ecocode-back

name	ecocode-back
description	Use when analyzing the ecological impact of back-end code: database queries, API payloads, server-side cache, background jobs, data transfers, N+1 queries, missing indexes, or server energy consumption from a green IT perspective.

EcoCode Back — Analyse éco-conception côté serveur

Vue d'ensemble

Sous-skill spécialisé dans l'audit éco-conception back-end. Mappe chaque problème détecté aux bonnes pratiques Green IT correspondantes via le MCP mcp-greenit.

REQUIRED PARENT SKILL: audits — ce sous-skill est délégué par le skill parent.

Collecte précise (obligatoire pendant l'analyse)

Pendant toute l'analyse, pour chaque problème détecté, noter immédiatement dans le contexte :

• Localisation exacte : orders/controller.py:45, api/products.js:23-31
• Pattern problématique : le code ou la requête exacte qui pose problème
• Valeurs mesurées : nombre de requêtes dans une boucle, taille du payload, absence de TTL
• Contexte : taille estimée de la table, fréquence d'appel, données chaudes ou froides

Ces données ne sont pas affichées dans le rapport light mais servent à générer le guide de correction complet si l'utilisateur le demande — sans relire les fichiers.

Axes d'analyse

1. Requêtes BDD — efficacité et sur-sélection

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "base de données", "requêtes SQL", "SGBD"

Vérifier :

• Problème N+1 : boucle qui exécute une requête par itération au lieu d'une jointure (RWEB_0066)
• SELECT * au lieu de sélectionner uniquement les colonnes nécessaires (RWEB_0017)
• Absence d'index sur les colonnes utilisées en WHERE, JOIN, ou ORDER BY (RWEB_0066)
• Requêtes non paginées renvoyant des milliers de lignes (RWEB_0017)
• Agrégations calculées en mémoire applicative au lieu d'être déléguées à la BDD (RWEB_0066)
• Transactions inutilement longues bloquant des ressources (RWEB_0066)
• Jointures cartésiennes non intentionnelles (RWEB_0066)
• Requêtes BDD non regroupées alors qu'un batch ou une jointure suffirait (RWEB_0065)
• Types de données non optimisés en BDD (ex: TEXT pour stocker un booléen, FLOAT pour un entier) (RWEB_0063)
• Format de données inadapté au cas d'usage (JSON dans un champ TEXT au lieu d'un type JSON natif) (RWEB_0063)
• Logs binaires BDD activés sans nécessité (réplication inactive) → écriture disque inutile (RWEB_0113)
• Volume de données stockées non réduit au strict nécessaire (champs obsolètes, doublons) (RWEB_0023)

2. Cache serveur

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "cache", "mémoire", "Redis"

Vérifier :

• Absence de cache sur les données fréquemment lues et rarement modifiées (RWEB_0016)
• Cache sans TTL (Time To Live) défini → données obsolètes en mémoire indéfiniment (RWEB_0016)
• Cache-aside non implémenté : même calcul répété à chaque requête (RWEB_0016)
• Absence de cache HTTP (ETag, Last-Modified, Cache-Control) sur les endpoints GET (RWEB_0074)
• Cache stocké en base de données ou sur disque au lieu d'être entièrement en RAM (Redis/Memcached) (RWEB_0073)
• Invalidation de cache trop agressive (tout invalider à chaque écriture) (RWEB_0016)
• Cache applicatif/CMS non configuré (cache de pages, cache d'objets) (RWEB_0071)
• Réponses AJAX non mises en cache alors que les données sont stables (RWEB_0072)
• Entêtes Cache-Control et Expires absentes sur les ressources servies (RWEB_0075)

3. Transferts de données

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "données", "transfert", "API", "payload"

Vérifier :

• Payloads JSON surdimensionnés (renvoyer des objets entiers au lieu des champs demandés) (RWEB_0017)
• Absence de pagination sur les endpoints de liste (RWEB_0017)
• Absence de compression Gzip/Brotli sur les réponses API (RWEB_0076)
• Données binaires (images, PDF) servies via l'API au lieu d'un CDN ou S3 (RWEB_0070)
• Sérialisation sans filtrage (exposer tous les champs d'un ORM, y compris champs sensibles) (RWEB_0017)
• Polling côté client au lieu de WebSocket ou SSE pour les données temps-réel (RWEB_0007)
• Redirections HTTP évitables (301, 302 inutiles) augmentant le nombre de requêtes (RWEB_0112)
• Request collapsing absent : plusieurs requêtes identiques simultanées traitées séparément (RWEB_0025)
• Absence de CDN pour les assets statiques → latence élevée (RWEB_0070)
• HTTP/2 non activé sur le serveur → multiplexing absent (RWEB_0083)
• HSTS non configuré → redirections HTTP→HTTPS à chaque première visite (RWEB_0084)

4. Traitements redondants

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "traitement", "calcul", "redondant"

Vérifier :

• Calculs statiques répétés à chaque requête (pré-calculer et mettre en cache) (RWEB_0016)
• Recalcul de valeurs dérivées disponibles en BDD (RWEB_0066)
• Parsing de fichiers de configuration à chaque requête (RWEB_0016)
• Appels API externes synchrones et bloquants pour des données non-critiques (RWEB_0021)
• Absence de memoization sur les fonctions pures coûteuses (RWEB_0016)
• Nombre d'appels aux API HTTP non limité (microservices bavards, appels en cascade) (RWEB_0021)
• Traitements synchrones long-running au lieu d'être déplacés en tâche asynchrone (RWEB_0007)

5. Tâches de fond et workers

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "tâche", "worker", "background", "asynchrone"

Vérifier :

• Jobs de fond sans limite de concurrence → saturation CPU (RWEB_0007)
• Tâches planifiées sans stratégie de retry avec backoff exponentiel (RWEB_0007)
• Polling de queue trop fréquent (toutes les secondes vs toutes les 10s) (RWEB_0007)
• Absence de dead-letter queue → messages en erreur retraités indéfiniment (RWEB_0007)
• Traitement asynchrone non proposé pour les opérations longues (envoi d'email, génération PDF) (RWEB_0007)

6. Architecture et résilience

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "architecture", "technologie", "circuit breaker", "élastique"

Vérifier :

• Microservices pour des fonctionnalités simples → surcoût réseau interne (RWEB_0028)
• ORM générant des requêtes inefficaces non vérifiées (RWEB_0067)
• Absence de circuit breaker → appels vers services défaillants répétés indéfiniment (RWEB_0026)
• Architecture non élastique → ressources provisionnées pour le pic permanent (RWEB_0027)
• Technologies inadaptées au cas d'usage (ex: Node.js synchrone pour du CPU-bound) (RWEB_0067)
• Version ancienne du langage ou du framework → performances dégradées vs version récente (RWEB_0029)
• Pages dynamiques régénérées à chaque requête alors que le contenu est statique (SSG non utilisé) (RWEB_0018)
• Rate limiting absent → calculs inutiles pour les requêtes abusives ou les bots (RWEB_0021)
• Health checks trop fréquents sur les services internes (RWEB_0021)
• Architecture modulaire absente → modifications en cascade énergivores à déployer (RWEB_0028)

7. Gestion des ressources

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "ressources", "connexions", "sessions"

Vérifier :

• Connexions BDD non poolées (nouvelle connexion par requête) (RWEB_0024)
• Nombre de connexions simultanées BDD non limité (RWEB_0024)
• Fichiers/streams non fermés après utilisation (RWEB_0094)
• Absence de timeout sur les appels externes (thread bloqué indéfiniment) (RWEB_0027)
• Sessions utilisateur sans expiration (RWEB_0079)
• Données temporaires jamais nettoyées (accumulation en BDD ou disque) (RWEB_0079)
• Politique d'expiration et de suppression des données absente (RWEB_0079)

8. Infrastructure et hébergement

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "serveur", "hébergement", "infrastructure", "énergie"

Vérifier :

• Serveur HTTP synchrone et bloquant au lieu d'un serveur asynchrone (RWEB_0086)
• DNS Lookup activé côté serveur HTTP (résolution inverse inutile à chaque requête) (RWEB_0085)
• Apache : AllowOverride All activé sur les Vhosts de production (lecture .htaccess à chaque requête) (RWEB_0089)
• Trop de modules/packages installés sur le serveur (surface d'attaque + consommation RAM) (RWEB_0094)
• Serveurs non virtualisés ou non conteneurisés → gaspillage de capacité physique (RWEB_0092)
• Hébergeur sans engagement éco-responsable (énergie renouvelable, PUE optimisé) (RWEB_0096)
• Fournisseur d'électricité non écoresponsable pour l'infrastructure on-premise (RWEB_0095)
• Efficacité énergétique des serveurs non optimisée (CPU idle élevé) (RWEB_0093)
• Services managés non utilisés alors qu'ils optimisent mieux les ressources (RWEB_0097)
• Niveau de disponibilité (SLA 99,999%) disproportionné par rapport au besoin réel (RWEB_0091)

9. Production, logs et maintenance

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "logs", "maintenance", "production", "sitemap"

Vérifier :

• Logs excessifs en production (niveau DEBUG en prod → écriture disque intensive) (RWEB_0087)
• Warnings et notices non supprimés en production → traitement inutile à chaque requête (RWEB_0088)
• Logs binaires de réplication BDD non désactivés (si réplication non utilisée) (RWEB_0113)
• Sitemap absent ou mal structuré → crawlers explorent des pages inutiles (RWEB_0090)
• Stratégie de fin de vie des contenus absente (contenu obsolète jamais supprimé) (RWEB_0114)
• Plan de fin de vie du site absent (décommissionnement non planifié) (RWEB_0115)
• Site non entretenu régulièrement (dépendances obsolètes, fichiers orphelins) (RWEB_0116)

10. Emails et communications

Consulter : mcp-greenit : greenit_chercher_fiche avec "email", "communication"

Vérifier :

• Emails envoyés sans double consentement (opt-in) → base de destinataires non engagés (RWEB_0101)
• Emails avec pièces jointes lourdes au lieu de liens (RWEB_0102)
• Emails en HTML riche avec images embarquées non optimisées (RWEB_0102)
• Emails redondants ou non pertinents envoyés en masse (RWEB_0103)
• Newsletters envoyées à des listes non nettoyées (adresses invalides) (RWEB_0101)

Détection des patterns N+1

Chercher dans le code :
1. Boucle for/foreach avec appel ORM/BDD à l'intérieur
2. .map() + await avec query individuelle par élément
3. Relation ORM chargée en lazy dans un loop

Solution type :
- SQL : JOIN ou IN (ids)
- ORM : eager loading, include/preload/with
- GraphQL : DataLoader (batching)

Format de rapport

## Analyse Back-end

### Problèmes détectés

| #   | Problème                       | Localisation            | Sévérité | Pratique Green IT                                    |
| --- | ------------------------------ | ----------------------- | -------- | ---------------------------------------------------- |
| 1   | N+1 sur la liste des commandes | orders/controller.py:45 | Haute    | RWEB_0066 — Optimiser les requêtes BDD               |
| 2   | SELECT \* sans pagination      | api/products.js:23      | Haute    | RWEB_0017 — Éviter le transfert de grandes quantités |

### Détail par problème

**[Numéro]. [Intitulé du problème]**

- **Pratique Green IT :** RWEB_XXXX — [intitulé officiel]
- **Sévérité :** Haute / Moyenne / Faible
- **Constat :** [Code ou comportement observé]
- **Impact :** [Ressources gaspillées : BDD, CPU, réseau, énergie]
- **Correction proposée :** [Code corrigé ou approche recommandée]

### Bonnes pratiques déjà respectées

- [Liste des points positifs avec RWEB_XXXX correspondant]

Mapping sévérité

Sévérité	Critères
Haute	Requêtes sans index sur tables > 10K lignes, N+1 en production, absence totale de cache sur données chaudes
Moyenne	SELECT * sur tables larges, TTL manquant, payloads non paginés, logs DEBUG en prod
Faible	Optimisations marginales, gain < 5% sur les ressources, bonnes pratiques infra/hébergement

Erreurs fréquentes

• Analyser sans mcp-greenit : toujours mapper au numéro RWEB_XXXX officiel
• Ignorer l'ORM : l'ORM peut générer des requêtes très inefficaces invisibles dans le code applicatif
• Confondre cache applicatif et cache HTTP : les deux sont nécessaires et complémentaires (RWEB_0016 ≠ RWEB_0074)
• Oublier les migrations : vérifier aussi les fichiers de migration pour les index manquants et les types inadaptés
• Négliger l'infrastructure : les axes 8 et 9 ont souvent un fort impact mais sont moins visibles dans le code

Format du guide de correction complet

Généré uniquement si l'utilisateur le demande, depuis les données collectées. Ne pas relire les fichiers.

Pour chaque problème du rapport light, produire une section dans cet ordre :

Problème N — [Titre du problème]

Pratique : RWEB_XXXX — [intitulé officiel de la fiche Green IT] Sévérité : Haute / Moyenne / Faible

Éléments trouvés dans ton code :

• chemin/exact/fichier.py:45 — [description du pattern trouvé]
• chemin/exact/autre.js:23 — [idem]

Impact estimé : [ex: N requêtes BDD par page vue au lieu de 1, +X ms latence]

Avant :

[code exact trouvé dans le projet, avec le chemin en commentaire]

Après :

[code corrigé, adapté au framework/ORM utilisé dans le projet]

Étapes :

1. [Action précise sur les fichiers et lignes listés]

   [commande exacte si applicable]
   

2. [Étape suivante]
3. [Vérification : requête EXPLAIN, log de requêtes, test de perf]

Outils recommandés :

• [nom-outil] — [description en une ligne] : [commande d'installation ou de config]

Règles impératives :

• Les fichiers et numéros de ligne sont ceux réellement trouvés, jamais des exemples génériques
• Le code "Avant" est extrait du projet, le code "Après" est adapté à son ORM/framework (Prisma, SQLAlchemy, ActiveRecord, etc.)
• Si plusieurs occurrences du même problème existent, les lister toutes