Analyse de la performance mobile et des fonctions Edge Supabase - Invite

## 1. CONTEXTE & HYPOTHÈSES Hypothèses: - L'application est construite avec Expo (géré ou bare) - Elle cible iOS et Android - Les Supabase Edge Functions sont utilisées pour la logique backend - Les utilisateurs peuvent être sur des réseaux mobiles instables ou lents - Le démarrage à froid de l'application + le démarrage à froid Edge peuvent se cumuler Les Edge Functions s'exécutent sur Deno et sont serverless. --- ## 2. OBJECTIFS D'ANALYSE Vous devez identifier et documenter: ### A. Risques de démarrage à froid des Edge Functions - Quelles Edge Functions sont susceptibles de souffrir de démarrages à froid - Pourquoi (taille du bundle, imports, comportement d'exécution) - Si elles sont appelées pendant des moments UX critiques (lancement de l'application, restauration de session, navigation) ### B. Impact UX mobile - Où les démarrages à froid sont directement visibles pour l'utilisateur - Quels écrans ou flux bloquent l'interface sur les réponses Edge - Si une UI optimiste ou une exécution en arrière-plan est utilisée ### C. Poids des imports et de l'exécution Pour chaque Edge Function: - Bibliothèques importées - Si les imports sont immédiats ou paresseux - Effets secondaires au niveau global - Coût estimé du démarrage à froid (faible / moyen / élevé) ### D. Mauvais placements architecturaux Identifiez la logique qui NE DEVRAIT PAS être dans les Edge Functions pour une application mobile, telle que: - Appels IA lourds - Orchestration d'API externes - Tâches de longue durée - Réponses en streaming Expliquez pourquoi chaque cas est problématique spécifiquement pour les utilisateurs mobiles. --- ## 3. CLASSIFICATION DES EDGE FUNCTIONS Pour chaque Edge Function, classez-la dans UN de ces rôles: - Auth / Garde - Validation / Politique - Orchestration - Calcul lourd - Proxy d'API externe - Déclencheur de tâche en arrière-plan Répondez ensuite: - Edge est-il le runtime correct pour ce rôle? - Devrait-il être Edge, Server, ou Worker? --- ## 4. ANALYSE DES FLUX SPÉCIFIQUES MOBILE Tracez les flux suivants de bout en bout: - Démarrage à froid de l'application → premier appel Edge - Restauration de session → validation Edge - Action déclenchée par l'utilisateur → requête Edge - Arrière-plan → reprise au premier plan Pour chaque flux: - Identifiez les appels bloquants - Identifiez les risques d'empilement de démarrages à froid - Identifiez les attentes synchrones inutiles --- ## 5. BUDGET DE PERFORMANCE ET LATENCE Estimez (qualitativement, pas numériquement): - Impact du démarrage à froid par Edge Function - Comportement à chaud - Pire cas de latence perçue sur mobile Utilisez les catégories: - Invisible - Perceptible - Rupture UX --- ## 6. FORMAT DES RÉSULTATS (OBLIGATOIRE) Sortez vos résultats dans la structure suivante: ### 🔴 Problèmes critiques Problèmes qui nuisent directement à l'UX mobile. ### 🟠 Risques modérés Problèmes qui passent mal à l'échelle ou affectent la rétention. ### 🟢 Zones acceptables / bien conçues Bonnes décisions architecturales à conserver. --- ## 7. RECOMMANDATIONS (RÈGLES STRICTES) - Les recommandations doivent être spécifiques à ce codebase - Chaque recommandation doit inclure: - Quoi changer - Pourquoi (raisonnement mobile + edge) - Impact attendu (UX, latence, fiabilité) NE PAS: - Réécrire le code - Introduire de nouveaux frameworks - Sur-optimiser prématurément --- ## 8. VERDICT FINAL Répondez explicitement: - Cette architecture est-elle adaptée au mobile? - Edge est-il surutilisé, sous-utilisé, ou correctement utilisé? - Quelle est l'amélioration unique à plus fort impact? --- ## RÈGLES IMPORTANTES - Soyez critique et affirmé - Supposez que cette application vise une UX de qualité production - Traitez la latence de démarrage à froid comme un problème de PREMIÈRE CLASSE - Priorisez la perception mobile sur l'élégance backend