Application générée par l'IA lente : corriger les requêtes N+1 et les index manquants

Ce que « lent » signifie habituellement (et pourquoi la base de données est souvent en cause)

« Lent » n'est rarement un seul chiffre. Pour les utilisateurs, c'est une page qui tourne indéfiniment, une connexion qui prend une éternité, une recherche qui arrive en retard ou un paiement qui plante. Même quand quelque chose finit par s'afficher, l'appli paraît peu fiable parce qu'on ne sait jamais si le prochain clic va bloquer.

Une surprise fréquente : la base de données domine souvent le temps total. Votre serveur peut rendre une page en millisecondes, mais s'il attend des données, tout attend. Une seule requête lente peut bloquer toute la requête. Une série de requêtes moyennement lentes peut faire la même chose.

Si votre application générée par l'IA est lente, la base de données mérite d'être vérifiée tôt parce que le code produit par l'IA a tendance à contenir des accès aux données qui semblent raisonnables mais sont inefficaces en pratique. Il peut récupérer les mêmes données plusieurs fois, lire beaucoup plus de lignes que nécessaire, ou exécuter des requêtes qui vont bien avec 50 enregistrements mais s'effondrent à 50 000.

Pourquoi la base de données « gagne » (pour le meilleur ou pour le pire)

La plupart des pages suivent un schéma simple : lire des données, les formater, puis les renvoyer. Ce sont les lectures qui engloutissent le temps.

Voici les façons habituelles dont la base de données prend le dessus :

• Trop de requêtes par chargement de page (chacune ajoute du temps d'attente).
• Requêtes qui scannent beaucoup de lignes parce qu'elles ne peuvent pas utiliser d'index.
• Requêtes qui renvoient d'énormes résultats, puis sont filtrées dans le code.
• Verrous ou longues transactions qui font mettre en file d'attente d'autres requêtes.
• Limites du pool de connexions qui forcent les requêtes à attendre une connexion libre.

L'objectif n'est pas de « tout corriger ». Commencez par trouver le goulot d'étranglement le plus important que vous pouvez mesurer, corrigez-le, puis re-vérifiez. Un bon changement peut diviser le temps de chargement par deux, tandis que chasser dix petits problèmes gaspille souvent une journée.

Chez FixMyMess, c'est un schéma courant dans les prototypes générés par l'IA : l'appli semble correcte pendant une démo, puis devient douloureusement lente dès que de vrais utilisateurs et de vraies données arrivent. Le progrès le plus rapide vient généralement d'isoler la requête unique (ou le petit ensemble de requêtes) qui se trouve sur le chemin critique de votre page la plus lente.

Signes rapides que la base de données est le goulot d'étranglement

Quand une appli générée par l'IA est lente, la base de données est souvent le premier endroit à regarder car c'est la ressource partagée dont chaque requête dépend. Une requête lente peut bloquer beaucoup d'utilisateurs simultanément.

Voici des symptômes courants qui indiquent un problème de base :

• Des endpoints spécifiques sont lents, tandis que d'autres sont normaux (souvent les pages de listes, recherche, tableaux de bord).
• Vous voyez des timeouts ou des erreurs « request took too long » sous une vraie charge.
• Le CPU du serveur applicatif semble correct, mais le CPU de la base de données est élevé ou la base effectue beaucoup de lectures.
• Les performances se dégradent à mesure que les données croissent (plus d'utilisateurs, plus de lignes, plus de jointures).
• La même page devient plus lente semaine après semaine, sans nouvelles fonctionnalités.

Pour séparer la lenteur du serveur applicatif de celle de la base, pensez à l'endroit où le temps est passé. Les problèmes du serveur applicatif ressemblent généralement à : toutes les routes sont lentes, le CPU du serveur web est élevé, ou la mémoire augmente jusqu'à plantage. Les problèmes de base ressemblent à : quelques routes sont extrêmement lentes, la dégradation est liée à certaines tables et l'effet empire avec la taille des données.

« Rapide en local, lent en production » est un gros indice. Votre base locale est petite, chaude (en cache) et n'a pas d'autres utilisateurs. La production a une vraie volumétrie, une vraie concurrence et souvent des réglages réseau et sécurité plus stricts. Si un endpoint est instantané en local mais traîne en production, cela signifie souvent que le plan de requête fait plus de travail à grande échelle, comme des index manquants, des N+1, ou un scan complet de table.

Un test rapide : ouvrez la page lente, puis essayez une version avec moins de données (plage de dates plus courte, moins de filtres, moins de lignes). Si elle devient soudainement rapide, vous payez probablement une taxe liée à la taille des données. Les équipes qui apportent ces cas à FixMyMess trouvent souvent le même schéma : l'appli « marche » en prototype, puis ralentit dès que de vrais utilisateurs et de vraies tables arrivent.

Un flux simple pas à pas pour dépanner

Quand une appli générée par l'IA est lente, il est tentant de modifier le code partout. Résistez à ça. Choisissez une action utilisateur et suivez-la de bout en bout pour pouvoir mesurer les effets réels.

Commencez en choisissant une seule action lente qu'un vrai utilisateur fait, par exemple « ouvrir Commandes » ou « rechercher clients ». Identifiez ensuite l'endpoint derrière cette action (la route API exacte ou le handler serveur). Cela rend votre test reproductible.

Ensuite, lancez cette action tout en capturant l'activité base de données. Utilisez ce que vous avez : un journal de requêtes en dev, un traceur APM en prod, ou un logging temporaire autour de la requête. Vous cherchez les requêtes principales qui se produisent pendant cette action, pas un instantané général de toute l'appli.

Mesurez deux choses au lieu de deviner : combien de requêtes s'exécutent, et combien de temps total la base y passe. Une page qui déclenche 120 petites requêtes peut être aussi lente qu'une page avec 2 grosses requêtes.

Un flux pratique et focalisé :

1. Reproduire l'action lente et noter l'endpoint qui la gère.
2. Capturer les requêtes pendant cette action.
3. Enregistrer le nombre de requêtes et le temps DB total pour la requête.
4. Trier par impact : la requête la plus lente et la plus répétée arrivent généralement en tête.
5. Corriger un problème, puis relancer la même action pour confirmer l'amélioration.

Exemple : si « ouvrir Commandes » prend 6 secondes et que vous trouvez 80 requêtes avec 4,8 s de temps DB, corrigez le pire coupable d'abord (souvent un filtre non indexé ou une boucle N+1). Si le retest tombe à 2 secondes, vous savez que vous allez dans la bonne direction.

Si vous avez hérité d'une base de code générée par l'IA et que les traces n'ont pas de sens, FixMyMess peut faire un audit rapide et pointer les quelques problèmes de base de données qui feront le plus de différence.

5 vérifications rapides avant de toucher au code

Si votre appli générée par l'IA est lente, ne commencez pas par réécrire des fonctionnalités. D'abord, obtenez une image claire de ce que fait la base de données sur une seule page lente ou une requête.

Vérifications rapides qui révèlent souvent le problème

Commencez par ces cinq vérifications dans vos logs, APM ou l'historique de requêtes :

• Comptez les requêtes par requête. Si une page simple déclenche 50, 100 ou 500+ requêtes, les performances s'effondreront avec la montée en charge.
• Cherchez les répétitions. Si vous voyez la même forme de requête s'exécuter encore et encore avec seulement l'ID qui change, vous avez probablement un pattern N+1.
• Classez par coût total, pas seulement « la plus lente ». Une requête de 30 ms exécutée 1 000 fois fait plus de dégâts qu'une requête unique de 2 s. Regardez durée x nombre.
• Trouvez les requêtes qui ramènent « trop de données ». Surveillez les SELECT * sur de grosses tables, les WHERE manquants, les LIMIT absents, ou le chargement de colonnes texte/blob volumineuses dont vous n'avez pas besoin.
• Vérifiez si les index sont réellement utilisés. Une requête peut sembler correcte, mais le plan peut montrer un scan complet au lieu d'une recherche par index.

Un petit exemple : un tableau de bord charge 50 clients, puis récupère la « dernière facture » dans une boucle. Vous pouvez voir une requête pour la liste, puis 50 requêtes presque identiques pour les factures. Chaque requête est rapide isolément, mais ensemble elles transforment une requête en un bouchon de circulation.

Ce qu'il faut capturer avant de toucher quoi que ce soit

Notez trois chiffres pour la requête lente : nombre total de requêtes, top 3 des requêtes par temps total, et si ces requêtes utilisent des index ou effectuent des scans. Cela vous donne une base pour confirmer que chaque correction aide vraiment.

Avec une base de code générée par l'IA, ces problèmes se cachent souvent derrière une couche ORM et des logs bruyants. Chez FixMyMess, c'est exactement ces données que nous extrayons pendant un audit gratuit pour que le premier changement soit le bon.

Requêtes N+1 : comment les repérer et les stopper

Une requête N+1 survient quand votre appli exécute 1 requête pour charger une liste, puis 1 requête supplémentaire pour chaque ligne de cette liste. Exemple : vous chargez 50 utilisateurs (1 requête), puis récupérez les commandes de chaque utilisateur une par une (50 requêtes supplémentaires).

C'est courant avec les ORM parce que le « lazy loading » est pratique. Vous bouclez sur les utilisateurs, accédez à user.orders, et l'ORM interroge silencieusement la base à chaque fois. Le code généré par l'IA se repose souvent sur ces comportements par défaut, donc « application générée par l'IA lente » peut signifier « la page exécute des centaines de petites requêtes ».

Comment le repérer rapidement

Cherchez un motif répétitif dans vos logs ou APM : la même forme SQL encore et encore, avec seulement l'ID qui change. Un autre signe est une page qui devient plus lente à mesure que vos données grandissent, même si le code n'a pas changé.

Si possible, comptez les requêtes pour une requête. Si le nombre augmente avec le nombre d'éléments affichés (20 éléments -> ~21 requêtes, 100 éléments -> ~101 requêtes), vous avez probablement trouvé un N+1.

Corrections rapides qui fonctionnent souvent

Choisissez la correction la plus petite qui supprime les fetchs par ligne :

• Charger de façon eager les relations (précharger les utilisateurs avec leurs commandes en une seule fois)
• Récupérer par lot via une clause IN (une requête pour toutes les commandes WHERE user_id IN (...))
• Utiliser une jointure quand vous avez réellement besoin de champs des deux tables
• Ne retourner que les colonnes nécessaires (évitez de charger de gros blobs)

Validez la correction avec deux contrôles : le nombre de requêtes doit chuter fortement, et le temps de page doit s'améliorer dans un test reproductible (mêmes données, même requête).

Une mise en garde : « corriger » un N+1 en tout joignant peut se retourner contre vous. Trop de jointures peuvent créer de gros jeux de résultats, des lignes dupliquées et plus de travail mémoire dans l'appli. Chargez seulement ce que la page affiche réellement et gardez les résultats petits et ciblés.

Si vous avez hérité d'un prototype généré par l'IA, un audit de code trouve souvent les hotspots N+1 rapidement, surtout autour des listes, tableaux de bord et interfaces d'administration.

Index manquants : le gain le plus rapide pour beaucoup d'applis lentes

Un index, c'est comme l'index à la fin d'un livre. Sans lui, vous feuilletez page par page jusqu'à trouver le sujet. Avec lui, vous sautez directement aux pages pertinentes. Une base de données fonctionne de la même façon : sans index, elle doit souvent lire beaucoup de lignes pour trouver quelques correspondances.

Les oublis les plus fréquents sont ennuyeux, et c'est une bonne nouvelle car ils sont faciles à corriger. Vérifiez les colonnes utilisées souvent dans les filtres WHERE, les conditions JOIN et les tris ORDER BY. Les clés étrangères sont des coupables fréquents, surtout dans les schémas générés par l'IA où les relations existent dans le code mais les contraintes (et index) n'ont pas été ajoutées en base.

Exemple simple : si votre appli charge des commandes pour un utilisateur avec WHERE user_id = ? ORDER BY created_at DESC, vous voulez généralement un index qui correspond à votre recherche. Cela peut être un index mono-colonne sur user_id, mais si vous filtrez et triez ensemble un index composite comme (user_id, created_at) peut être beaucoup plus rapide.

Règles pratiques pour choisir un index :

• Indexer les colonnes qui apparaissent dans WHERE, JOIN ou ORDER BY sur les requêtes chaudes.
• Préférer des index composites quand vous filtrez souvent par plusieurs colonnes ensemble.
• Assurer que les colonnes de clé étrangère sont indexées quand elles servent aux jointures.
• Ne pas supposer que l'ORM a ajouté les bons index pour vous.

Un piège fréquent est d'indexer des colonnes à faible cardinalité (beaucoup de valeurs répétées), comme status avec quelques états seulement. Ces index n'aident souvent pas car la base doit encore toucher une grosse partie de la table. Ils peuvent même ralentir les écritures car chaque insertion et mise à jour doit aussi mettre à jour l'index.

Pour confirmer que vous avez bien corrigé, regardez le plan de requête avant et après. Vous voulez voir le plan passer d'un scan (lecture de beaucoup de lignes) à une recherche par index (saute vers les lignes correspondantes). Si le plan scanne encore, l'index peut être sur le mauvais ordre de colonnes, le filtre n'est pas assez sélectif, ou la requête est écrite d'une manière qui empêche l'utilisation de l'index.

Scans non bornés : quand la base lit beaucoup plus que vous ne pensez

Un scan non borné survient quand une requête est si large que la base doit lire une énorme portion d'une table (parfois la totalité) juste pour renvoyer un petit résultat. Si votre appli générée par l'IA est lente et que ça empire avec la croissance des données, c'est souvent la raison.

Le schéma courant est simple : la requête ne restreint pas assez tôt la recherche, donc la base continue de lire les lignes jusqu'à trouver ce qu'elle cherche. Ce travail supplémentaire se traduit par un CPU élevé sur la base, des temps de requête longs et des pages qui vont bien en dev mais ramollissent en production.

Signes qui doivent alerter

Quelques indices reviennent souvent dans les revues de code et les logs :

• Une requête sans filtre WHERE sur une table volumineuse
• Absence de LIMIT sur des endpoints qui listent des enregistrements
• Pagination par offset (page=2000) sur une table qui continue de croître
• Sélection de beaucoup de colonnes (ou SELECT *) alors que vous n'avez besoin que de quelques champs
• Requêtes « derniers éléments » sans filtre par temps ou catégorie

Si vous voyez ces cas sur un chemin chaud comme un tableau de bord ou un feed, considérez-le comme un coupable probable.

Corrections rapides qui fonctionnent souvent

Commencez par faire en sorte que la requête fasse moins de travail par requête. De petits changements peuvent réduire fortement la charge :

• Ajouter un filtre réel (status, user_id, tenant_id, created_at) et vérifier qu'il correspond à l'usage de la page
• Passer de la pagination par offset à la pagination par clé (keyset pagination) en utilisant un last_seen id ou timestamp
• Retourner moins de champs (seulement les colonnes nécessaires à l'UI)
• Ajouter une fenêtre temporelle pour les tables de type log (7 derniers jours) et archiver les données plus anciennes

Attention aux fonctionnalités « recherche partout ». Un LIKE '%terme%' naïf sur de grands champs texte force souvent des scans. Si la recherche est importante, utilisez les outils de recherche textuelle fournis par votre base, ou limitez la recherche à des champs indexés et plus petits.

Un exemple réaliste : une table d'activité grossit sans limite. La page d'accueil demande les « activités récentes » mais ne filtre pas par compte et utilise la pagination par offset. Cela marche à 5 000 lignes, puis se transforme en scan à 5 millions de lignes. Ajouter un filtre par compte, une pagination par clé et une fenêtre de 30 jours transforme souvent une requête de 3 s en une requête de 50 ms.

Si vous avez hérité d'un code généré par l'IA, ce problème est courant car les endpoints de liste sont construits rapidement et laissés ouverts. FixMyMess trouve souvent quelques scans non bornés qui expliquent la majeure partie de la lenteur dès que les vrais utilisateurs arrivent.

ORM bavards : trop de petites requêtes qui s'additionnent

Quand une appli générée par l'IA est lente, la base ne fait pas toujours « un gros travail ». Parfois elle fait beaucoup de petits travaux, encore et encore. Un ORM bavard, c'est quand votre code effectue de nombreux petits appels à la base au lieu de quelques-uns bien conçus.

Cela arrive souvent sans que vous le remarquiez car chaque requête semble inoffensive. Mais 200 requêtes « rapides » peuvent être plus lentes que 5 requêtes bien formées, surtout quand le temps réseau et la gestion des connexions s'en mêlent.

À quoi ressemble un comportement bavard

Vous verrez des motifs comme :

• Une requête pour charger une liste, puis une autre par ligne pour récupérer un détail associé
• Des recherches par champ (par exemple charger un utilisateur, puis interroger encore pour son plan, son équipe et ses paramètres)
• Des propriétés calculées ou getters qui lancent une requête, appelés dans une boucle
• Chargements « inclure tout » qui ramènent de grosses tables liées que vous n'affichez jamais
• Requêtes répétées pour la même ligne dans une seule requête (pas de cache au niveau de la requête)

Un piège courant dans le code généré par l'IA est une méthode modèle bien nommée comme user.displayName() qui interroge silencieusement d'autres tables. L'appeler 100 fois sur une page crée 100 allers-retours en plus.

Corrections rapides qui marchent souvent

Commencez par faire en sorte que la requête « charge les données en une passe ». Récupérez la liste et les données liées ensemble, ou récupérez les données liées en une seconde requête qui couvre toutes les lignes (pas une requête par ligne). Ensuite gardez la charge utile petite : ne sélectionnez que les colonnes nécessaires et évitez de charger de grosses relations sauf si la page les utilise.

Si la même recherche se produit plusieurs fois dans une requête (par exemple « équipe courante », « plan courant », « feature flags »), ajoutez un simple cache au niveau de la requête pour n'interroger la base qu'une fois.

Après tout changement, mesurez à nouveau. Comptez les requêtes par requête et regardez la p95, pas seulement la moyenne. Un bon résultat est moins de requêtes, moins d'allers-retours et une baisse tangible de la p95.

Si vous travaillez sur une base de code héritée générée par l'IA, FixMyMess repère souvent rapidement ces hotspots ORM bavards lors d'un audit car ils apparaissent comme des motifs de requêtes répétées liés à un seul endpoint.

Un exemple réaliste : la page qui s'est ralentie chaque semaine

Une histoire commune avec une place de marché générée par l'IA est une page admin « Commandes » qui allait bien au lancement, puis est devenue lente progressivement. À 200 commandes elle charge en 1 seconde. Un mois plus tard, à 10 000 commandes, elle prend 12 à 20 secondes et plante parfois. Rien de « gros » n'a changé, mais la base de données fait maintenant beaucoup plus de travail.

Voici ce que fait l'appli sur cette page :

• Requête 1 : charger les 50 dernières commandes pour le tableau (souvent avec des filtres comme status et une plage de dates).
• Ensuite, pour chaque ligne de commande, l'UI affiche le nom du client et une courte liste d'articles.

Le problème caché est le N+1. Vous avez 1 requête pour la liste de commandes, puis N requêtes pour les clients, et N autres pour les articles. Avec 50 lignes, cela peut devenir 101 requêtes (ou plus). Chaque requête est « rapide » seule, mais le temps total s'accumule et le pool de connexions se remplit.

En parallèle, le filtrage devient plus lent à cause d'un index manquant. Le code filtre par status et trie ou filtre par created_at, mais la base n'a pas d'index utile pour cette combinaison. À mesure que la table grossit, la base commence à scanner beaucoup plus de lignes qu'il n'en faut pour retourner les 50 plus récents.

Un ordre de correction pratique qui garde les changements petits :

1. Mesurer d'abord : capturer le nombre total de requêtes et le temps DB total pour un chargement de page.
2. Corriger l'index : ajouter un index composite qui correspond au filtre et au tri (par exemple status + created_at). Retester.
3. Corriger le N+1 : récupérer les clients en bloc, et récupérer les articles en bloc (ou utiliser un eager-load/include). Retester.
4. Ajouter des limites de pagination et des garde-fous (page size max). Retester.

Ce que vous voyez généralement après chaque étape : le changement d'index réduit la requête principale de plusieurs secondes à quelques dizaines de millisecondes, mais la page peut rester lente. Supprimer le N+1 réduit souvent le nombre de requêtes d'environ 100 à moins de 10, et le chargement devient à nouveau prévisible.

Gardez les contraintes en tête : changez une chose à la fois, exécutez la même requête à chaque fois et vérifiez les résultats avec un volume de données réaliste. Avec du code généré par l'IA, il est facile de « corriger » les performances en changeant involontairement le comportement, donc les petites étapes et vérifications rapides sont importantes. Si la base de code est désordonnée (appels ORM bavards éparpillés dans le code de vue), les équipes utilisent souvent un audit court pour cartographier les chemins de requête avant de faire de plus grosses refactorings.

Erreurs courantes qui font perdre du temps (et parfois empirent les choses)

Quand une appli générée par l'IA est lente, on a tendance à attraper la solution qui semble la plus rapide. Le problème est que les solutions rapides masquent souvent la vraie cause, donc la lenteur revient (ou se déplace ailleurs).

Corrections qui font plaisir mais se retournent contre vous

Un piège courant est d'ajouter du cache avant d'avoir prouvé que la requête est saine. Si une page met 2 secondes parce qu'elle exécute 120 requêtes, cacher la réponse peut masquer le problème un temps, mais dès que le cache expire (ou que les données changent), le pic revient.

Autre perte de temps : ajouter des index sans réfléchir. Un index peut être une grosse victoire, mais le mauvais index peut ne rien faire, ou ralentir les écritures et augmenter l'espace disque. Confirmez toujours ce que la base fait réellement, puis choisissez l'index le plus petit qui aide le filtre ou le tri réel.

Le sur-fetching est aussi partout dans le code généré par l'IA. Si l'UI a besoin d'un nom d'utilisateur et d'un plan, mais que l'ORM renvoie tout l'enregistrement utilisateur plus des relations imbriquées, vous payez pour des lectures, de la mémoire et du transfert réseau superflus à chaque requête.

Enfin, l'approche « une méga-requête » peut être tout aussi mauvaise. Les gens fusionnent tout dans une grosse jointure pour éviter le N+1, mais obtiennent une requête difficile à modifier, à déboguer et encore lente parce qu'elle renvoie trop de lignes.

Ne pas vérifier est l'erreur la plus grave

Si vous ne posez pas de baseline, vous ne pouvez pas savoir si vous avez amélioré quoi que ce soit. Avant de changer le code, capturez un simple snapshot avant/après : temps de requête, nombre de requêtes et requête la plus lente.

Voici cinq signaux rouges qui montrent que vous devinez plutôt que vous corrigez :

• Pas de métriques de base (seulement « ça a l'air plus rapide »)
• Pas de vérification du plan de requête avant d'ajouter un index
• Pas de limite ou pagination sur des endpoints qui peuvent croître
• Pas de test de régression pour le chemin lent (donc le problème revient)
• Pas de re-vérification avec des volumes de production

Chez FixMyMess, nous voyons souvent des équipes passer des jours sur des caches et des refactors, puis découvrir que le vrai problème était un index manquant plus un appel ORM dans une boucle. Le chemin le plus rapide est ennuyeux : mesurer, vérifier, changer une chose, mesurer encore.

Étapes suivantes : verrouiller les gains et demander de l'aide si besoin

Une fois que vous avez trouvé les grosses requêtes problématiques, ne vous arrêtez pas à la première correction qui a fait baisser le graphe. Les performances ont tendance à dériver à mesure que des fonctionnalités sont livrées et que les données grandissent. Traitez vos premières victoires comme une nouvelle baseline à protéger.

Commencez par écrire une petite « liste de priorités » que vous pouvez revoir chaque semaine. Restez concret, pas théorique.

• Top 3 des actions utilisateurs lentes (ex : login, recherche, checkout) et leurs pires requêtes
• Pour chaque action : temps moyen, p95 et nombre de requêtes
• Les motifs exacts qui causent le problème (N+1, index manquant, scan non borné, trop d'appels ORM)

Ensuite, ajoutez quelques garde-fous pour attraper les régressions tôt. Ils sont peu coûteux et très payants :

• Fixer un budget de nombre de requêtes par requête pour les pages clés
• Activer des alertes slow-query dans la base et les revoir régulièrement
• Faire un petit test de charge sur les 3 actions principales après chaque release
• Ajouter un check performance en revue de code ("avons-nous ajouté des requêtes ?")
• Garder un emplacement partagé pour les helpers de requêtes approuvés afin que tout le monde suive les mêmes patterns

Après cela, planifiez les refactors qui suppriment la cause racine. Les plus courants sont : nettoyer les patterns d'accès ORM (charger les données liées une seule fois, pas dans des boucles), standardiser la pagination et créer des helpers de requêtes partagés pour éviter que la même erreur se répète.

Si votre appli générée par l'IA est lente et qu'elle a été produite par des outils comme Lovable, Bolt, v0, Cursor ou Replit, envisagez un diagnostic professionnel. Ces bases de code cachent souvent de la logique de requêtes répétée dans de nombreux fichiers : vous en corrigez un endpoint et trois autres continuent de poser problème.

FixMyMess est une option si vous voulez une prochaine étape claire : nous pouvons réaliser un audit gratuit du code pour identifier les problèmes de base et d'application, puis appliquer des corrections ciblées avec une vérification manuelle pour que les améliorations tiennent dans le temps.