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LogWhispererAI/docs/tools_fake_backend.md
Luca Sacchi Ricciardi 92217897ca fix: standardize project name to LogWhispererAI (no space)
- Replace all occurrences of 'LogWhisperer AI' with 'LogWhispererAI'
- Fix 47 instances across 30 files including:
  - Documentation (README, PRD, specs, docs)
  - Frontend components (Footer, Navbar, Hero, etc.)
  - Backend files (Dockerfile, server.js)
  - Workflow files (n8n, bash scripts)
  - Configuration files (AGENTS.md, LICENSE)

Ensures consistent branding across the entire codebase.
2026-04-03 17:07:35 +02:00

193 lines
3.9 KiB
Markdown

# 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.
---
## 📋 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`
---
## 🐳 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)
```
---
## 📁 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
---
## 🧪 Test Manuale
```bash
# Test endpoint analyze
curl -X POST http://localhost:3000/api/analyze \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"log": "Error: Connection refused"}'
```
---
## 📝 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
---
## 🤝 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*