Construindo um Aplicativo Web Escalável com IA Poderosa com Lovable AI e Back4App

os empreendedores agora podem construir rapidamente qualquer aplicativo web combinando ferramentas de desenvolvimento impulsionadas por ia e serviços de backend escaláveis este tutorial fornece um roteiro completo sobre como construir um assistente de finanças pessoais – desde o planejamento inicial até um front end gerado por ia (lovable ai), um robusto backend back4app , monetização stripe , e finalmente práticas recomendadas de escalabilidade e segurança para uma plataforma b2c ao final, você terá um plano claro e acionável para lançar seu próprio assistente financeiro impulsionado por ia 1\ planejamento de software com llms antes de escrever qualquer código, comece aproveitando modelos de linguagem de grande porte (llms) para planejar seu software modelos modernos com capacidade de raciocínio como anthropic claude 3 7 , openai gpt 4 , e deepseek r1 podem transformar uma ideia simples em um detalhado plano de projeto na verdade, “os llms podem gerar efetivamente descrições detalhadas de projetos a partir de um simples esboço de projeto e dividir o projeto em tarefas ” ( aproveitando llms para gerenciar meus projetos (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 ) use essas ferramentas de ia como seu parceiro de brainstorming e arquiteto defina a visão escreva um prompt que descreva claramente os objetivos, usuários alvo e recursos principais do assistente de finanças pessoais por exemplo 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 o que acontece? um llm avançado de raciocínio (claude 3 7, gpt o3, deepseek r1, etc ) irá raciocinar através deste prompt e normalmente responderá com uma análise organizada – por exemplo, autenticação de usuário, módulo de rastreamento de transações, módulo de orçamento, módulo de consultoria de ia e recomendações para a pilha de tecnologia (frontend, backend, banco de dados) ele pode sugerir o uso de um framework web para a interface do usuário e um baas (backend as a service) para desenvolvimento rápido veja abaixo os resultados usando 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 refine a arquitetura em seguida, peça ao llm mais detalhes sobre cada componente por exemplo, pergunte lhe para detalhar o responsabilidades de frontend vs backend e como a funcionalidade do assistente de ia funcionará 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) resultado esperado o llm pode propor um design cliente servidor onde o frontend (aplicativo web ou móvel) lida com a interface do usuário (formulários de entrada para despesas, painéis, interface de chat) e o backend lida com armazenamento de dados, lógica de negócios e chamadas para serviços de ia ele pode recomendar o uso de lovable ai para geração rápida de front end e back4app (parse platform) para o backend, dada sua escalabilidade e velocidade a resposta pode delinear modelos de dados (por exemplo, uma user classe, transaction classe, budget classe) e como o recurso de chatbot chama uma api llm para conselhos não hesite em iterar se algo não estiver claro, faça perguntas de acompanhamento o objetivo é um plano de implementação estruturado cobrindo todos os principais recursos quebra de funcionalidades e tarefas por fim, use o llm para gerar uma lista de funcionalidades e lista de tarefas de desenvolvimento isso garante que você tenha um roteiro claro para seu mvp por exemplo 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 " resultado esperado o modelo listará recursos como registro/login de usuário , formulário de entrada de despesas , criação de orçamento , painel com resumo de gastos , chatbot de ia para dicas financeiras , etc , juntamente com subtarefas pode dizer “ autenticação – construir páginas de cadastro/login (frontend) e api de gerenciamento de usuários (backend); rastreamento de despesas – ui de entrada de despesas, endpoint de backend para salvar transações; orçamentação – ui para definir orçamentos, lógica de backend para calcular o orçamento restante; chatbot de dicas de ia – integrar uma api de ia (openai) no backend para analisar os gastos do usuário e retornar dicas” – e assim por diante você pode solicitar uma recomendação de stack tecnológica também por exemplo, “recomendar bibliotecas ou serviços para gráficos, notificações e quaisquer integrações de terceiros (como stripe para pagamentos) ” as respostas do llm podem informar suas escolhas (por exemplo, sugerindo uma biblioteca de gráficos ou lembrando sobre medidas de segurança) até o final desta fase de planejamento, você deve ter uma especificação gerada por llm uma lista de recursos, um esboço de arquitetura e sugestões de pilha tecnológica trate isso como um plano inicial – você sempre pode ajustar com base em suas próprias percepções – mas isso acelera dramaticamente o processo de planejamento com raciocínio assistido por ia 2\ desenvolvimento do mvp com lovable ai (front end) com um plano em mãos, você pode construir o produto mínimo viável (mvp) do front end rapidamente usando lovable ai , um construtor de aplicativos impulsionado por ia lovable ai transforma comandos em linguagem natural em código de aplicação web funcional, permitindo prototipagem rápida e design ao descrever a interface e a funcionalidade do seu aplicativo em inglês simples, você “ assistirá à transformação em uma aplicação totalmente funcional com uma estética bonita ” ( lovable https //lovable dev/# text=creating%20software%20has%20never%20been,functional%20application%20with%20beautiful%20aesthetics ) esta ferramenta é 20× mais rápida do que codificar à mão – você simplesmente descreve sua ideia e o lovable gera o código e a interface para você ( lovable https //lovable dev/# text= ) aqui está como aproveitá la para nosso assistente de finanças pessoais 2 1 configurar lovable e iniciar um novo projeto inscreva se vá para o site da lovable ai https //lovable dev e crie uma conta (se ainda não tiver) uma vez logado, crie um novo projeto a partir do seu painel ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=1 ) você será recebido com um campo de texto (a interface de prompt) onde você descreve seu aplicativo prompt inicial – descreva seu app no novo projeto, insira uma descrição detalhada do seu aplicativo assistente financeiro por exemplo prompt "aplicativo assistente financeiro para consumidores o aplicativo tem uma página de inscrição/login; um painel mostrando o orçamento do mês atual do usuário em comparação com os gastos; um formulário para adicionar despesas (valor, categoria, data); uma página para definir orçamentos mensais por categoria; e uma página de chatbot de ia onde o assistente responde a perguntas financeiras o design deve ser limpo, moderno, com um tom amigável (por exemplo, um ícone de avatar de chatbot) faça o responsivo para dispositivos móveis " a lovable processará este prompt e gerará a fundação do front end para seu aplicativo ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes 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 ) em segundos, você terá várias páginas e componentes de ui criados – de formulários a gráficos – com base na sua descrição ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes 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 ) esta versão inicial pode incluir dados de exemplo e navegação básica revise a ui gerada clique nas páginas geradas no editor da lovable você pode ver um formulário de inscrição, um painel com gráficos ou listas fictícias, e uma área de interface de chatbot não se preocupe se não estiver perfeito – a força da lovable é o refinamento iterativo ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) você agora tem um ponto de partida para ajustar 2 2 refinar a ui/ux com prompts iterativos lovable ai permite que você tenha uma conversa com a ia para ajustar o aplicativo você pode selecionar elementos e dar instruções de edição, ou apenas descrever mudanças em um novo prompt essa melhoria conversacional e iterativa é um recurso central (a ia ajustará layouts, texto e até mesmo funcionalidade em tempo real) ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=development%20process,the%20sharing%20and%20feedback%20process ) aqui estão alguns passos de refinamento ajustar design visual por exemplo, se o painel for gerado, mas você quiser um estilo ou layout diferente, instrua o lovable de acordo prompt "faça com que o painel tenha um gráfico de pizza de gastos por categoria e um cartão de resumo para 'orçamento restante' use uma paleta de cores azul esverdeada calmante para todo o aplicativo " o lovable aplicará essas mudanças – adicionando um componente de gráfico de pizza e estilizando as cores do tema conforme solicitado ele segue princípios modernos de ux, então as mudanças ainda devem parecer profissionais ( lovable https //lovable dev/# text= ) ajustar layouts & texto se algum texto ou rótulos não forem ideais, você pode editá los diretamente ou solicitar ao ai por exemplo, “renomeie o título da página ‘chatbot ai’ para ‘pergunte ao finbot (assistente ai)’ e adicione uma breve descrição abaixo do cabeçalho ” você também pode clicar em um componente no editor e digitar uma instrução (o selecionar & editar do lovable) para fazer alterações detalhadas ( lovable https //lovable dev/# text= ) por exemplo, clique no formulário de inscrição e peça um campo extra (como “nome” além de email/senha), e o ai modificará o formulário adicionar elementos faltantes se algo não foi gerado inicialmente (talvez um ícone de notificações ou uma página de configurações), você pode solicitar “adicione uma página de configurações onde os usuários possam atualizar seu perfil e ativar notificações por email para alertas de orçamento ” o ai criará uma nova página ou componente conforme descrito, integrando o à navegação se apropriado melhorar o fluxo de ux garanta que a jornada do usuário seja suave por exemplo, após adicionar uma despesa no formulário, o aplicativo deve mostrar uma lista atualizada ou uma confirmação você pode solicitar “após o usuário enviar o formulário adicionar despesa, mostre uma mensagem de confirmação ‘despesa adicionada’ e atualize os totais do painel ” o lovable pode inserir a lógica de frontend necessária (usando js/react nos bastidores) para refletir isso neste estágio, os dados podem ser estáticos ou armazenados em um estado temporário – nós os conectaremos ao backend real em breve ao longo dessas refinamentos, teste o aplicativo na pré visualização para verificar as mudanças na interface lovable fornece renderização de pré visualização ao vivo ( lovable https //lovable dev/# text= ) por exemplo, você deve ser capaz de navegar da página de login para o painel (lovable pode simular a lógica básica de navegação) o objetivo é fazer com que a aparência e a sensação do front end se aproximem do que você deseja para o mvp 2 3 preparar o frontend para integração com o backend agora que a interface está em forma, certifique se de que seu frontend gerado pelo lovable está pronto para se conectar ao back4app (nosso backend) lovable suporta chamadas a apis externas e integração com bancos de dados ( lovable https //lovable dev/# text= ) vamos aproveitar isso para nosso backend parse adicionar espaços reservados da api identificar onde o frontend precisa se comunicar com o backend os pontos prováveis incluem quando um usuário se inscreve ou faz login (para chamar uma api de inscrição/login), ao adicionar uma transação (para postar a despesa no backend), ao buscar os dados do painel (para getar os totais mais recentes) e quando o chatbot de ia pede conselhos (para chamar um endpoint do backend que invoca a ia) no lovable, você pode não ter chamadas de api reais ainda, mas pode colocar funções ou comentários no código como lembretes por exemplo, no manipulador onsubmit do formulário de despesas, inclua um comentário ou pseudo código como // todo chamar a api do backend para salvar a despesa conectar ao back4app (parse) sdk ou api o lovable permite incluir pacotes npm e fazer chamadas fetch você tem duas opções principais para integração usando a api rest/graphql do parse você pode fazer com que o lovable chame os endpoints rest do back4app diretamente via fetch por exemplo, depois de configurarmos as classes do backend, uma chamada de api para criar uma nova transação pode parecer um post para https //parseapi back4app com/classes/transaction com os cabeçalhos apropriados no lovable, você incluiria isso na lógica de envio do formulário (cobraremos a api exata e as chaves na seção de backend ) usando o sdk javascript do parse como o lovable permite que você sincronize o código com o github e edite, você poderia instalar o sdk js do parse para uma integração de frontend mais conveniente no entanto, para simplicidade, muitos desenvolvedores usam chamadas rest diretas ou chamadas de funções em nuvem para um mvp testar com dados falsos antes que o backend real esteja pronto, você pode simular chamadas de api no lovable por exemplo, você poderia fazer com que o formulário de despesas simplesmente adicionasse a entrada a uma lista local que preenche o painel (estado temporário) isso garante que o fluxo do frontend esteja funcionando assim que o backend estiver ativo, você substituirá essas partes por chamadas de api reais ao final desta etapa, você deve ter um frontend totalmente projetado para o seu assistente de finanças pessoais – tudo criado e refinado através de prompts de linguagem natural você possui este código (o lovable permite que você exporte ou sincronize com seu github) ( lovable https //lovable dev/# text=image%3a%20you%20own%20the%20code ) agora é hora de construir o backend que alimentará os dados e as capacidades de ia deste aplicativo 3\ implementação de backend com back4app (parse) para o backend, usamos back4app , um serviço hospedado para a plataforma open source parse o back4app fornece um backend escalável pronto para uso com um banco de dados, autenticação de usuários, funções em nuvem e mais ( um guia para iniciantes na plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=compared%20to%20individual%20setups %20,and%20integration%20with%20other%20services ) ( um guia para iniciantes na plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) isso significa que você pode se concentrar na lógica do seu aplicativo sem se preocupar com a configuração do servidor ou escalabilidade vamos configurar o esquema do banco de dados para finanças, implementar autenticação de usuário segura e escrever funções em nuvem para a lógica central (orçamentos, notificações, insights de ia) 3 1 configure seu aplicativo e banco de dados back4app crie um aplicativo back4app faça login no back4app e crie uma nova aplicação (se você seguiu o conselho do llm, pode ter feito isso durante o planejamento) ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) o back4app irá provisionar um banco de dados parse para você no painel do seu aplicativo, abra o navegador de banco de dados para definir classes (tabelas) para seus dados defina modelos de dados com base em nossos recursos, planeje três classes principais usuário – o back4app já possui uma usuário classe embutida para autenticação podemos estendê la com campos extras, se necessário (por exemplo, uma flag de “premium” ou um id de cliente do stripe, veja monetização mais tarde) transação – para armazenar cada entrada de despesa/renda campos comuns quantia (número) – positivo para receita, negativo para despesas ou simplesmente sempre positivo com um campo de tipo separado categoria (string) – por exemplo, “alimentação”, “aluguel”, “entretenimento” data (data) – quando a transação ocorreu usuário (pointer< user>) – ponteiro para o usuário que possui esta transação (opcional) descrição (string) – nota sobre a transação orçamento – para armazenar informações de orçamento você pode ter um orçamento por categoria ou um orçamento mensal geral mês (string ou data) – por exemplo, “2025 03” para identificar o mês categoria (string, opcional) – se o orçamento for por categoria (ou tiver um valor especial como “todos” para o orçamento geral) quantia (número) – limite orçamentário para aquele mês (e categoria) usuário (pointer< user>) – proprietário definir segurança em nível de classe antes de codificar, configure as regras de segurança para que os dados sejam isolados por usuário o parse usa acl (listas de controle de acesso) e permissões em nível de classe (clp) para proteger os dados por padrão, torne as classes transação e orçamento acessíveis apenas para seus proprietários no back4app, vá para as configurações de cada classe desativar o acesso público de leitura/gravação ativar leitura/gravação para o “usuário autenticado” (se você quiser que qualquer usuário logado tenha acesso, ou melhor use acl por objeto) nós também aplicaremos acl em nível de objeto ao salvar objetos cada transação ou orçamento terá um acl que permite apenas ao usuário proprietário (e talvez a um papel de administrador) lê lo isso garante que os dados financeiros de um usuário permaneçam privados de outros ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) 3 2 implementar autenticação de usuário o parse server do back4app torna a autenticação de usuários simples cadastro e login o user class lida com isso de forma simples você pode usar chamadas de api rest ou o sdk do parse para cadastrar usuários e fazer login por exemplo, via rest, um post para /users com username e password cria um usuário; um post para /login com credenciais faz login (retornando um token de sessão) se estiver usando o sdk js do parse no frontend, ele fornece os métodos parse user signup() e parse user login() oauth (opcional) se você quiser logins sociais (google, facebook, etc ), o parse os suporta através de seu sdk vinculando dados de autenticação para mvp, nome de usuário/e mail e senha é o mais simples verificação de email considere habilitar a verificação de email no back4app (para que os usuários confirmem seu email), o que o parse pode gerenciar enviando emails isso é opcional, mas bom para um aplicativo b2c em produção melhor prática de segurança nunca transmita ou armazene senhas em texto simples o parse lida com a hash internamente você também deve impor senhas fortes ou usar autenticação de terceiros para segurança além disso, use https (os endpoints do back4app são https por padrão) para que as credenciais não sejam enviadas em texto simples pela rede 3 3 conectar frontend ao backend agora que os modelos de dados e a autenticação estão prontos, conecte seu front end lovable a este backend credenciais da api no back4app, recupere seu id do app e chave javascript (se estiver usando o sdk do cliente) ou chave da api rest (para chamadas rest diretas) estas podem ser encontradas em configurações do app > segurança e chaves nunca exponha a chave mestra no cliente – é apenas para uso no lado do servidor com privilégios totais exemplo de api rest para criar uma nova transação via rest, você enviaria um 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>" } } a resposta incluirá o objectid da nova transação na prática, se estiver usando o sdk js, você pode simplesmente chamar parse user login() e então criar um parse object para “transação” e salvá lo, o que abstrai as chamadas http no front end lovable, você pode incluir um pequeno script para fazer isso quando o formulário de despesa for enviado dica use o token de sessão do login para autenticar solicitações subsequentes (armazená lo de forma segura, por exemplo, na memória ou no armazenamento local conforme necessário) funções em nuvem para lógica de negócios enquanto chamadas rest diretas lidam com operações crud básicas, para operações mais complexas você deve usar funções em nuvem as funções em nuvem do parse são executadas nos servidores da back4app (node js) e permitem lógica personalizada de forma segura e escalável ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=to%20implement%20the%20backend%20logic%2c,side%20javascript%20code ) por exemplo, podemos escrever uma função para calcular o uso do orçamento ou para buscar um painel resumido de uma só vez // 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 }; }); esta função (apenas uma ilustração) consulta o banco de dados e retorna dados estruturados para o painel seu front end adorável pode chamá la via a api rest post /functions/getdashboarddata com o token de sessão, e obter uma resposta json usar funções em nuvem centraliza a lógica e reduz múltiplas chamadas do cliente insights financeiros automatizados (integração de ia) a característica mais marcante é o aconselhamento impulsionado por ia para isso, você pode integrar um llm (como o gpt 4) no backend para analisar os dados do usuário e produzir recomendações uma abordagem é usar uma função em nuvem que, quando chamada, coleta as transações recentes do usuário, formata um prompt e chama a api da openai importante armazene sua chave da api da openai de forma segura no back4app você pode adicioná la como uma variável de ambiente (o back4app permite adicionar variáveis de ambiente personalizadas ou usar a configuração no cloud code) e nunca expô la publicamente ( stripe & pagamentos documentação lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ) ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) por exemplo, no 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 a tela do chatbot frontend lovable precisa de uma nova mensagem, ela chama getspendingadvice a função em nuvem faz o trabalho pesado (buscando dados, chamada de ia) e retorna o texto do conselho para exibir isso mantém sua chave openai e lógica no servidor, mantendo a segurança 3 4 gerenciando notificações e alertas aplicativos de finanças pessoais frequentemente enviam alertas (por exemplo, “você excedeu seu orçamento” ou lembretes para inserir despesas) usando o back4app, você tem algumas opções notificações push se você construir um aplicativo móvel ou pwa, o back4app (parse) pode se integrar aos serviços de push da apple/google você instalaria o sdk de push do parse e usaria funções em nuvem ou tarefas em nuvem para enviar notificações quando as condições forem atendidas alertas por email/sms você pode usar o código em nuvem para enviar emails o parse server permite o envio de emails via mailgun, sendgrid, etc , configurando o adaptador de email para um mvp, você pode pular isso, mas está disponível alternativamente, use a api de um serviço (twilio para sms, etc ) a partir do código em nuvem quando certos gatilhos acontecerem (por exemplo, orçamento excedido) um exemplo se você quiser alertar quando os gastos > orçamento, você poderia adicionar uma função em nuvem checkbudgetstatus que calcula os gastos (como em getdashboarddata ) e se estiver acima do orçamento, usa uma api de email para enviar um aviso para o email do usuário isso poderia ser chamado periodicamente (ou acionado após cada nova transação) 3 5 melhores práticas de segurança a segurança é primordial ao lidar com dados financeiros controle de acesso a dados configuramos clps/acls – verifique se cada gravação no banco de dados define um acl para que apenas o proprietário (e administradores) possam lê lo ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=%2a%20class,for%20anonymous%20users%20using%20sessions ) no lado do cliente, nunca assuma que o usuário não pode manipular dados; o servidor deve impor verificações (como nas funções em nuvem, sempre use request user da sessão para filtrar dados, não um userid fornecido pelo cliente) não exponha segredos todas as chaves de api (chave mestra do back4app, chave openai, chave secreta do stripe, etc ) devem permanecer no backend nunca as coloque no código do front end ou nos prompts do lovable o lovable tem um recurso de “adicionar chave de api” para armazenamento seguro de chaves, se necessário ( stripe & pagamentos documentação do lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=%2a%20use%20stripe%e2%80%99s%20no,paste%20the%20link%20into%20lovable ), e o back4app usa variáveis de ambiente para isso ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) no cloud code, acesse as via process env (como mostrado acima) ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so ) dessa forma, mesmo que seu front end seja inspecionado, chaves sensíveis não são visíveis valide entradas embora o lovable possa gerar formulários com alguma validação, sempre valide no servidor também por exemplo, certifique se de que um valor de despesa não seja negativo ou que os campos de texto não sejam excessivamente longos, para evitar abusos ou ataques de injeção as funções em nuvem do parse podem usar validação de parâmetros (o request params na função em nuvem pode ser verificado quanto ao formato esperado) use https e sdks mais recentes os endpoints do back4app são https por padrão certifique se de que seu domínio personalizado (se você usar um) também esteja seguro use os sdks parse mais recentes que incluem correções de segurança além disso, mantenha suas dependências de cloud code atualizadas (por exemplo, bibliotecas do stripe ou openai) ao implementar o backend com essas práticas, você estabelece uma base sólida um banco de dados escalável , autenticação de usuário segura, lógica do lado do servidor para cálculos financeiros e pontos de integração para ia e pagamentos em seguida, vamos monetizar esta plataforma integrando stripe para assinaturas 4\ estratégia de monetização integrando stripe para assinaturas premium para transformar seu assistente financeiro em um negócio b2c viável, você provavelmente oferecerá um modelo freemium recursos básicos gratuitos, recursos avançados (como análise detalhada de ia ou contas ilimitadas) como premium usaremos stripe para processamento de pagamentos, pois ele suporta facilmente a cobrança por assinatura back4app e lovable se integram bem com o stripe – lovable até suporta o uso de links de pagamento do stripe prontamente para configurações rápidas ( stripe & pagamentos documentação lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) vamos cobrir uma integração passo a passo usando o back4app cloud code e a api do stripe para uma solução robusta, além de mencionar alternativas mais simples 4 1 configuração do stripe e criação de produto crie uma conta stripe se você ainda não tiver, inscreva se no stripe no painel, obtenha suas chaves de api (você precisará da chave secreta para chamadas de servidor e da chave publicável para qualquer uso do lado do cliente) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=3 1%20,key ) nunca exponha a chave secreta publicamente defina sua oferta premium no stripe, configure um produto para sua assinatura (por exemplo, “finassist premium”) e um plano de preços (por exemplo, $5 por mês) você pode fazer isso no painel do stripe em produtos isso lhe dará um id de preço (ou id de plano) que você usará ao criar assinaturas ou sessões de checkout 4 2 integração back4app via funções em nuvem integraremos o stripe usando o código em nuvem do back4app para que a compra e verificação da assinatura aconteçam de forma segura no lado do servidor ( 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 ) o fluxo geral criação de cliente quando um usuário optar pelo premium, crie um cliente stripe para ele (se ainda não tiver sido criado) podemos fazer isso automaticamente na inscrição ou na primeira tentativa de upgrade sessão de checkout (assinatura) use a api de checkout ou assinatura do stripe para cobrar o usuário webhook ou confirmação após o pagamento, confirme a assinatura e marque o usuário como premium em nosso banco de dados vamos implementar isso instale o sdk do stripe no cloud code no seu diretório do cloud code no back4app, inclua o stripe em package json dependências (por exemplo, "stripe" "^12 0 0" ) em seguida, no main js , inicialize o const stripe = require('stripe')(process env stripe secret key); armazenar stripe secret key na configuração do back4app (sob configurações do servidor > variáveis de ambiente ) funções de cliente e assinatura do stripe adicione funções em nuvem para gerenciar a atualização 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 }; }); esta função em nuvem faz duas coisas garante que o usuário tenha um registro de cliente no stripe e cria uma sessão de checkout para a assinatura a sessão fornece uma url para a qual o usuário será redirecionado para o pagamento (usamos o checkout aqui por simplicidade; ele lida com toda a interface de pagamento) sinal premium adicionamos um customerid campo para user para integração com o stripe (você pode adicioná lo via back4app dashboard ou usando user set como acima) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) também adicione um campo booleano ispremium (padrão falso) vamos definir ispremium=true uma vez que a assinatura esteja ativa redirecionar para o stripe checkout no seu front end lovable, quando o usuário clica em “atualizar para premium”, chame a createstripecheckout função em nuvem (por exemplo, via rest post /functions/createstripecheckout com o token de sessão) ele retorna um sessionid use stripe js no front end para redirecionar ser adorável como um front end sem código pode não incluir automaticamente o stripe js, mas você pode injetar este script em um componente html/js ou como parte de um manipulador onclick usando o editor (ou após exportar o código) tratamento pós pagamento após o usuário pagar, o stripe checkout os redirecionará para o success url que fornecemos (você pode criar uma simples página de “obrigado” no lovable em /premium success ) no entanto, neste ponto, o pagamento foi feito, mas nosso backend não foi informado para atualizar ispremium existem duas maneiras de lidar com isso para simplificar, faremos a abordagem (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 }; }); sua página de sucesso pode chamar verifysubscription se retornar ispremium\ true , você sabe que o usuário foi atualizado (e o backend o marcou assim) no próximo login, ou na próxima utilização do aplicativo, o front end também pode verificar o user objeto’s ispremium campo (via o parse sdk ou um /users/me get) para restringir recursos 4 3 restringir recursos premium com o fluxo de pagamento em vigor, implemente a restrição tanto no frontend quanto no backend frontend ui/ux se user ispremium for falso, você pode desativar ou ocultar os recursos premium por exemplo, se “análise detalhada de ia” é um recurso exclusivo para premium, o botão ou item de menu para isso deve ou não ser exibido ou solicitar “atualize para acessar este recurso ” após a atualização, desoculte esses recursos como o frontend pode obter o ispremium do usuário após o login (armazená lo ou buscá lo via uma chamada de api), use renderização condicional (lovable pode permitir adicionar condições em sua lógica, ou você pode lidar com isso no código após a exportação) backend enforcement nunca confie apenas no frontend – também aplique no backend por exemplo, se houver uma função em nuvem getdetailedreport que é premium, verifique request user get("ispremium") no topo e lance um erro ou recuse se não for premium da mesma forma, se você tiver classes separadas para dados premium, use clps ou funções você pode criar um role “premium” no parse e atribuir usuários pagantes a esse papel então, certas permissões de classe ou acesso a funções podem ser limitados a esse papel o clp do parse suporta acesso baseado em papéis ( um guia para iniciantes na plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) isso é mais avançado, mas escalando, é uma maneira limpa de gerenciar direitos testing simule ambos os cenários – um usuário gratuito e um usuário premium certifique se de que um usuário gratuito que tenta realizar uma ação premium seja negado de forma adequada (por exemplo, o frontend exibe um aviso de atualização em vez de chamar a api, ou se a api for chamada, o erro é tratado) certifique se de que um usuário premium não tenha bloqueios 4 4 monetização rápida alternativa com links de pagamento (menção opcional) se o acima parecer complexo para um mvp, note que links de pagamento do stripe oferecem uma solução mais rápida, sem código você pode criar um link de pagamento no stripe para seu produto de assinatura e simplesmente incorporar esse link em seu aplicativo (por exemplo, o botão “atualizar” abre o checkout do stripe hospedado pelo stripe) a documentação da lovable até sugere isso para fluxos de checkout rápidos ( stripe & pagamentos documentação da lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & pagamentos documentação da lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways ) a limitação é que você teria que reconciliar manualmente quais usuários pagaram (por exemplo, via csv ou painel do stripe) a menos que você ainda implemente um webhook para um piloto ou protótipo, os links de pagamento são adequados os usuários clicam no link, pagam no site do stripe e você os atualiza manualmente no back4app definindo um campo mas para uma solução escalável, o método integrado que detalhamos é muito mais suave para a experiência do usuário (atualiza automaticamente a conta) 4 5 considerações pós assinatura recibos e faturas o stripe pode gerenciar o envio de recibos por e mail você também pode integrar o portal do cliente do stripe para gerenciar assinaturas (permitindo que os usuários cancelem ou atualizem cartões por conta própria) períodos de teste você pode oferecer um teste criando uma assinatura do stripe com trial days ou apenas definindo ispremium após um período isso pode ser gerenciado através das configurações do stripe, mas certifique se de refletir isso na lógica do seu aplicativo (por exemplo, mostrar o status “teste”) escalando pagamentos o próprio stripe escala bem à medida que você obtém mais usuários, monitore os eventos de webhook e garanta que suas funções em nuvem para o stripe estejam otimizadas (não busque dados desnecessários) vamos abordar mais sobre escalabilidade a seguir neste estágio, você tem uma maneira de monetizar seu aplicativo através de assinaturas – os usuários podem fazer upgrade para desbloquear recursos premium, e seu backend sabe quem é premium agora vamos abordar como escalar esta plataforma para muitos usuários e mantê la performática e segura a longo prazo 5\ considerações sobre escalabilidade e segurança construir uma plataforma b2c de sucesso significa planejar para o crescimento tanto lovable ai quanto back4app são bem adequados para escalabilidade lovable gera frontends de qualidade de produção, e back4app (parse) é um serviço gerenciado que lida automaticamente com grande parte da escalabilidade (agrupamento de banco de dados, infraestrutura de autoescalonamento) para você ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=key%20takeaways ) no entanto, você deve seguir as melhores práticas no design do seu aplicativo para garantir que ele possa lidar com o aumento da carga de forma eficiente 5 1 estruturação eficiente de dados design do modelo revise seu esquema de dados à medida que o número de usuários cresce as classes que criamos (usuário, transação, orçamento) devem ser suficientes, mas considere o volume um único usuário pode registrar milhares de transações o banco de dados parse (apoiado por mongodb ou postgresql no back4app ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=enabling%20developers%20to%20launch%20back,as%20database%20management%2c%20authentication%2c%20live )) pode lidar com grandes coleções, mas você pode querer índices em campos frequentemente consultados por padrão, o parse indexa objectid e ponteiros; para outros como data ou categoria , considere criar um índice de banco de dados se necessário (back4app permite adicionar índices via o editor de esquema ou programaticamente) separação de preocupações se seu aplicativo se expandir (por exemplo, adicionando investimentos ou outros dados), crie classes separadas em vez de sobrecarregar uma única coleção com muitos tipos de dados isso mantém cada consulta focada e enxuta 5 2 otimização de desempenho de consultas consultas ineficientes podem desacelerar seu aplicativo à medida que os dados crescem siga estas melhores práticas de consulta do parse use consultas indexadas “parse usa índices para que sua consulta possa olhar para um subconjunto de dados em vez de uma varredura completa ” ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) favor consultar que utilizam condições de igualdade ou intervalo em campos indexados por exemplo, query equalto("user", currentuser) ou intervalos de datas usam índices, enquanto consultar por != ou regex complexos não usarão índices e devem ser evitados ( parse server o guia de melhores práticas 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 ) em vez de notequalto("category", "food") , consulte todas as outras categorias específicas ou reestruture a lógica escreva consultas restritivas busque apenas os dados que você precisa o parse permite que você selecione campos específicos e defina um limite por padrão, as consultas retornam no máximo 100 resultados ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text=a%20query%20limit%20is%20100,the%20number%20of%20results%20returned ) use paginação ( skip / limit ) para listas de transações em vez de puxar milhares de uma vez por exemplo, para mostrar o histórico de transações, recupere 50 de cada vez (com limit 50 ) e implemente “carregar mais” na interface evite grandes junções no cliente se você precisar combinar dados (por exemplo, usuário + transações + orçamentos), pode ser mais eficiente fazê lo no cloud code (servidor) e enviar um resultado combinado, em vez de o cliente fazer múltiplas solicitações e junções usamos essa abordagem na getdashboarddata função cloud 5 3 estratégias de cache cache do lado do cliente os sdks do parse suportam o cache de resultados de consultas localmente ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) por exemplo, em dispositivos móveis, você pode usar query cachepolicy = cachepolicy cache then network para mostrar rapidamente dados em cache enquanto busca atualizações ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed ) em um contexto web, você pode armazenar alguns dados na memória ou localstorage (por exemplo, saldo conhecido mais recente) para fazer o aplicativo parecer ágil sempre atualize em segundo plano para precisão cache do lado do servidor o back4app não fornece um cache em memória pronto para uso para resultados de consultas, mas você pode implementar um cache simples em funções em nuvem, se necessário por exemplo, se gerar um relatório pesado de ia levar tempo, você pode armazenar o resultado em uma nova classe (ou até mesmo um objeto cachedreport com timestamp) para que solicitações subsequentes dentro de, digamos, 10 minutos retornem o resultado em cache em vez de recomputar isso é especialmente útil se muitos usuários pedirem análises de ia com frequência – armazene a última análise deles para reduzir chamadas de api (e custo) cdn para ativos estáticos o back4app serve automaticamente arquivos via cdn se seu aplicativo tiver imagens ou downloads (como um recurso de relatório em pdf), armazene os usando o armazenamento de arquivo do parse, que utiliza cdn para entregar globalmente rápido ( parse self hosted vs back4app https //blog back4app com/parse self hosted/# text=parse%20self%20hosted%20vs%20back4app,cache ) 5 4 trabalhos em segundo plano e automação à medida que sua base de usuários cresce, você vai querer automatizar a manutenção e tarefas pesadas trabalhos agendados (cron) parse permite agendar trabalhos de cloud code para serem executados em intervalos ( como criar seu trabalho cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=introduction ) ( como criar seu trabalho cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory ) por exemplo, você pode criar um trabalho para ser executado à noite que gera um “resumo do final do mês” para cada usuário, ou limpa quaisquer dados desatualizados no painel do back4app, sob configurações do servidor, você pode agendar esses trabalhos para serem executados diariamente/semanalmente ( o que é o parse server? | back4app https //www back4app com/product/what is parse server# text=what%20is%20parse%20server%20%3f,long%20running%20computation%20at%20any ) ( como construir um backend para typescript? tutoriais back4app https //www back4app com/tutorials/how to build a backend for typescript# text=back4app%20www,at%20whatever%20interval%20suits ) defina um trabalho com parse cloud job("jobname", (request) => { }) no cloud code ( como criar seu trabalho cron parse back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=2,some%20time%20and%20destroy%20them ) use isso para enviar e mails de resumo mensal calcular relatórios anuais e salvá los para acesso rápido remover ou arquivar dados antigos (limpeza) qualquer tarefa periódica que não precise de um usuário esperando por ela webhooks e integrações externas à medida que você escala, pode integrar mais serviços (talvez puxando dados de transações bancárias via uma api, etc ) projete seu backend para lidar com webhooks externos ou buscas cron – usando funções em nuvem ou trabalhos conforme apropriado por exemplo, se você estiver vinculando uma api bancária que envia transações, use um receptor de webhook (pode ser feito via uma rota express personalizada no cloud code ou um pequeno servidor externo que então escreve para o parse via rest) 5 5 monitoramento e registro registro use console log() no cloud code generosamente em torno de operações críticas (mas evite registrar informações sensíveis em produção) o back4app fornece logs onde você pode ver erros ou problemas de desempenho isso ajudará a identificar consultas lentas ou pagamentos do stripe falhados, etc análise acompanhe métricas de uso – por exemplo, quantas transações por usuário, quantas consultas de ia são feitas – para que você saiba quais recursos são muito utilizados (e podem precisar de otimização ou gerenciamento de custos se estiver usando uma api de ia paga) escalonamento do backend o auto escalonamento do back4app lidará com aplicativos típicos em escala web, mas se seu aplicativo realmente decolar, considere estes otimizações de banco de dados se estiver usando mongodb, coleções muito grandes podem precisar de sharding – o back4app pode lidar com isso com seus planos pagos, mas você deve discutir com eles se atingir milhões de registros separação de leitura/gravação o parse não pode fazer isso diretamente no nível do aplicativo, mas você pode projetar seu uso de forma que leituras pesadas (como análises) sejam feitas em réplicas ou via dados exportados para um data warehouse, mantendo o banco de dados primário focado em consultas transacionais limitação de taxa defina limites apropriados para evitar abusos (o back4app pode ter limites de taxa padrão por segundo; certifique se de que seu front end não sobrecarregue a api inadvertidamente) código em nuvem concorrente se você executar funções em nuvem pesadas, observe que elas são executadas em recursos limitados para computação muito pesada, você pode transferir para um aws lambda ou serviço separado e chamar isso do cloud code alternativamente, divida as tarefas em partes menores ou use trabalhos em segundo plano que podem ser executados sequencialmente 5 6 vigilância contínua de segurança à medida que você cresce, as necessidades de segurança também crescem use roles for admin crie um papel de “admin” se você precisar acessar dados de usuários ou moderar em seguida, dê a esse papel permissões mais altas por exemplo, um admin poderia ter permissão para ler/escrever todas as transações para fins de suporte usuários regulares não teriam dessa forma, você nunca precisa usar a chave mestre arbitrariamente auditorias regulares revise periodicamente suas configurações de clp e acl ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=controls,of%20access%20controls ) é fácil durante o desenvolvimento abrir algo para teste e esquecer de fechá lo use as ferramentas do painel de segurança do back4app para verificar classes que são públicas quando não deveriam ser rotação de segredos atualize suas chaves de api se necessário e mantenha as na configuração se uma chave pode ter vazado (por exemplo, você a registrou acidentalmente), regenere a stripe e openai permitem chaves rotativas conformidade se você lida com muitos dados financeiros, considere padrões de conformidade por exemplo, não armazene nenhuma informação sensível de conta bancária ou cartão em seus servidores (deixe isso para o stripe) adira às leis de privacidade para dados de usuários (ofereça exclusão de dados mediante solicitação, etc , o que é mais fácil já que está tudo em uma plataforma como o back4app) finalmente, teste em escala quando possível use scripts ou um serviço de teste para simular muitos usuários usando seu aplicativo simultaneamente observe como o sistema se comporta – talvez o tempo de resposta na função getdashboarddata esteja bom para 100 transações, mas diminua em 10 000 (então você consideraria pré agregar totais mensais na classe orçamento para evitar somar toda vez) identificar proativamente esses problemas economizará dores de cabeça mais tarde conclusão agora você planejou, construiu e se preparou para escalar um assistente financeiro pessoal impulsionado por ia de pilha completa! 🎉 começar a partir de uma fase de design assistida por llm garante que você considerou todos os aspectos (e você sempre pode voltar a consultar um llm para ideias de melhorias) o lovable ai front end lhe deu uma interface funcional e polida em uma fração do tempo que levaria para codificar manualmente ( lovable https //lovable dev/# text= )】, e está conectado a um poderoso back4app backend que lida com dados, autenticação e integra com ia e pagamentos de forma segura você implementou o stripe para monetização, seguindo as melhores práticas para que apenas usuários pagantes desbloqueiem valor premium com cache, consultas eficientes e trabalhos em segundo plano, o aplicativo está arquitetado para lidar com o crescimento agora cabe a você lançar e iterar monitore o feedback dos usuários, use suas técnicas de planejamento de ia para criar novas funcionalidades (talvez uma ia que sugira ajustes de orçamento, ou integração com contas bancárias), e refine continuamente a experiência ao combinar ferramentas sem código/com baixo código com sua própria lógica personalizada, você pode mover rápido mas ainda manter o controle sobre a qualidade e escalabilidade do seu produto boa sorte construindo seu assistente financeiro – a base está toda pronta para você criar um companheiro financeiro e escalável para seus usuários! 🚀 fontes documentação do back4app (parse) sobre modelagem de dados, segurança e integração com stripe ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=authorization%20determines%20if%20an%20authenticated,two%20levels%20of%20access%20controls ) ( um guia para iniciantes sobre a plataforma parse no back4app — sitepoint https //www sitepoint com/parse platform back4app beginner guide/# text=parse%20uses%20access%20control%20lists,will%20always%20override%20acl%20permissions ) ( stripe back4app backend https //www back4app com/docs/cloud code functions/integrations/stripe# text=we%20will%20also%20add%20two,user%20to%20its%20stripe%20counterpart ) ( 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 )7】 site oficial do lovable ai e guias sobre como construir aplicativos web a partir de prompts em linguagem natural ( lovable https //lovable dev/# text= ) ( lovable ai o guia definitivo para iniciantes https //codeparrot ai/blogs/lovable ai the ultimate beginner guide# text=lovable%20ai%20is%20an%20innovative,pleasing%20designs%20and%20robust%20functionality )7】 documentação lovable – dicas de integração do stripe (links de pagamento vs configuração avançada ( stripe & pagamentos documentação lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=there%20are%20many%20ways%20to,secure%20and%20efficient%20payment%20processing ) ( stripe & pagamentos documentação lovable https //docs lovable dev/tips tricks/setting up payments# text=key%20takeaways )0】 blog back4app – usando openai com back4app (ambiente de cloud code e armazenamento seguro de chaves ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=at%20this%20stage%20of%20the,the%20required%20cloud%20code%20functions ) ( como construir um backend de assistente de ia guia passo a passo! https //blog back4app com/ai assistant backend/# text=you%20can%20now%20access%20the,cloud%20code%20functions%20like%20so )3】 práticas recomendadas do parse – orientações sobre otimização de consultas e cache para scali ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text= ) ( parse server o guia de melhores práticas https //blog back4app com/parse server best practices/# text=caching%20queries%20will%20increase%20your,requests%20have%20not%20yet%20completed )9】 back4app cron jobs – como agendar tarefas em segundo plano para manutenção e relatórios automatizados ( como criar seu parse cron job back4app backend https //www back4app com/docs/platform/parse cron job# text=1,created%20in%20a%20cloud code%20directory )7】 insights sobre o planejamento de llm – como modelos avançados como o gpt 4 podem desmembrar os requisitos do projeto de forma eficaz ( aproveitando llms para gerenciar meus projetos (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】