# Fake Backend Tool

> **Strumento di sviluppo per simulare risposte API AI**
> 
> Scopo: Permettere lo sviluppo e il testing del frontend senza dipendere dal backend reale o dalle API di OpenRouter.

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## 📋 Descrizione

Il `fake-backend` è un server Node.js/Express che simula le risposte dell'API di LogWhispererAI. È progettato per:

- **Sviluppo UI**: Testare l'interfaccia utente con risposte realistiche
- **Demo offline**: Mostrare il prodotto senza connessione internet
- **Testing**: Validare il flusso frontend senza costi API
- **Onboarding**: Permettere ai nuovi sviluppatori di lavorare subito

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## 🚀 Endpoint API

### POST /api/analyze

Analizza un log e restituisce una risposta AI simulata.

**Request:**
```http
POST http://localhost:3000/api/analyze
Content-Type: application/json

{
  "log": "FATAL: database system is out of memory"
}
```

**Response (dopo 1.5s delay):**
```json
{
  "success": true,
  "analysis": {
    "title": "PostgreSQL Out of Memory",
    "description": "Il database ha esaurito la memoria disponibile...",
    "command": "ps aux | grep postgres | head -5 && free -h",
    "isSafe": true,
    "note": "Verifica processi Postgres e memoria disponibile."
  },
  "timestamp": "2026-04-03T10:30:00.000Z"
}
```

**Errori gestiti:**
- `400 Bad Request`: Payload vuoto o malformato
- `500 Internal Error`: Errore server generico

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## 🛠️ Setup

### Prerequisiti
- Node.js 18+
- npm 9+

### Installazione

```bash
# Entra nella directory
cd tools/fake-backend

# Installa dipendenze
npm install

# Avvia il server
node server.js
```

Il server sarà disponibile su `http://localhost:3000`

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## 🐳 Docker

Per avviare il fake backend con Docker:

```bash
# Dalla root del progetto
docker compose up fake-backend -d
```

Il servizio sarà esposto sulla porta 3000.

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## 🔧 Configurazione

Variabili ambiente (opzionali):

```bash
PORT=3000              # Porta server (default: 3000)
DELAY_MS=1500          # Delay simulazione AI (default: 1500ms)
```

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## 📁 Struttura

```
tools/fake-backend/
├── server.js          # Server Express principale
├── package.json       # Dipendenze npm
├── Dockerfile         # Containerizzazione
└── README.md          # Questo file
```

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## 🔒 Sicurezza

⚠️ **ATTENZIONE**: Questo è uno strumento di sviluppo. NON usarlo in produzione:
- Nessuna autenticazione implementata
- Risposte statiche predefinite
- Nessuna validazione input avanzata
- CORS abilitato per tutte le origini

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## 🧪 Test Manuale

```bash
# Test endpoint analyze
curl -X POST http://localhost:3000/api/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"log": "Error: Connection refused"}'
```

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## 📝 Note per Sviluppatori

### Aggiungere nuove risposte mock

Modifica l'oggetto `MOCK_RESPONSES` in `server.js`:

```javascript
const MOCK_RESPONSES = {
  'errore-specifico': {
    title: 'Titolo Problema',
    description: 'Descrizione...',
    command: 'comando-da-eseguire',
    isSafe: true,
    note: 'Nota aggiuntiva'
  }
};
```

### Pattern matching

Il server cerca keyword nel log e restituisce la risposta appropriata:
- "memory" / "oom" → PostgreSQL OOM
- "connection refused" / "502" → Nginx/Connection error
- Default → Risposta generica

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## 🤝 Integrazione Frontend

Per usare il fake backend dal frontend React:

```typescript
const analyzeLog = async (log: string) => {
  const response = await fetch('http://localhost:3000/api/analyze', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ log })
  });
  return response.json();
};
```

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## 🔄 Passaggio a Backend Reale

Quando il backend reale è pronto:

1. Aggiorna l'URL in `InteractiveDemo.tsx`
2. Aggiungi autenticazione (JWT/API Key)
3. Rimuovi CORS permissivo
4. Implementa rate limiting

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*Strumento creato seguendo il principio "Safety First" del Metodo Sacchi*