בדיקה

[amirbiron]

@claude
בדיקה

[amirbiron]

רעיון טוב, ויש בו מלכודת אחת שכדאי לטפל בה מראש: Context7 מכסה טוב ספריות עם ריפו ותיעוד מסודר (Supabase, OpenAI SDK), אבל Meta Marketing API הוא לא ספרייה — התיעוד שלו הוא changelog של גרסאות (v21, v22...). בשביל זה עדיף להשתמש ב‑Meta Developer Tools MCP שכבר מחובר אצלך, או ב‑devtools_api_changelog. שווה לבנות את הפרומפט כך שהוא מפריד בין שני המסלולים.

הנה ניסוח לפרומפט:

מטרה: לבנות מפה מלאה של כל קריאות ה-API החיצוניות בקוד של Campaign AI, ואז לבדוק תאימות מול התיעוד העדכני.

הקשר: Campaign AI הוא SaaS multi-tenant (FastAPI + Render + Supabase/PostgreSQL) שמשתמש ב-Meta Marketing API לניהול קמפיינים, ב-OpenAI לניסוח תוכן ולסוכן הפנימי, וב-Supabase לשכבת הנתונים. הקוד נכתב לאורך כמה חודשים, כך שסביר שיש בו קריאות שנכתבו מול גרסאות ישנות יותר של ה-API-ים ומעולם לא עודכנו. אני רוצה תמונה מלאה לפני שאני מחליט מה לתקן — לא תיקונים נקודתיים.

שלב 1 — מיפוי:
עבור על כל הקוד וזהה כל קריאה ל-Meta Graph/Marketing API, ל-OpenAI, ול-Supabase (כולל SQL ישיר, RPC, ו-storage). לכל קריאה תעד: קובץ ומספר שורה, שם ה-endpoint או המתודה, פרמטרים שנשלחים, גרסת API מפורשת אם קיימת (למשל v19.0), ומה עושים עם התשובה.
כתוב את הכל למסמך API_INVENTORY.md, מסודר לפי ספק ואז לפי מודול. אל תדלג על קריאות בתוך worker-ים, cron jobs או סקריפטים חד-פעמיים.

שלב 2 — בדיקת תאימות:
עבור OpenAI ו-Supabase: השתמש ב-Context7 (resolve-library-id ואז query-docs) כדי לשלוף את התיעוד העדכני של כל מתודה שמצאת, והשווה — פרמטרים שהוסרו או שונו שמם, ערכי ברירת מחדל שהשתנו, מתודות deprecated, ומודלים שכבר לא נתמכים.
עבור Meta: אל תשתמש ב-Context7. במקום זה בדוק את גרסת ה-API שבשימוש מול הגרסאות הנתמכות כרגע, ואת ה-changelog לשינויים breaking שרלוונטיים ל-endpoint-ים שמצאת.

שלב 3 — פלט:
הוסף למסמך טבלת ממצאים עם עמודות: מיקום בקוד | מה בשימוש | מה התיעוד אומר היום | חומרה (שובר / deprecated / תקין) | תיקון מוצע.
אל תתקן שום דבר בשלב הזה. אם אין לך מספיק מידע כדי לקבוע אם משהו שבור — כתוב "לא ודאי" ותסביר מה חסר, במקום לנחש.

ספריות שזזות מהר (כלומר שווה תמיד לאמת מולן):

• Supabase — ה‑client libs וה‑Auth משתנים הרבה, במיוחד סביב RLS ו‑SSR
• Next.js — App Router, server actions, caching. אחד הגרועים בעניין
• OpenAI / Anthropic SDK — Responses API, tool calling, שמות מודלים
• Pydantic — המעבר ל‑v2 עדיין תופס אנשים באמצע
• LangChain / LlamaIndex — משנים ממשקים כמעט בכל גרסה
• Stripe / Cardcom — תשלומים משתנים לאט יותר אבל טעות שם יקרה
• Tailwind — v4 שינה את כל שיטת הקונפיגורציה
• Render / Vercel — לא ספריות, אבל ה‑config וה‑build behavior משתנים

לעומת זאת: FastAPI, Python stdlib, psycopg, requests — יציבים מספיק שאפשר לסמוך על הזיכרון.