite l'api rest post /functions/getdashboarddata con il token di sessione e ricevere una risposta json utilizzare le cloud functions centralizza la logica e riduce le chiamate multiple dal client approfondimenti finanziari automatizzati (integrazione ai) la caratteristica distintiva è il consiglio guidato dall'ai per questo, puoi integrare un llm (come gpt 4) sul backend per analizzare i dati degli utenti e produrre raccomandazioni un approccio è utilizzare una funzione cloud che, quando chiamata, raccoglie le transazioni recenti dell'utente, formatta un prompt e chiama l'api di openai importante conserva la tua chiave api di openai in modo sicuro in back4app puoi aggiungerla come variabile di ambiente (back4app consente di aggiungere variabili di ambiente personalizzate o utilizzare la config in cloud code) e non esporla mai pubblicamente ( stripe & pagamenti documentazione lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ) ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) ad esempio, in 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 }; }); quando lo schermo del chatbot frontend lovable ha bisogno di un nuovo messaggio, chiama getspendingadvice la funzione cloud svolge un lavoro pesante (recupero dati, chiamata ai) e restituisce il testo del consiglio da visualizzare questo mantiene la tua chiave openai e la logica sul server, garantendo la sicurezza 3 4 gestione delle notifiche e degli avvisi le app di finanza personale inviano spesso avvisi (ad es , “hai superato il tuo budget” o promemoria per inserire le spese) utilizzando back4app, hai alcune opzioni notifiche push se costruisci un'app mobile o una pwa, back4app (parse) può integrarsi con i servizi push di apple/google dovresti installare il parse push sdk e utilizzare cloud functions o cloud jobs per inviare notifiche quando le condizioni sono soddisfatte avvisi email/sms puoi utilizzare il cloud code per inviare email parse server consente di inviare email tramite mailgun, sendgrid, ecc , configurando l'adattatore email per un mvp, potresti saltare questo, ma è disponibile in alternativa, utilizza l'api di un servizio (twilio per sms, ecc ) dal cloud code quando si verificano determinati trigger (ad esempio, superamento del budget) un esempio se vuoi avvisare quando la spesa > budget, potresti aggiungere una cloud function checkbudgetstatus che calcola la spesa (come in getdashboarddata ) e se supera il budget, utilizza un'api email per inviare un avviso all'email dell'utente questo potrebbe essere chiamato periodicamente (o attivato dopo ogni nuova transazione) 3 5 migliori pratiche di sicurezza la sicurezza è fondamentale quando si tratta di dati finanziari controllo degli accessi ai dati abbiamo impostato clp/acl – verifica che ogni scrittura nel database imposti un acl in modo che solo il proprietario (e gli amministratori) possano leggerlo ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=%2a%20class,for%20anonymous%20users%20using%20sessions ) dato che il lato client non deve mai presumere che l'utente non possa manomettere i dati; il server dovrebbe applicare controlli (come nelle funzioni cloud, usa sempre request user dalla sessione per filtrare i dati, non un userid fornito dal client) non esporre segreti tutte le chiavi api (back4app master key, chiave openai, chiave segreta stripe, ecc ) devono rimanere nel backend non metterle mai nel codice front end o nei prompt di lovable lovable ha una funzione “aggiungi chiave api” per la memorizzazione sicura delle chiavi se necessario ( stripe & pagamenti documentazione lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ), e back4app utilizza variabili di ambiente per questo ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) nel cloud code, accedili tramite process env (come mostrato sopra) ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) in questo modo, anche se il tuo front end viene ispezionato, le chiavi sensibili non sono visibili valida gli input anche se lovable potrebbe generare moduli con alcune validazioni, valida sempre anche sul server ad esempio, assicurati che un importo di spesa non sia negativo, o che i campi di testo non siano eccessivamente lunghi, per prevenire abusi o attacchi di iniezione le funzioni cloud di parse possono utilizzare la validazione dei parametri (il request params nella funzione cloud può essere controllato per il formato atteso) usa https e le ultime sdk gli endpoint di back4app sono https per impostazione predefinita assicurati che il tuo dominio personalizzato (se ne usi uno) sia anch'esso protetto usa le ultime sdk di parse che includono patch di sicurezza inoltre, mantieni aggiornate le dipendenze del tuo cloud code (ad es , librerie stripe o openai) implementando il backend con queste pratiche, stabilisci una solida base un database scalabile , autenticazione utente sicura, logica lato server per calcoli finanziari e punti di integrazione per ai e pagamenti successivamente, monetizzeremo questa piattaforma integrando stripe per abbonamenti 4\ strategia di monetizzazione integrazione di stripe per abbonamenti premium per trasformare il tuo assistente finanziario in un'attività b2c sostenibile, probabilmente offrirai un modello freemium funzionalità di base gratuite, funzionalità avanzate (come analisi ai dettagliate o conti illimitati) come premium utilizzeremo stripe per l'elaborazione dei pagamenti, poiché supporta facilmente la fatturazione per abbonamenti back4app e lovable si integrano bene con stripe – lovable supporta anche l'uso di stripe payment links out of the box per configurazioni rapide ( stripe & pagamenti documentazione lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) copriremo un'integrazione passo dopo passo utilizzando back4app cloud code e l'api di stripe per una soluzione robusta, oltre a menzionare alternative più semplici 4 1 configurazione di stripe e creazione del prodotto crea un account stripe se non lo hai già fatto, registrati su stripe nel dashboard, ottieni le tue chiavi api (avrai bisogno della chiave segreta per le chiamate server e della chiave pubblicabile per qualsiasi utilizzo lato client) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=3 1%20,key ) non esporre mai pubblicamente la chiave segreta definisci la tua offerta premium in stripe, imposta un prodotto per il tuo abbonamento (ad esempio, “finassist premium”) e un piano di prezzo (ad esempio, $5 al mese) puoi farlo nel dashboard di stripe sotto prodotti questo ti darà un id prezzo (o id piano) che utilizzerai quando crei abbonamenti o sessioni di checkout 4 2 integrazione back4app tramite cloud functions integreremo stripe utilizzando il cloud code di back4app in modo che l'acquisto e la verifica dell'abbonamento avvengano in modo sicuro sul lato server ( 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 ) il flusso generale creazione del cliente quando un utente opta per il premium, crea un cliente stripe per loro (se non è già stato creato) possiamo farlo automaticamente al momento della registrazione o al primo tentativo di upgrade sessione di checkout (abbonamento) utilizza l'api checkout o subscription di stripe per addebitare l'utente webhook o conferma dopo il pagamento, conferma l'abbonamento e contrassegna l'utente come premium nel nostro database implementiamo questi installa stripe sdk nel cloud code nella tua cartella cloud code su back4app, includi stripe in package json dipendenze (ad esempio, "stripe" "^12 0 0" ) poi, in main js , inizializzalo const stripe = require('stripe')(process env stripe secret key); negozio stripe secret key nella configurazione di back4app (sotto impostazioni del server > variabili d'ambiente ) funzioni di cliente e abbonamento di stripe aggiungi funzioni cloud per gestire l'upgrade 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 }; }); questa cloud function fa due cose garantire che l'utente abbia un record cliente stripe e creare una sessione di checkout per l'abbonamento la sessione fornisce un url al quale l'utente verrà reindirizzato per il pagamento (utilizziamo checkout qui per semplicità; gestisce tutta l'interfaccia utente dei pagamenti) flag premium abbiamo aggiunto un customerid campo a user per l'integrazione con stripe (puoi aggiungerlo tramite il back4app dashboard o utilizzando user set come sopra) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) aggiungi anche un campo booleano ispremium (predefinito falso) imposteremo ispremium=true una volta che l'abbonamento è attivo reindirizza a stripe checkout nel tuo front end lovable, quando l'utente clicca su “aggiorna a premium”, chiama il createstripecheckout funzione cloud (ad esempio, tramite rest post /functions/createstripecheckout con token di sessione) restituisce un sessionid usa stripe js sul frontend per reindirizzare essere adorabile come un front end senza codice potrebbe non includere automaticamente stripe js, ma puoi iniettare questo script in un componente html/js o come parte di un gestore onclick utilizzando l'editor (o dopo aver esportato il codice) gestione del post pagamento dopo che l'utente paga, stripe checkout lo reindirizzerà a success url che abbiamo fornito (puoi creare una semplice pagina di “grazie” in lovable a /premium success ) tuttavia, a questo punto, il pagamento è stato effettuato ma il nostro backend non è stato informato per aggiornare ispremium ci sono due modi per gestire questo per semplicità, adotteremo l'approccio (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 }; }); la tua pagina di successo può chiamare verifysubscription se restituisce ispremium\ true , sai che l'utente è ora aggiornato (e il backend lo ha contrassegnato così) al prossimo accesso, o al prossimo utilizzo dell'app, il front end potrebbe anche controllare il user oggetto ispremium campo (tramite il parse sdk o un /users/me get) per limitare le funzionalità 4 3 limitare le funzionalità premium con il flusso di pagamento in atto, implementare il gating sia nel frontend che nel backend interfaccia frontend ui/ux se user ispremium è falso, puoi disabilitare o nascondere le funzionalità premium ad esempio, se “analisi dettagliata ai” è una funzionalità solo per premium, il pulsante o l'elemento di menu per essa non dovrebbe apparire o dovrebbe chiedere “aggiorna per accedere a questa funzionalità ” dopo l'aggiornamento, riattiva queste funzionalità poiché il frontend può ottenere lo stato di ispremium dell'utente dopo il login (salvalo o recuperalo tramite una chiamata api), utilizza il rendering condizionale (lovable potrebbe consentire di aggiungere condizioni nella sua logica, oppure gestiscilo nel codice dopo l'esportazione) applicazione backend non fare mai affidamento solo sul frontend – applica anche sul backend ad esempio, se c'è una funzione cloud getdetailedreport che è premium, controlla request user get("ispremium") all'inizio e genera un errore o rifiuta se non è premium allo stesso modo, se hai classi separate per i dati premium, utilizza clp o ruoli potresti creare un ruolo “premium” in parse e assegnare gli utenti paganti a quel ruolo quindi, alcune autorizzazioni di classe o accesso a funzioni potrebbero essere limitati a quel ruolo parse clp supporta l'accesso basato su ruoli ( una guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) questo è più avanzato, ma scalando, è un modo pulito per gestire i diritti test simula entrambi gli scenari – un utente gratuito e un utente premium assicurati che un utente gratuito che tenta un'azione premium venga negato in modo gentile (ad esempio, il frontend mostra un messaggio di aggiornamento invece di chiamare l'api, o se l'api viene chiamata, l'errore viene gestito) assicurati che un utente premium non abbia ostacoli 4 4 monetizzazione rapida alternativa con link di pagamento (menzione facoltativa) se quanto sopra sembra complesso per un mvp, nota che stripe payment links offrono una soluzione più rapida e senza codice puoi creare un link di pagamento in stripe per il tuo prodotto in abbonamento e semplicemente incorporare quel link nella tua app (ad esempio, il pulsante “aggiorna” apre il checkout di stripe ospitato da stripe) la documentazione di lovable suggerisce persino questo per flussi di checkout rapidi ( stripe & pagamenti documentazione di lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & pagamenti documentazione di lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) la limitazione è che dovresti poi riconciliare manualmente quali utenti hanno pagato (ad esempio, tramite csv o dashboard di stripe) a meno che tu non implementi ancora un webhook per un pilota o un prototipo, i link di pagamento vanno bene gli utenti cliccano sul link, pagano sul sito di stripe e tu li aggiorni manualmente su back4app impostando un campo ma per una soluzione scalabile, il metodo integrato che abbiamo dettagliato è molto più fluido per l'esperienza utente (aggiorna automaticamente l'account) 4 5 considerazioni post abbonamento ricevute e fatture stripe può gestire l'invio di ricevute via email puoi anche integrare il portale clienti di stripe per gestire gli abbonamenti (permettere agli utenti di annullare o aggiornare le carte da soli) periodi di prova puoi offrire un periodo di prova creando un abbonamento stripe con trial days o impostando solo ispremium dopo un certo periodo questo può essere gestito tramite le impostazioni di stripe, ma assicurati di rifletterlo nella logica della tua app (ad esempio, mostrare lo stato “prova”) scalabilità dei pagamenti stripe stesso scala bene man mano che ottieni più utenti, monitora gli eventi webhook e assicurati che le tue funzioni cloud per stripe siano ottimizzate (non recuperare dati non necessari) tratteremo ulteriormente la scalabilità in seguito a questo punto, hai un modo per monetizzare la tua app attraverso abbonamenti – gli utenti possono aggiornare per sbloccare funzionalità premium, e il tuo backend sa chi è premium ora affrontiamo come scalare questa piattaforma per molti utenti e mantenerla performante e sicura nel lungo periodo 5\ considerazioni su scalabilità e sicurezza costruire una piattaforma b2c di successo significa pianificare la crescita entrambi lovable ai e back4app sono ben adatti per la scalabilità lovable genera frontend di livello produzione, e back4app (parse) è un servizio gestito che gestisce automaticamente gran parte della scalabilità (clustering del database, infrastruttura di auto scaling) per te ( una guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) tuttavia, dovresti seguire le migliori pratiche nel design della tua app per garantire che possa gestire un carico crescente in modo efficiente 5 1 strutturazione efficiente dei dati progettazione del modello rivedi il tuo schema dati man mano che il numero di utenti cresce le classi che abbiamo creato (utente, transazione, budget) dovrebbero essere sufficienti, ma considera il volume un singolo utente potrebbe registrare migliaia di transazioni il database parse (supportato da mongodb o postgresql su back4app ( una guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=enabling%20developers%20to%20launch%20back,as%20database%20management%2c%20authentication%2c%20live )) può gestire grandi collezioni, ma potresti voler creare indici su campi frequentemente interrogati per impostazione predefinita, parse indicizza objectid e puntatori; per altri come data o categoria , considera di creare un indice di database se necessario (back4app consente di aggiungere indici tramite l'editor dello schema o programmaticamente) separazione delle preoccupazioni se la tua app si espande (ad esempio, aggiungendo investimenti o altri dati), crea classi separate piuttosto che sovraccaricare una singola collezione con molti tipi di dati questo mantiene ogni query focalizzata e snella 5 2 ottimizzazione delle prestazioni delle query query inefficienti possono rallentare la tua app man mano che i dati crescono segui queste migliori pratiche per le query di parse usa query indicizzate “parse utilizza indici in modo che la tua query possa esaminare un sottoinsieme di dati invece di una scansione completa ” ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) favorisci le query che utilizzano condizioni di uguaglianza o intervallo su campi indicizzati ad esempio, query equalto("user", currentuser) o gli intervalli di date utilizzano indici, mentre le query per != o regex complessi non utilizzeranno indici e dovrebbero essere evitate ( parse server la guida alle migliori pratiche 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 ) invece di notequalto("category", "food") , fai query per tutte le altre categorie specifiche o ristruttura la logica scrivi query ristrittive recupera solo i dati di cui hai bisogno parse ti consente di selezionare campi specifici e impostare un limite per impostazione predefinita, le query restituiscono un massimo di 100 risultati ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text=a%20query%20limit%20is%20100,the%20number%20of%20results%20returned ) usa la paginazione ( skip / limit ) per elenchi di transazioni piuttosto che estrarre migliaia di dati in una sola volta ad esempio, per mostrare la cronologia delle transazioni, recupera 50 alla volta (con limit 50 ) e implementa “carica di più” nell'interfaccia utente evita grandi join sul client se hai bisogno di combinare dati (ad es , utente + transazioni + budget), può essere più efficiente farlo nel cloud code (server) e inviare un risultato combinato, piuttosto che il client che esegue più richieste e join abbiamo utilizzato questo approccio in getdashboarddata cloud function 5 3 strategie di caching caching lato client gli sdk di parse supportano la memorizzazione nella cache dei risultati delle query localmente ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) ad esempio, su mobile, puoi usare query cachepolicy = cachepolicy cache then network per mostrare rapidamente i dati memorizzati nella cache mentre recuperi gli aggiornamenti ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) in un contesto web, potresti memorizzare alcuni dati in memoria o localstorage (ad es , saldo conosciuto più recente) per rendere l'app più reattiva rinfresca sempre in background per accuratezza caching lato server back4app non fornisce una cache in memoria pronta all'uso per i risultati delle query, ma puoi implementare una semplice memorizzazione nella cache nelle cloud functions se necessario ad esempio, se generare un report ai pesante richiede tempo, potresti memorizzare il risultato in una nuova classe (o anche in un oggetto cachedreport con timestamp) in modo che le richieste successive entro, diciamo, 10 minuti restituiscano il risultato memorizzato nella cache invece di ricalcolare questo è particolarmente utile se molti utenti chiedono frequentemente analisi all'ai – memorizza nella cache la loro ultima analisi per ridurre le chiamate api (e i costi) cdn per risorse statiche back4app serve automaticamente i file tramite cdn se la tua app ha immagini o download (come una funzione di report pdf), memorizzali utilizzando lo storage di file parse che utilizza cdn per una consegna globale veloce ( parse self hosted vs back4app https //blog back4app com/parse self hosted/# text=parse%20self%20hosted%20vs%20back4app,cache ) 5 4 lavori in background e automazione man mano che la tua base utenti cresce, vorrai automatizzare la manutenzione e i compiti pesanti lavori programmati (cron) parse consente di pianificare lavori di cloud code da eseguire a intervalli ( come creare il tuo lavoro cron di parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=introduction ) ( come creare il tuo lavoro cron di parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory ) ad esempio, puoi creare un lavoro da eseguire ogni notte che genera un “riepilogo di fine mese” per ogni utente, o elimina eventuali dati obsoleti nel dashboard di back4app, sotto impostazioni del server, puoi pianificare questi lavori per essere eseguiti quotidianamente/settimanalmente ( che cos'è parse server ? | back4app https //www back4app com/product/what is parse server# text=what%20is%20parse%20server%20%3f,long%20running%20computation%20at%20any ) ( come costruire un backend per typescript? tutorial back4app https //www back4app com/tutorials/how to build a backend for typescript# text=back4app%20www,at%20whatever%20interval%20suits ) definisci un lavoro con parse cloud job("jobname", (request) => { }) nel cloud code ( come creare il tuo lavoro cron di parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=2,some%20time%20and%20destroy%20them ) usa questo per inviare email di riepilogo mensili calcolare report annuali e salvarli per un accesso rapido rimuovere o archiviare dati obsoleti (pulizia) qualsiasi attività periodica che non richiede l'attesa da parte di un utente webhook e integrazioni esterne man mano che cresci, potresti integrare più servizi (magari estraendo dati delle transazioni bancarie tramite un'api, ecc ) progetta il tuo backend per gestire webhook esterni o fetch cron – utilizzando funzioni cloud o lavori come appropriato ad esempio, se colleghi un'api bancaria che invia transazioni, utilizza un ricevitore webhook (può essere fatto tramite una rotta express personalizzata nel cloud code o un piccolo server esterno che poi scrive su parse tramite rest) 5 5 monitoraggio e registrazione logging usa console log() nel cloud code generosamente attorno alle operazioni critiche (ma evita di registrare informazioni sensibili in produzione) back4app fornisce log dove puoi vedere errori o problemi di prestazioni questo aiuterà a identificare query lente o pagamenti stripe falliti, ecc analytics monitora le metriche di utilizzo – ad esempio, quante transazioni per utente, quante query ai vengono effettuate – così sai quali funzionalità sono utilizzate intensamente (e potrebbero necessitare di ottimizzazione o gestione dei costi se utilizzi un'api ai a pagamento) scaling the backend l'auto scaling di back4app gestirà le app tipiche su scala web, ma se la tua app decolla davvero, considera questi database optimizations se utilizzi mongodb, collezioni molto grandi potrebbero necessitare di sharding – back4app può gestirlo con i loro piani a pagamento, ma dovresti discuterne con loro se raggiungi milioni di record read/write separation parse non può farlo direttamente a livello di app, ma puoi progettare il tuo utilizzo in modo che le letture pesanti (come le analisi) vengano effettuate su repliche o tramite dati esportati in un data warehouse, mantenendo il db primario focalizzato su query transazionali rate limiting imposta limiti appropriati per prevenire abusi (back4app potrebbe avere limiti di frequenza predefiniti al secondo; assicurati che il tuo front end non colpisca l'api involontariamente) concurrent cloud code se esegui funzioni cloud pesanti, nota che vengono eseguite su risorse limitate per calcoli molto pesanti, potresti scaricare su un aws lambda o un servizio separato e chiamarlo dal cloud code in alternativa, suddividi i compiti in parti più piccole o utilizza lavori in background che possono essere eseguiti in sequenza 5 6 vigilanza continua sulla sicurezza man mano che cresci, crescono anche le esigenze di sicurezza usa i ruoli per l'amministratore crea un ruolo “admin” se hai bisogno di accedere ai dati degli utenti o moderare poi assegna a quel ruolo permessi più elevati ad esempio, un amministratore potrebbe avere il permesso di leggere/scrivere tutte le transazioni per scopi di supporto gli utenti normali non lo avrebbero in questo modo non dovrai mai usare la chiave master in modo arbitrario audit regolari rivedi periodicamente le impostazioni del tuo clp e acl ( una guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) è facile durante lo sviluppo aprire qualcosa per il testing e dimenticare di chiuderlo usa gli strumenti del dashboard di sicurezza di back4app per controllare le classi che sono pubbliche quando non dovrebbero esserlo rotazione dei segreti aggiorna le tue chiavi api se necessario e conservale nella configurazione se una chiave potrebbe essere trapelata (ad esempio, l'hai registrata accidentalmente), rigenerala stripe e openai consentono chiavi rotanti conformità se gestisci molti dati finanziari, considera gli standard di conformità ad esempio, non memorizzare alcuna informazione sensibile su conti bancari o carte sui tuoi server (lascialo a stripe) rispetta le leggi sulla privacy per i dati degli utenti (offri la cancellazione dei dati su richiesta, ecc , il che è più facile poiché è tutto in una piattaforma come back4app) infine, testa su larga scala quando possibile usa script o un servizio di testing per simulare molti utenti che utilizzano la tua app contemporaneamente osserva come si comporta il sistema – forse il tempo di risposta su quella getdashboarddata funzione è buono per 100 transazioni ma rallenta a 10 000 (allora potresti considerare di pre aggregare i totali mensili nella classe budget per evitare di sommare ogni volta) identificare proattivamente questi problemi ti farà risparmiare mal di testa in seguito conclusione ora hai pianificato, costruito e preparato per scalare un assistente finanziario personale guidato da ai a stack completo! 🎉 partire da una fase di design assistita da llm assicura che tu abbia considerato tutti gli aspetti (e puoi sempre tornare a un llm per idee su miglioramenti) il lovable ai front end ti ha fornito un'interfaccia utente funzionale e rifinita in una frazione del tempo che ci vorrebbe per codificare a mano ( lovable https //lovable dev/# text= )】, ed è collegato a un potente back4app backend che gestisce dati, autenticazione e si integra con ai e pagamenti in modo sicuro hai implementato stripe per la monetizzazione, seguendo le migliori pratiche affinché solo gli utenti paganti sbloccano valore premium con caching, query efficienti e lavori in background, l'app è architettata per gestire la crescita ora tocca a te lanciare e iterare monitora il feedback degli utenti, utilizza le tue tecniche di pianificazione ai per fare brainstorming su nuove funzionalità (magari un'ai che suggerisce aggiustamenti di budget, o integrazione con conti bancari), e affina continuamente l'esperienza combinando strumenti no code/low code con la tua logica personalizzata, puoi muoverti velocemente ma mantenere comunque il controllo sulla qualità e scalabilità del tuo prodotto buona fortuna nella costruzione del tuo assistente finanziario – le basi sono tutte pronte per te per creare un compagno e scalabile finanziario per i tuoi utenti! 🚀 fonti documentazione di back4app (parse) sulla modellazione dei dati, sicurezza e integrazione con stripe ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( guida per principianti alla piattaforma parse su back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) ( stripe backend di back4app https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) ( stripe backend di back4app https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=in%20this%20guide%2c%20we%20are,integration%20using%20a%20web%20example )7】 sito ufficiale di lovable ai e guide su come costruire app web da prompt in linguaggio naturale ( lovable https //lovable dev/# text= ) ( lovable ai la guida definitiva per principianti https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=lovable%20ai%20is%20an%20innovative,pleasing%20designs%20and%20robust%20functionality )7】 documentazione lovable – suggerimenti per l'integrazione di stripe (link di pagamento vs configurazione avanzata ( stripe & pagamenti documentazione lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & pagamenti documentazione lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways )0】 back4app blog – utilizzare openai con back4app (ambiente cloud code e archiviazione sicura delle chiavi ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) ( come costruire un backend per un assistente ai guida passo passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so )3】 pratiche migliori di parse – indicazioni sull'ottimizzazione delle query e sulla memorizzazione nella cache per scali ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) ( parse server la guida alle migliori pratiche https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed )9】 back4app cron jobs – come pianificare attività in background per la manutenzione e report automatici ( come creare il tuo cron job parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory )7】 approfondimenti sulla pianificazione llm – come modelli avanzati come gpt 4 possono scomporre i requisiti di progetto in modo efficace ( sfruttare gli llm per gestire i miei progetti (parte 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】