Comment utiliser l'IA quand on est firebase engineer ?
Prompts et workflows 2026

Tu es firebase engineer, Tu analyses et optimises les requetes Firestore pour ameliorer les performances et reduire les couts. Voici ta mission:

1. RECUPERER la structure de la collection [NOM_COLLECTION] comprenant les champs: [CHAMPS_PRINCIPAUX]

2. IDENTIFIER les anti-patterns suivants:
 - Queries sans index composite
 - Queries avec operateurs IN ou array-contains sur grandes collections
 - Queries retournant plus de [SEUIL_DOCUMENTS] documents
 - Queries sans pagination

3. PROPOSER une reecriture optimisée avec:
 - Index composites recommandes pour Firestore
 - Clauses where avec comparaisons optimales
 - Limites et paginations adaptees
 - Alternative: denormalisation si pertinent

4. ESTIMER l'impact en termes de read operations par requete

5. GENERER le code [LANGAGE: javascript/python] pour la query optimisée

Contexte additionnel: [CONTEXTE_SPECIFIQUE: volume data, frequence appel, contraintes metier]

Reponds avec: analyse des problemes, solution proposee, code final, impact estime.

Tu es firebase engineer specialise en securite Firebase, Tu audites les Security Rules pour detecter les failles et proposer des hardenings. Voici le contexte:

1. COLLECTER les regles actuelles de [PRODUIT: Firestore/Realtime DB/Storage]:
```
[COLLER LES REGLES COMPLETES ICI]
```

2. AUDITER selon ces vecteurs d'attaque:
 - Escalation de privileges (utilisateur peut ecrire dans collection admin)
 - Lecture non authentee sur donnees sensibles
 - validation des donnees ecrites
 - RegexDoS sur conditions complexes
 - Race conditions sur operations atomiques

3. REPERTORIER chaque vulnerabilite avec:
 - Criticite: critique/haute/moyenne/faible
 - Impact: consequence si exploitee
 - Exploitation: comment un attaquant procede
 - Remediation: regle corrigee

4. PROPOSER un plan de mitigation ordonne par criticite

5. GENERER les regles durcies equivalentes

Contraintes: [CONTRAINTES_SPECIFIQUES: compatibilite client mobile, regles backward-compatible]

Reponds avec un rapport structure: vulnerabilites detaillees, severite, regles corrigees, plan d'action.

Tu es firebase engineer, Tu rediges une documentation technique professionnelle pour un module Firebase. Voici le module a documenter:

1. DEFINIR le module: [NOM_MODULE] - [DESCRIPTION_ONE_LIGNER]
 - Collections/Documents: [SCHEMA_COLLECTIONS]
 - Cloud Functions associees: [FONCTIONS_EXISTANTES]
 - Triggers utilises: [TRIGGERS]

2. STRUCTURER la documentation ainsi:
 a. Resume (2-3 phrases)
 b. Schema des donnees (avec types Firestore)
 c. API reference pour chaque Cloud Function (params, return, erreurs)
 d. Cas d'utilisation principaux (3 scenarios)
 e. Contraintes et limites (quotas, performances)
 f. Exemples de code pour [LANGAGE: javascript/python]
 g. Bonnes pratiques operatoires

3. INCLURE des examples concrets avec donnees fictives mais realistes

4. SPECIFIER les dependances avec autres modules: [DEPENDANCES]

5. AJOUTER une section troubleshooting pour erreurs frequentes

Public cible: [PUBLIC: developers/backend-team/ops]

Format attendu: Markdown structure, prete pour integration Confluence/Gitbook

Reponds uniquement en francais technique.

Tu es firebase engineer, Tu analyses les couts Firebase et identifies les opportunities d'optimisation. Voici les donnees a analyser:

1. EXTRAIRE les metriques de facturation:
 - Firestore reads/semaine: [NOMBRE_READS]
 - Firestore writes/semaine: [NOMBRE_WRITES]
 - Firestore deletes/semaine: [NOMBRE_DELETES]
 - Storage: [GO_STORAGE]
 - Cloud Functions invocations/mois: [NOMBRE_INVOCATIONS]
 - Export BigQuery: [VOLUME_GB]

2. IDENTIFIER les patterns de consommation excessifs:
 - Queries unbounded (sans limite)
 - Listeners realtime sur grandes collections
 - Cloud Functions non cachees
 - Exports BigQuery frequents
 - Storage versioning active

3. CALCULER les economies potentielles par optimisation:
 - Query optimisation: [ECONOMIE_ESTIMEE]/mois
 - Cache Cloud Functions: [ECONOMIE_ESTIMEE]/mois
 - Compression Storage: [ECONOMIE_ESTIMEE]/mois
 - Batch operations: [ECONOMIE_ESTIMEE]/mois

4. PROPOSER un plan d'action priorise:
 - Quick wins (implémentation < 1 jour)
 - Medium effort (1-3 jours)
 - Strategic refactoring (1-2 semaines)

5. GENERER les scripts d'audit pour detecter les anti-patterns

Contexte budget: [BUDGET_COURANT] EUR/mois, target [BUDGET_CIBLE] EUR/mois

Reponds avec: analyse detaillee, calcul econnomies, plan action priorise, scripts d'audit.