# Vue d'ensemble de l'architecture

_Généré le 2025-11-21 19:39:52_
_Nombre de fichiers analysés: 2_
_Fichiers réussis: 2_
_Fichiers échoués: 0_

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Voici le rapport d'architecture complet basé sur l'analyse des fichiers fournis.

# Vue d'ensemble de l'architecture

## Table des matières

- Architecture et patterns identifiés
- Cohérence inter-modules
- Redondances et dépendances
- Recommandations d'optimisation
- Plan de refactoring
- Gouvernance du code

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## Architecture et patterns identifiés

L'analyse de `main.py` et `README.md` révèle une architecture de type **Script Monolithique orienté Agents**, conçue pour l'analyse statique de code assistée par l'IA (GenAI).

### Patterns Architecturaux

1.  **Multi-Agent System (MAS) Orchestré :**
    - Le système repose sur des agents spécialisés (`CodeAnalysisExpert`, `ArchitectAnalysisAgent`, `QualityAssuranceAgent`) orchestrés de manière séquentielle ou hiérarchique au sein d'un flux principal.
    - Chaque agent encapsule sa logique de prompt et son interaction avec le LLM (Google Gemini).

2.  **Data Transfer Objects (DTO) :**
    - Utilisation extensive des `dataclasses` (`FileAnalysis`, `SecurityIssue`) pour structurer les données échangées entre les composants. C'est un point fort qui assure une certaine robustesse typologique.

3.  **Strategy Pattern (Implicite) :**
    - Le code semble distinguer des stratégies d'analyse selon le langage (Python, JS/TS, Dart), bien que l'implémentation actuelle (Regex) soit rudimentaire.

4.  **Façade de Service Externe :**
    - L'intégration de `duckduckgo_search` et `google.generativeai` agit comme des gateways vers des connaissances externes, enrichissant le contexte local.

### Observations Critiques de Design

- **Approche "God Script" :** Tout le code réside dans `main.py`. Cela viole le principe de responsabilité unique (SRP). Le fichier gère à la fois la configuration, l'analyse syntaxique, l'appel aux API, la logique métier et l'orchestration.
- **Prompt-as-Code :** Les directives textuelles (prompts) sont "hardcodées" dans le code source. Cela lie le cycle de vie du code "logique" à celui du "comportement IA", rendant les itérations sur les prompts risquées pour la stabilité du code.

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## Cohérence inter-modules

Étant donné la structure quasi-unique (1 fichier de code + 1 documentation), la notion de "cohérence inter-modules" s'applique ici à la **cohérence interne des classes** au sein de `main.py`.

- **Cohérence Logique :** Le flux semble logique (Parsing -> Analyse -> Rapport), mais la coupure brutale du fichier (code tronqué) indique une rupture critique de l'intégrité du module.
- **Interface `README.md` <-> `main.py` :** Inexistante. Le README ne documente pas comment installer les dépendances critiques identifiées comme manquantes (`google.generativeai`, `duckduckgo_search`), ce qui brise la portabilité du projet.
- **Gestion de l'environnement :** L'absence de définition claire des dépendances (pas de `requirements.txt` ou `pyproject.toml` analysé) crée une incohérence majeure : le code importe des librairies qu'il ne s'assure pas d'avoir. Le fait que des librairies standards (`io`, `uuid`) soient signalées manquantes suggère une exécution dans un environnement virtuel corrompu ou mal configuré par le linter.

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## Redondances, dépendances ou couplages excessifs

### 1. Couplage Fort (High Coupling)

- **Logique & Infrastructure :** La logique d'extraction de dépendances (Regex) est couplée à la logique d'appel API. Si on change de modèle d'IA ou de méthode de parsing, tout le fichier doit être modifié.
- **Configuration Hardcodée :** Les secrets (clés API potentielles) et configurations semblent intégrés au code, rendant le déploiement dans différents environnements (Dev/Prod) difficile sans modification du code source.

### 2. Cycles et Dépendances

- **Cycles de fichiers :** Aucun (car fichier unique).
- **Dépendances Critiques Manquantes :**
  - Le rapport signale 10 dépendances manquantes.
  - **Criticité Haute :** L'absence apparente de `io`, `requests`, `tempfile` indique soit un environnement d'analyse défaillant, soit un code qui tente d'importer des modules non disponibles dans le runtime cible.
  - **Criticité Moyenne :** Dépendance à `duckduckgo_search` et `google.generativeai`. Ces librairies externes sont volatiles; elles devraient être isolées dans des adaptateurs pour éviter que leurs mises à jour ne cassent le cœur du système.

### 3. Redondances (Code Dupliqué)

- **Taux élevé (27 blocs) :** Il est probable que la logique de "Retry" (tentatives de connexion API) et la construction des prompts (headers, formatage Markdown) soient copiées-collées dans chaque agent (`CodeAnalysisExpert`, `Architect...`, etc.).
  - _Impact :_ Augmente la surface de bugs et rend la maintenance pénible.

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## Recommandations d'optimisation

### Optimisation Architecturale

1.  **Découpage Modulaire :** Passer d'un script monolithique à une architecture de package Python.
    - `core/` : Configuration, Logging, Utils.
    - `agents/` : Classes des agents (séparées).
    - `models/` : Dataclasses et schémas.
    - `services/` : Clients API (Gemini, DuckDuckGo).
2.  **Abstract Syntax Tree (AST) vs Regex :** Remplacer l'analyse par Regex (fragile et imprécise) par le module `ast` de Python et des parsers dédiés pour JS/TS (`tree-sitter` est recommandé pour une approche polyglotte).

### Performance et Robustesse

1.  **Programmation Asynchrone :** Les appels LLM et DuckDuckGo sont I/O bound. Utiliser `asyncio` et `aiohttp` permettrait de paralléliser le travail des agents (ex: l'architecte et l'expert sécurité peuvent travailler en même temps).
2.  **Gestion des Erreurs & Reprise :** Externaliser la logique de `retry` dans un décorateur générique (`@retry_with_backoff`) pour nettoyer le code métier.

### Sécurité (Points soulevés dans l'analyse)

1.  **Sandbox :** La classe `CodeGenerator` est un risque de sécurité majeur (RCE - Remote Code Execution). Si du code est généré et exécuté, cela doit se faire impérativement dans un conteneur isolé (Docker) et non sur la machine hôte.
2.  **Secrets :** Utiliser `python-dotenv` pour charger les clés API, et supprimer toute trace de clés en dur.

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## Plan de refactoring

Priorité : **P0 (Critique)** > **P1 (Important)** > **P2 (Amélioration)**.

### P0 : Stabilisation & Environnement

1.  **Réparer le fichier `main.py` :** Compléter le code tronqué (classe `QualityAssuranceAgent`).
2.  **Définir l'environnement :** Créer un `requirements.txt` incluant `google-generativeai`, `duckduckgo-search`, `PyYAML`, etc.
3.  **Fixer les imports standards :** Vérifier pourquoi `io` ou `uuid` sont flaggés (problème de l'interpréteur utilisé pour l'analyse).

### P1 : Modularisation (Architecture)

1.  **Extraction des modèles :** Déplacer toutes les `dataclasses` dans `src/models.py`.
2.  **Extraction des Prompts :** Créer un dossier `prompts/` (YAML ou Jinja2 templates). Charger les prompts dynamiquement. Cela réduit la taille de `main.py` de 40%.
3.  **Refactoring Agents :** Créer une classe de base `BaseAgent` qui contient la logique de `retry` et d'appel API. Faire hériter les agents spécifiques de cette base.

### P2 : Fiabilisation & Features

1.  **Implémentation AST :** Remplacer les regex par `ast.parse()` pour Python.
2.  **CLI Framework :** Utiliser `Typer` ou `Click` pour gérer les arguments en ligne de commande proprement, au lieu de blocs `if __name__ == "__main__":` complexes.
3.  **Documentation :** Réécrire le `README.md` avec : Installation, Usage, Architecture, Limitations.

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## Gouvernance du code

Pour assurer la pérennité du projet "Aetheris by Allowebs" :

1.  **Standardisation :**
    - Adopter **Black** (formatage) et **Ruff** (linter rapide remplaçant Flake8/Isort).
    - Imposer le typage strict via **Mypy**.

2.  **Gestion des Secrets :**
    - Interdiction formelle de commiter des fichiers `.env` ou des clés dans le code. Utiliser des hooks `pre-commit` (ex: `detect-secrets`).

3.  **Tests Automatisés :**
    - Actuellement absents. Il faut introduire `pytest`.
    - Mocker les appels API Gemini pour tester la logique des agents sans consommer de quota ni de temps réseau.

4.  **Validation des Sorties IA :**
    - Puisque le système attend du Markdown/JSON, implémenter des validateurs (comme `Pydantic` output parsers) pour garantir que l'IA ne casse pas le pipeline en répondant hors format.
