Développement axé sur la régénération pour des applications qui évoluent en sécurité

Pourquoi les correctifs se transforment en dette technique

Le « patching » arrive quand une nouvelle exigence apparaît et que vous la faites tenir dans l'application avec la plus petite modification possible. Ça paraît rapide parce que ça l'est. Le problème, c'est que chaque correctif est une solution locale, et les solutions locales correspondent rarement à la structure que devrait avoir l'application.

Au fil du temps, les correctifs s'empilent. L'application fonctionne toujours, mais le code et la configuration commencent à diverger : la base de données suggère une chose, l'interface en implique une autre, et les règles réelles vivent à trois endroits différents. Cette discordance, c'est de la dette technique. Ce n'est pas juste du « mauvais code ». C'est le coût croissant pour effectuer le prochain changement.

Vous pouvez souvent la repérer :

• La logique devient emmêlée, si bien qu'un petit changement de règle touche de nombreux écrans ou endpoints.
• Les champs se dupliquent ("status", "ticket_status", "status_v2") parce que renommer semble risqué.
• L'UI devient fragile, avec des dépendances cachées à des formes de données ou des cas limites.
• Les contournements se transforment en indicateurs "temporaire" qui ne disparaissent jamais.
• Les corrections nécessitent des corrections complémentaires parce que personne n'est certain de ce qui pourrait casser ailleurs.

La partie la plus pénible est la rapidité avec laquelle le risque augmente. Un changement qui devrait être petit (ajouter une étape d'approbation, ajuster une règle de tarification, scinder un rôle utilisateur en deux) devient une mise en production risquée parce que vous ne pouvez pas prévoir le rayon d'impact. Les tests deviennent de la devinette. Le rollback devient plus difficile parce que le correctif a touché des parties non liées.

Le développement axé sur la régénération est une réponse directe à cela. L'objectif est de structurer votre application pour que les changements soient prévisibles et réversibles, et pour que la plateforme puisse régénérer un code propre sans perpétuer les bricolages d'hier.

Un objectif pratique :

• Une source de vérité claire pour les données (pas de champs dupliqués « presque identiques").
• Les règles vivent à un seul endroit, pas éparpillées entre l'UI et les endpoints.
• L'UI se concentre sur l'affichage et la saisie, pas sur les décisions métier.
• Les changements se font dans le modèle et la logique, puis vous régénérez, plutôt que d'éditer manuellement les sorties.

Des plateformes comme AppMaster facilitent cela parce que l'application est définie par des modèles et une logique visuelle, et la plateforme régénère le code source complet. La régénération reste propre uniquement si vous évitez d'emblée une structure fondée sur des correctifs.

Ce que signifie le développement axé sur la régénération

Le développement axé sur la régénération traite votre application comme un ensemble de modèles clairs, non comme un tas de code édité à la main. Vous modifiez les modèles, régénérez, et obtenez une version fraîche et cohérente de l'application. Le but est de livrer des changements sans laisser derrière soi des astuces qui rendent le suivant plus difficile.

Dans un flux patch-first, une petite demande (un nouveau champ de statut, une nouvelle étape d'approbation) est ajoutée là où ça va le plus vite. Quelqu'un touche un handler d'API, met à jour un écran, ajoute un cas spécial ailleurs, et passe à autre chose. L'application fonctionne aujourd'hui, mais la logique est maintenant dispersée. Après quelques cycles, personne ne sait où résident les règles réelles.

Avec le développement axé sur la régénération, la source de vérité reste dans les modèles :

• Modèle de données : entités, champs, relations, contraintes
• Modèle de logique métier : règles et flux qui déterminent ce qui arrive
• Modèle UI : écrans, composants et leurs liaisons aux données

Tout ce qui est généré à partir de ces modèles (endpoints API, accès base de données, code web et mobile) est une sortie, pas un endroit pour des corrections rapides.

Dans AppMaster, cette sortie peut inclure Go pour le backend, Vue3 pour le web, et Kotlin ou SwiftUI pour le mobile. Quand les exigences changent, vous mettez à jour le modèle une fois et vous régénérez, au lieu de partir à la chasse de la même règle dans plusieurs fichiers.

Cela maintient la cohérence de l'application à travers les couches parce que les mêmes définitions pilotent chaque partie. Si "Ticket Status" devient obligatoire, le schéma de la base, la validation, l'API et les liaisons UI devraient se mettre à jour ensemble. Si une règle d'approbation change, mettez à jour le processus pour que tous les endpoints et écrans reflètent la même logique.

Le changement d'état d'esprit est simple : éditez ce que vous voulez (les modèles), générez ce dont vous avez besoin (le code).

Construire un modèle de données qui peut évoluer

Si vous voulez que le développement axé sur la régénération fonctionne, commencez par la partie qui doit le moins changer : le modèle de données. Les applications adaptées au changement survivent aux demandes de fonctionnalités non pas parce que chaque écran est parfait, mais parce que les entités de base sont stables et bien nommées.

Commencez par les noms (noms communs) que votre activité utilisera encore dans un an. Pour beaucoup d'applications, cela signifie User, Account, Team, Ticket, Order, Invoice, Product, ou Message. Quand ces éléments sont clairs, tout le reste (workflows, permissions, UI) repose sur une base solide.

Le nommage n'est pas un détail mineur. Il empêche les changements ultérieurs de se transformer en migrations confuses et en logique cassée. Choisissez des noms d'entités au singulier, utilisez des noms de champs cohérents (created_at vs createdAt), et choisissez des types qui reflètent la réalité (argent en décimal, horodatages avec règles de fuseau horaire acceptées). Les petites incohérences se propagent ensuite dans les règles, filtres et rapports.

Planifiez la croissance sans surconception. Vous n'avez pas besoin de prédire chaque champ futur, mais vous pouvez rendre les types de changements courants plus sûrs :

• Préférez des champs de statut pouvant accepter de nouvelles valeurs plutôt que d'ajouter une table pour chaque étape.
• Utilisez des champs optionnels pour les données qui ne sont pas toujours présentes (phone_number, external_id).
• Ajoutez tôt des champs d'audit (created_at, updated_at, created_by) pour éviter les adaptations ultérieures.
• Séparez les "notes" et la "metadata" des champs principaux afin que les expérimentations ne polluent pas le modèle central.

Un concepteur de données visuel aide parce que vous pouvez voir les relations et contraintes avant qu'elles ne deviennent du code. Dans AppMaster, le Data Designer mappe votre schéma vers PostgreSQL, vous permettant de modéliser tables, champs et liens en un seul endroit et de régénérer un code source propre lorsque les exigences évoluent.

Exemple : un portail de support démarre avec des Tickets liés à des Accounts et Users. Plus tard, l'activité demande une priorité, une catégorie et un nouveau statut "Waiting on Customer". Si les Tickets ont déjà un champ de statut et des champs optionnels pour les détails, vous pouvez ajouter des valeurs et des champs sans redessiner la base. L'application régénérée conserve des requêtes et APIs cohérentes, et vous évitez une pile de correctifs ponctuels.

L'objectif est la lisibilité aujourd'hui et la tolérance demain.

Rendre la logique métier modulaire et lisible

La logique métier est là où les changements cassent habituellement les choses. Une correction rapide qui "fonctionne" aujourd'hui peut se transformer en un enchevêtrement de cas particuliers demain. Avec le développement axé sur la régénération, vous concevez la logique pour qu'elle puisse être régénérée proprement, sans dépendre de correctifs qui n'ont de sens que dans la tête de quelqu'un.

Une approche pratique est de considérer chaque workflow comme un ensemble de petits blocs. Chaque bloc fait un travail : valider les entrées, calculer un prix, décider d'une route, envoyer un message, mettre à jour un enregistrement. Dans AppMaster, cela correspond naturellement au Business Process Editor. Les processus plus petits sont plus faciles à lire, tester, réutiliser et remplacer.

Pensez en entrées et sorties

Avant de construire un bloc, notez deux choses : ce dont il a besoin, et ce qu'il renvoie. Si vous ne pouvez pas décrire cela en une phrase, le bloc fait probablement trop de choses.

Les bons blocs ont des frontières claires. Ils prennent des entrées explicites (rôle utilisateur, statut du ticket, total de la commande) et renvoient des sorties explicites (approuvé ou refusé, prix final, étape suivante). Cette clarté rend les changements plus sûrs parce que vous pouvez remplacer un bloc sans deviner ce que le reste affecte.

Une checklist rapide :

• Un objectif par bloc (validation ou calcul ou routage)
• Les entrées sont passées, pas "trouvées quelque part"
• Les sorties sont retournées, pas cachées dans des effets secondaires
• Les noms décrivent les résultats (comme ValidateRefundRequest)
• Les erreurs sont traitées de façon cohérente

Évitez les dépendances cachées

Les dépendances cachées rendent la logique fragile. Si un workflow dépend de flags globaux, de changements d'état silencieux, ou de "cette variable est définie plus tôt quelque part", de petites modifications peuvent altérer le comportement de façons inattendues.

Faites circuler l'état volontairement dans le processus. Si quelque chose doit être stocké, rangez-le à un endroit évident (comme un champ de base de données) et lisez-le explicitement. Évitez les comportements "magiques" comme modifier un enregistrement dans une étape et supposer qu'une autre étape le remarquera.

Rendez les points de décision visibles. Par exemple, un portail de support peut brancher sur "Is this ticket VIP?" et "Is it after business hours?". Si ces branches sont claires et étiquetées, un futur changement comme "les règles VIP changent le week-end" devient une édition rapide, pas une réécriture risquée.

Séparer les préoccupations UI des règles et des données

Une application facile à changer est la plus simple à régénérer lorsque l'UI reste "dumb". Les écrans doivent collecter des entrées, afficher l'état et guider l'utilisateur. Quand les décisions métier sont cachées dans des boutons, des validations et de la logique spécifique à l'écran, chaque nouvelle exigence se transforme en correctif.

Traitez l'UI comme une couche fine au-dessus des règles et des données partagées. Ainsi la plateforme peut reconstruire la présentation proprement sans réimplémenter les décisions à dix endroits.

Où l'UI s'arrête et où commencent les règles métier

Une séparation pratique : l'UI gère la clarté ; la logique métier gère la vérité. L'UI peut formater, étiqueter et aider les utilisateurs. La logique métier décide ce qui est autorisé et ce qui se passe ensuite.

Responsabilités typiques de l'UI :

• Afficher des données et collecter des saisies utilisateur
• Formatage (dates, monnaies, masques téléphoniques)
• Vérifications basiques de champs requis (vide ou non)
• Afficher les erreurs renvoyées par la logique en langage clair
• Navigation et mise en page

Les règles métier doivent vivre en dehors de l'écran, par exemple dans un workflow ou un éditeur de processus : "refund requires manager approval", "VIP customers skip the queue", "ticket cannot be closed without a resolution code". Rattachez ces règles au modèle de données, pas à une page spécifique.

Concevoir une fois, réutiliser sur web et mobile

Si vous supportez plusieurs clients (web et mobile natif), la duplication provoque des dérives. Réutilisez des composants partagés pour les motifs courants (badge de statut de ticket, sélecteur de priorité, fiche client), mais conservez un comportement cohérent en leur fournissant les mêmes données et les mêmes résultats de règles.

Par exemple, vous pouvez modéliser les états de ticket dans le Data Designer, piloter les changements d'état via un seul processus métier, et faire en sorte que le web et le mobile appellent ce processus et affichent l'état retourné. Quand "Escalated" devient "Urgent review", vous le modifiez une fois et régénérez au lieu de traquer des conditions cachées dans chaque écran.

Un bon test : si vous supprimiez un écran et le reconstruisiez demain, l'application ferait-elle toujours respecter les mêmes règles ? Si oui, la séparation fonctionne.

Étape par étape : structurer une application pour une régénération propre

Le développement axé sur la régénération fonctionne mieux lorsque votre application est divisée en parties claires pouvant évoluer indépendamment. Pensez en modules d'abord, pas en écrans.

Nommez les modules centraux et gardez-les séparés dans votre esprit et dans votre travail : données (tables et relations), processus (logique), API (endpoints), UI web et UI mobile. Lorsqu'une exigence change, vous devriez pouvoir pointer ce qui change et ce qui doit rester intact.

Un ordre de construction qui reste favorable au changement

Utilisez une boucle courte et gardez chaque étape modeste :

1. Modélisez les données en premier : entités, champs, relations qui correspondent à la réalité.
2. Ajoutez des business processes en flux réutilisables. Faites en sorte que chaque processus réalise un seul travail (Create Ticket, Assign Agent, Close Ticket).
3. Connectez les processus aux endpoints API une fois la logique lisible. Traitez les endpoints comme une enveloppe autour de vos flux, pas comme un endroit pour cacher des règles.
4. Construisez les écrans UI autour des tâches utilisateur, pas autour des tables de base de données.
5. Régénérez et testez après chaque petit changement.

Petit exemple : gérer un changement sans correctifs désordonnés

Supposons que vous construisez un portail de support dans AppMaster. La première version a Tickets et Comments. Une semaine plus tard, le produit demande une priorité et une nouvelle règle : les clients VIP commencent toujours en High.

Avec une structure modulaire, vous modifiez le modèle de données (ajoutez Priority), mettez à jour un seul processus métier (Create Ticket définit la Priority selon le type de client), régénérez et vérifiez que la même tâche UI fonctionne toujours. Pas de corrections dispersées sur plusieurs écrans.

Une habitude simple aide : après chaque régénération, exécutez rapidement les principaux flux de bout en bout (création, mise à jour, vérification des permissions) avant d'ajouter la fonctionnalité suivante.

Exemple : un portail d'assistance client qui évolue

Imaginez un petit portail d'assistance. Les clients se connectent, voient leurs tickets, ouvrent un ticket pour voir les détails et ajoutent une réponse. Les agents voient les mêmes tickets plus des notes internes.

Une approche axée régénération sépare trois choses : le modèle de données du ticket, les processus métier (comment les tickets évoluent) et les écrans UI. Quand ces parties sont claires, vous pouvez changer l'une sans patcher autour des autres.

Commencez simple, mais structurez pour le changement

La première version peut rester minimale :

• Données : Users, Tickets, Messages
• Processus : Create ticket, Reply, Assign to agent
• UI : Liste de tickets, Détails d'un ticket, Formulaire nouveau ticket

Dans AppMaster, cela se traduit proprement par un modèle de données basé sur PostgreSQL (Data Designer), un workflow drag-and-drop pour les règles (Business Process Editor), et des constructeurs UI séparés pour le web et le mobile.

Changement 1 : ajouter priorité et dates SLA

Le produit demande Priority (Low, Normal, High) et une date SLA. Avec une structure régénération-first, vous ajoutez des champs au modèle Ticket, puis vous mettez à jour seulement les endroits qui lisent ou écrivent ces champs : le processus create-ticket fixe une priorité par défaut, l'écran agent affiche la date SLA, et l'écran liste ajoute un filtre.

La plateforme régénère le backend et l'API pour que les nouveaux champs deviennent des éléments de première classe du code.

Changement 2 : ajouter une étape d'approbation avant la fermeture

Désormais, fermer un ticket nécessite l'approbation d'un manager pour certains clients. Au lieu de disperser les règles de fermeture sur plusieurs écrans, vous ajoutez un état clair au modèle (Open, Pending approval, Closed) et mettez à jour le processus de fermeture :

• L'agent demande la fermeture
• Le système vérifie si une approbation est requise
• Le manager approuve ou rejette
• Le ticket se ferme seulement après approbation

Parce que la règle vit dans un seul processus, l'UI affiche le statut courant et la prochaine action possible.

Changement 3 : notifications push mobiles

Enfin, les utilisateurs veulent des push quand un agent répond. Ne cachez pas la logique de notification dans le code UI. Placez-la dans le processus "New message" : quand une réponse est sauvegardée, déclenchez un module de notification. La régénération produit ensuite des apps natives mises à jour sans transformer les changements en patchwork manuel.

Erreurs courantes qui cassent les workflows régénérables

Le développement axé sur la régénération ne fonctionne que si votre application reste régénérable. Les équipes le cassent généralement avec des corrections rapides qui paraissent anodines aujourd'hui mais forcent des contournements demain.

1) Éditer le code généré au lieu de changer le modèle

Mélanger des parties générées et des modifications manuelles dans des zones qui sont écrasées est la façon la plus rapide de perdre une régénération propre. Si vous utilisez une plateforme qui génère du code source réel (comme AppMaster pour backend, web et mobile), traitez le projet visuel comme source de vérité. Quand une exigence change, mettez à jour le modèle de données, le processus métier ou le builder UI.

Une règle simple : si vous ne pouvez pas reproduire le changement en régénérant depuis le projet visuel, ce n'est pas un changement sûr.

2) Laisser l'UI décider des règles

Quand les écrans codent des règles métier ("ce bouton s'affiche seulement pour les VIP", "ce formulaire calcule les totaux dans l'UI"), chaque nouvel écran devient un cas particulier. Vous vous retrouvez avec de la logique cachée difficile à maintenir.

Gardez validations, permissions et calculs dans la logique métier (par exemple dans un Business Process), puis laissez l'UI afficher le résultat.

3) Concevoir un modèle de données fantaisiste trop tôt

La sur-modélisation ressemble à ajouter des dizaines de champs, statuts et tables pour des cas marginaux avant d'avoir un usage réel. Cela rend les changements douloureux car chaque mise à jour touche trop de pièces.

Commencez par ce que vous savez, puis étendez par petites étapes :

• Ajoutez seulement les champs que vous pouvez expliquer en langage simple.
• Gardez des valeurs de statut courtes et réelles (3-6, pas 20).
• Préférez ajouter une nouvelle table plus tard plutôt que d'entasser du sens dans une table géante.

4) Ignorer les conventions de nommage

Des noms incohérents créent des modèles et des endpoints confus : "Cust", "Customer" et "Client" dans la même application. La régénération fonctionne encore, mais les humains font des erreurs lors des changements.

Choisissez un pattern simple tôt (noms de tables au singulier, verbes cohérents pour les actions) et tenez-vous-y.

5) Construire un workflow monolithique

Un énorme workflow semble ordonné au début, puis devient difficile à modifier sans risque. Séparez la logique en petits processus avec des entrées et sorties claires. Dans un portail de support, séparez "Create ticket", "Assign agent" et "Send notification" afin de pouvoir changer une étape sans risquer le reste.

Vérifications rapides avant de régénérer et livrer

Le développement axé sur la régénération ne devient sûr que si vous avez une routine qui attrape les problèmes silencieux. Avant de régénérer, faites une passe courte qui correspond à la structure de votre application : données, logique, UI et API.

Une checklist rapide :

• Données : entités et champs correspondent aux exigences actuelles, les noms sont cohérents et vous n'avez pas deux champs qui veulent dire la même chose.
• Logique : chaque workflow a une entrée claire, une sortie claire et un chemin d'erreur prévisible.
• UI : les écrans réutilisent des composants partagés et n'encodent pas de règles en dur.
• APIs : les endpoints mappent aux workflows de façon cohérente. Vous pouvez répondre "Quel workflow alimente cet endpoint ?" sans creuser.
• Release : vous avez un script de test petit et répétable, pas "cliquer jusqu'à ce que ça ait l'air bon".

Conservez une source unique de vérité pour les règles. Si la priorité d'un ticket dépend du niveau client, définissez-la dans un seul workflow et laissez API et UI la refléter.

Un script de test de 10 minutes qui reflète l'usage réel suffit généralement :

• Créez un nouvel enregistrement avec seulement les champs requis.
• Déclenchez le workflow principal et confirmez le changement d'état attendu.
• Testez un cas d'erreur connu (permission manquante ou donnée requise manquante).
• Ouvrez les écrans clés sur web et mobile et confirmez que la règle s'affiche de la même façon.
• Appelez un ou deux endpoints principaux et vérifiez que les réponses correspondent à ce que l'UI montre.

Si quelque chose échoue, corrigez la structure d'abord (données, workflow, UI partagée) et régénérez.

Prochaines étapes : appliquez cette approche sur votre prochain changement

Choisissez une zone à améliorer d'abord et gardez le périmètre petit. Si des changements récents ont été pénibles, commencez par la partie qui a causé le plus de retouches : le modèle de données, un morceau de logique embrouillé, ou un écran qui reçoit sans cesse des "juste une modification".

Considérez le prochain changement comme un exercice : ajustez, régénérez, vérifiez, livrez. L'objectif est que les mises à jour deviennent routinières, pas risquées.

Une boucle simple à répéter :

• Faites un petit changement (un champ, une règle ou un comportement d'écran).
• Régénérez pour que le code reste cohérent.
• Lancez un test rapide (chemin heureux + un cas limite).
• Déployez d'abord dans un environnement sûr (staging ou workspace de test).
• Livrez et notez ce que vous avez appris.

Tenez un court journal des changements qui explique les décisions, pas seulement les modifications. Par exemple : "Nous stockons la priorité du ticket en enum, pas en texte libre, pour que les rapports ne cassent pas quand les libellés changent." Deux lignes comme celle-ci peuvent économiser des heures plus tard.

Si vous voulez pratiquer sans éditer la sortie générée, créez un petit module contenu dans AppMaster (par exemple un formulaire de ticket, une liste admin, ou une simple étape d'approbation), régénérez après chaque changement, et notez à quel point il est plus facile d'évoluer quand le modèle reste la source de vérité. Si vous évaluez des outils, appmaster.io est un endroit simple pour commencer à expérimenter ce flux de travail.

Votre prochain changement est une bonne occasion de commencer. Choisissez un coin de l'application et rendez-le favorable au changement dès aujourd'hui.