Halvyn

Le récit

Pourquoi j’ai construit ça

Avec ma chérie, il y avait toute une couche de petites choses du quotidien (préférences, souvenirs, réflexes) qu’on apprend l’un de l’autre au fil des mois, parfois des années. Je n’avais pas envie d’attendre. Halvyn est née de cette impatience : transformer la découverte mutuelle en jeu pour créer plus de complicité, plus vite. Un espace où chaque quiz, chaque mini-jeu et chaque conversation ajoute une brique à la connaissance qu’on a l’un de l’autre.

Décisions techniques structurantes

Dual-backend progressif

Un Express legacy qui proxie /v1 vers un backend V1 en clean architecture (modules / repositories / services / presenters). Le monolithe glisse vers une API moderne route par route, sans big-bang ni downtime.

Monorepo React 18 + Capacitor

Un seul codebase client qui tourne natif sur iOS, Android et Web avec plus de 95 % de code partagé : un design system unifié, trois plateformes livrées.

Realtime couples + sync offline

WebSocket avec rooms user / couple / session côté serveur, et mutation queue IndexedDB v3 (LWW) côté client. Les deux partenaires jouent simultanément et les mutations offline (moods, bucket-list) rejouent déterministement à la reconnexion.

Edge Cloudflare multi-Workers

Six Workers devant l’origine (rate-limiter, showcase-cache, media-cdn, cron dispatch, og-renderer, seo-localizer) qui absorbent les bursts et le trafic public avant qu’il n’atteigne l’API.

Le challenge non-trivial

Synchroniser une session de quiz temps réel à deux

Chaque partenaire répond indépendamment à une question A/B, la révélation ne se fait que quand les deux ont répondu, on calcule le match, on distribue les Love Coins. Et tout ça doit survivre à une déconnexion mobile en plein round, une double-réponse, un partenaire qui quitte l’app, ou un Worker qui tombe.

Leçon retenue

Si je refaisais, je démarrerais directement sur la clean architecture V1 dès le premier commit au lieu de traîner un Express legacy en parallèle pendant des mois : le proxy /v1 a coûté plus cher en complexité deploy et en mental-load qu’une réécriture franche l’aurait coûté.