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Create mock backend to simulate AI responses for UI development: Backend Implementation: - tools/fake-backend/server.js: Express server with CORS - POST /api/analyze: Accepts log, returns mock AI analysis with 1.5s delay - GET /health: Health check endpoint - Pattern matching for different log types (PostgreSQL, Nginx, Node.js, Disk) - Error handling: 400 for empty payload, 500 for server errors - Mock responses for common errors (OOM, 502, connection refused, disk full) Container Setup: - Dockerfile: Node.js 20 Alpine container - docker-compose.yml: Added fake-backend service on port 3000 - Health checks for both frontend and backend services - Environment variable VITE_API_URL for frontend Frontend Integration: - InteractiveDemo.tsx: Replaced static data with real fetch() calls - API_URL configurable via env var (default: http://localhost:3000) - Error handling with user-friendly messages - Shows backend URL in demo section - Maintains loading states and UI feedback Documentation: - docs/tools_fake_backend.md: Complete usage guide - README.md: Updated with tools/fake-backend structure and usage Development Workflow: 1. docker compose up -d (starts both frontend and backend) 2. Frontend calls http://fake-backend:3000/api/analyze 3. Backend returns realistic mock responses 4. No OpenRouter API costs during development Safety First: - No real API calls during development - Isolated mock logic in dedicated tool - Easy switch to real backend by changing URL - CORS enabled only for development Refs: Sprint 4 preparation, API development workflow
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# Fake Backend Tool
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> **Strumento di sviluppo per simulare risposte API AI**
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> Scopo: Permettere lo sviluppo e il testing del frontend senza dipendere dal backend reale o dalle API di OpenRouter.
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## 📋 Descrizione
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Il `fake-backend` è un server Node.js/Express che simula le risposte dell'API di LogWhisperer AI. È progettato per:
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- **Sviluppo UI**: Testare l'interfaccia utente con risposte realistiche
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- **Demo offline**: Mostrare il prodotto senza connessione internet
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- **Testing**: Validare il flusso frontend senza costi API
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- **Onboarding**: Permettere ai nuovi sviluppatori di lavorare subito
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## 🚀 Endpoint API
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### POST /api/analyze
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Analizza un log e restituisce una risposta AI simulata.
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**Request:**
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```http
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POST http://localhost:3000/api/analyze
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Content-Type: application/json
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{
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"log": "FATAL: database system is out of memory"
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}
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```
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**Response (dopo 1.5s delay):**
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```json
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{
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"success": true,
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"analysis": {
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"title": "PostgreSQL Out of Memory",
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"description": "Il database ha esaurito la memoria disponibile...",
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"command": "ps aux | grep postgres | head -5 && free -h",
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"isSafe": true,
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"note": "Verifica processi Postgres e memoria disponibile."
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},
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"timestamp": "2026-04-03T10:30:00.000Z"
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}
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```
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**Errori gestiti:**
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- `400 Bad Request`: Payload vuoto o malformato
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- `500 Internal Error`: Errore server generico
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## 🛠️ Setup
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### Prerequisiti
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- Node.js 18+
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- npm 9+
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### Installazione
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```bash
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# Entra nella directory
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cd tools/fake-backend
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# Installa dipendenze
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npm install
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# Avvia il server
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node server.js
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```
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Il server sarà disponibile su `http://localhost:3000`
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## 🐳 Docker
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Per avviare il fake backend con Docker:
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```bash
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# Dalla root del progetto
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docker compose up fake-backend -d
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```
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Il servizio sarà esposto sulla porta 3000.
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## 🔧 Configurazione
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Variabili ambiente (opzionali):
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```bash
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PORT=3000 # Porta server (default: 3000)
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DELAY_MS=1500 # Delay simulazione AI (default: 1500ms)
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```
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## 📁 Struttura
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```
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tools/fake-backend/
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├── server.js # Server Express principale
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├── package.json # Dipendenze npm
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├── Dockerfile # Containerizzazione
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└── README.md # Questo file
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```
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## 🔒 Sicurezza
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⚠️ **ATTENZIONE**: Questo è uno strumento di sviluppo. NON usarlo in produzione:
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- Nessuna autenticazione implementata
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- Risposte statiche predefinite
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- Nessuna validazione input avanzata
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- CORS abilitato per tutte le origini
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## 🧪 Test Manuale
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```bash
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# Test endpoint analyze
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curl -X POST http://localhost:3000/api/analyze \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"log": "Error: Connection refused"}'
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```
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## 📝 Note per Sviluppatori
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### Aggiungere nuove risposte mock
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Modifica l'oggetto `MOCK_RESPONSES` in `server.js`:
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```javascript
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const MOCK_RESPONSES = {
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'errore-specifico': {
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title: 'Titolo Problema',
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description: 'Descrizione...',
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command: 'comando-da-eseguire',
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isSafe: true,
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note: 'Nota aggiuntiva'
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}
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};
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```
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### Pattern matching
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Il server cerca keyword nel log e restituisce la risposta appropriata:
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- "memory" / "oom" → PostgreSQL OOM
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- "connection refused" / "502" → Nginx/Connection error
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- Default → Risposta generica
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## 🤝 Integrazione Frontend
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Per usare il fake backend dal frontend React:
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```typescript
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const analyzeLog = async (log: string) => {
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const response = await fetch('http://localhost:3000/api/analyze', {
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method: 'POST',
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headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
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body: JSON.stringify({ log })
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});
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return response.json();
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};
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```
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## 🔄 Passaggio a Backend Reale
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Quando il backend reale è pronto:
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1. Aggiorna l'URL in `InteractiveDemo.tsx`
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2. Aggiungi autenticazione (JWT/API Key)
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3. Rimuovi CORS permissivo
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4. Implementa rate limiting
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*Strumento creato seguendo il principio "Safety First" del Metodo Sacchi*
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