Voici l'analyse structurée du fichier `main.py`.

# Analyse: main.py

## Langage détecté

Python

## Objectif / Fonction principale

Ce fichier constitue le cœur d'un système d'analyse de code automatisé basé sur l'IA (Multi-Agent System). Il orchestre plusieurs agents spécialisés pour analyser un repository complet via l'API Google Gemini.

Ses fonctions principales sont :

1.  **Configuration et Initialisation :** Gestion des dépendances, de l'encodage (support Windows) et des clés API.
2.  **Modélisation des données :** Définition des structures via `dataclasses` (FileAnalysis, SecurityIssue, FileDependency).
3.  **Analyse de Dépendances :** Résolution des imports et détection des cycles pour Python, TypeScript/JS et Dart.
4.  **Recherche de Documentation :** Intégration de DuckDuckGo pour enrichir l'analyse avec des données web.
5.  **Orchestration des Agents :** Implémentation des classes d'agents (`CodeAnalysisExpert`, `ArchitectAnalysisAgent`, `QualityAssuranceAgent`) qui génèrent des prompts et appellent l'LLM.

## Points forts / Bonnes pratiques

- **Architecture Modulaire :** Utilisation claire de classes pour séparer les responsabilités (analyseur de dépendances, chercheur de docs, experts par domaine).
- **Typage Fort :** Utilisation extensive de `dataclasses` et `typing` (List, Dict, Optional) qui renforce la structure des données et facilite la maintenance.
- **Robustesse des Appels API :** Implémentation de mécanismes de `retry` (tentatives multiples) et de gestion des timeouts pour les appels à l'API Gemini.
- **Support Cross-Platform :** Gestion explicite de l'encodage UTF-8 pour les environnements Windows (`sys.stdout`, `PYTHONIOENCODING`).
- **Prompt Engineering Avancé :** Les prompts système sont très détaillés et structurent strictement la sortie attendue (Markdown) pour faciliter le parsing ultérieur.

## Relations et dépendances

Le fichier dépend fortement de bibliothèques externes et standards pour fonctionner.

**Dépendances manquantes ou introuvables (selon le rapport d'erreur) :**

- Bibliothèques standards Python signalées manquantes : `io`, `requests`, `tempfile`, `uuid`. C'est critique car ces modules sont essentiels au fonctionnement de base.
- Bibliothèques tierces manquantes :
  - `google.generativeai` : Indispensable pour l'accès au LLM.
  - `pathspec` : Nécessaire pour gérer les patterns de fichiers (ex: .gitignore).
  - `duckduckgo_search` : Nécessaire pour l'agent de recherche documentaire.
  - `yaml` : Utilisé pour l'analyse des fichiers Dart/Flutter.

**Analyse des relations :**

- Le code tente de gérer l'absence de certains modules (blocs `try...except ImportError`) en désactivant des fonctionnalités (ex: `WEB_SEARCH_AVAILABLE`), ce qui est une bonne pratique de dégradation gracieuse.
- Le fichier contient des classes (`DeepCodeAnalyzer` dans la chaîne de caractères) qui semblent être du code destiné à être injecté ou exécuté dynamiquement, créant une relation de méta-programmation.

## Risques, dettes techniques ou incohérences

- **Environnement d'exécution instable :** Le fait que des bibliothèques standards comme `io`, `tempfile` ou `uuid` soient signalées comme introuvables indique un problème critique de configuration de l'environnement Python ou du linter utilisé.
- **Analyse syntaxique fragile (Regex) :** L'extraction des dépendances (`_extract_ts_imports`, `_extract_python_imports`) repose sur des expressions régulières. Cela est moins fiable qu'un parsing AST (Abstract Syntax Tree) et peut échouer sur des syntaxes complexes ou des commentaires.
- **Prompts "Hardcodés" :** Les prompts très longs sont intégrés directement dans le code source. Cela rend le fichier difficile à lire et complique la modification des directives d'analyse sans toucher à la logique du code.
- **Code tronqué :** La classe `QualityAssuranceAgent` et sa méthode `generate_quality_report` sont coupées à la fin du fichier, rendant le script inutilisable en l'état (SyntaxError imminente).
- **Sécurité de la génération de code :** La classe `CodeGenerator` permet de générer et potentiellement sauvegarder du code temporaire. Sans sandbox strict, cela présente un risque si ce code venait à être exécuté.

## Suggestions d'amélioration

1.  **Réparer l'environnement et les dépendances :**
    S'assurer que l'environnement Python est sain. Si `io` ou `tempfile` manquent, réinstaller Python. Créer un fichier `requirements.txt` strict pour les librairies externes (`google-generativeai`, `pathspec`, etc.).

2.  **Externaliser les Prompts :**
    Déplacer les grands blocs de texte (les prompts pour Gemini) dans des fichiers de template séparés (ex: Jinja2) ou un fichier de configuration dédié. Cela allégera considérablement le code source.

3.  **Utiliser l'analyse AST pour les dépendances :**
    Remplacer les regex par le module `ast` pour Python (comme suggéré par le code injecté `DeepCodeAnalyzer`) et des parsers dédiés pour les autres langages si possible, afin de garantir une extraction fiable des imports.

4.  **Compléter l'implémentation :**
    Terminer la classe `QualityAssuranceAgent` qui est actuellement tronquée à la ligne `dupl  # Limite...`. Il manque la logique de calcul des métriques et la génération du rapport final.
