🧬 AIMastery: Vincian Analysis

Intelligence artificielle inspirée de Léonard de Vinci pour l'analyse de code

🎨 Vision

AIMastery Vincian Analysis applique les principes intemporels de Léonard de Vinci à l'analyse de code moderne. Comme le maître de la Renaissance analysait l'anatomie humaine pour créer des œuvres parfaites, cette extension analyse votre code selon les lois de l'harmonie, de la proportion et de l'équilibre.

✨ Fonctionnalités

🔍 Analyse Vincienne

Proportion Dorée : Évalue le ratio optimal code/commentaires (1.618:1)
Symétrie Structurelle : Analyse l'équilibre architectural de votre code
Complexité Harmonique : Mesure la simplicité cognitive selon les principes vinciens
Lisibilité Artistique : Évalue la clarté visuelle et conceptuelle

🎯 Fonctionnalités Principales

Analyse en Temps Réel : Surveillance continue de la qualité du code
Auto-Amélioration : Suggestions intelligentes basées sur l'IA
Patterns Vinciens : Détection de structures harmonieuses
Corrections Automatiques : Refactoring guidé par les principes artistiques

🖥️ Interface Utilisateur

WebView Interactive : Interface moderne avec métriques visuelles
Vues Arborescentes :
- 🩺 Santé du Code
- 🔄 Patterns Détectés
- 🔧 Améliorations Appliquées
- 🧬 Analyse Fuzzy

🚀 Installation

Via VS Code Marketplace

Ouvrez VS Code
Allez dans Extensions (Ctrl+Shift+X)
Recherchez "AIMastery Vincian Analysis"
Cliquez sur "Installer"

Via Ligne de Commande

code --install-extension Serigne-Diagne.aimastery-vincian-analysis

📖 Utilisation

Commandes Principales

Commande	Raccourci	Description
`AIMastery: Analyze Self`	`Ctrl+Alt+S`	Auto-analyse de l'extension
`AIMastery: Analyze Current File`	`Ctrl+Alt+A`	Analyse du fichier actuel
`AIMastery: Auto-Fix Code Issues`	`Ctrl+Alt+F`	Corrections automatiques
`AIMastery: Analyze Entire Project`	-	Analyse complète du projet
`AIMastery: Self-Improve`	-	Auto-amélioration (expérimental)

Interface WebView

L'interface principale offre :

Métriques en Temps Réel : Scores visuels avec animations
Recommandations IA : Suggestions personnalisées
Patterns Détectés : Structures harmonieuses identifiées
Problèmes Identifiés : Issues avec solutions proposées

🎨 Principes Vinciens Appliqués

1. Proportion Dorée (φ = 1.618)

// Exemple de code respectant le ratio doré
class VincianClass {
    // 1 méthode principale
    public analyze() { /* ... */ }
    
    // 1 méthode auxiliaire  
    private validate() { /* ... */ }
    
    // 2 méthodes utilitaires (1+1=2)
    private format() { /* ... */ }
    private log() { /* ... */ }
    
    // 3 méthodes privées (1+2=3)
    private compute() { /* ... */ }
    private cache() { /* ... */ }
    private optimize() { /* ... */ }
}
// Score Vincien: 95/100 ✨

2. Symétrie et Équilibre

Analyse de l'équilibre des brackets {}, [], ()
Cohérence de l'indentation
Distribution harmonieuse des fonctions

3. Complexité Cognitive

Mesure de la profondeur d'imbrication
Analyse de la complexité cyclomatique
Évaluation de la longueur des fonctions

4. Lisibilité Artistique

Qualité du nommage des variables
Densité optimale des commentaires
Cohérence de la longueur des lignes

⚙️ Configuration

Settings Disponibles

{
    "aimastery.autoAnalysis": true,
    "aimastery.autoImprovement": false,
    "aimastery.analysisDepth": "detailed",
    "aimastery.improvementInterval": 3600,
    "aimastery.healthThreshold": 0.8,
    "aimastery.patternRecognition": true,
    "aimastery.realTimeAnalysis": true
}

Personnalisation

Seuils de Qualité : Ajustez les critères d'évaluation
Fréquence d'Analyse : Configurez les intervalles d'auto-amélioration
Patterns Personnalisés : Définissez vos propres règles vincienness

🏗️ Architecture Technique

Structure du Projet

aimastery-vincian-analysis/
├── src/
│   ├── extension.ts              # Point d'entrée principal
│   ├── core/
│   │   └── vincianAnalyzer.ts    # Moteur d'analyse core
│   └── providers/
│       ├── webviewProvider.ts    # Interface WebView
│       ├── dataProvider.ts       # Données fuzzy
│       ├── healthTreeProvider.ts # Vue santé
│       ├── patternsTreeProvider.ts # Vue patterns
│       └── improvementsTreeProvider.ts # Vue améliorations
├── media/
│   ├── main.css                  # Styles principaux
│   ├── vscode.css               # Styles VS Code
│   ├── reset.css                # Reset CSS
│   └── main.js                  # JavaScript WebView
├── tsconfig.json                # Configuration TypeScript
├── webpack.config.js            # Configuration Webpack
└── package.json                 # Métadonnées et dépendances

Technologies Utilisées

TypeScript 5.3+ : Langage principal
Webpack 5.100+ : Bundling optimisé
VS Code API 1.85+ : Intégration native
WebView API : Interface utilisateur moderne

🔧 Développement

Prérequis

Node.js 18+
VS Code 1.74+
Git

Installation Développement

git clone https://github.com/Serigne-Diagne/aimastery-vincian-analysis.git
cd aimastery-vincian-analysis
npm install

Scripts Disponibles

npm run compile      # Compilation développement
npm run watch        # Compilation en mode watch
npm run package      # Build production
npm run lint         # Linting avec correction
npm run test         # Tests unitaires
npm run clean        # Nettoyage des builds

Debug

Ouvrez le projet dans VS Code
Appuyez sur F5 pour lancer l'extension en mode debug
Une nouvelle fenêtre VS Code s'ouvre avec l'extension chargée

📊 Métriques et Performance

Benchmarks

Taille du Bundle : ~25 KiB (optimisé)
Temps d'Activation : <100ms
Analyse Fichier : <50ms (fichier moyen)
Utilisation Mémoire : <10MB

Langages Supportés

JavaScript / TypeScript
Python
Java
C# / C++
Go / Rust
Et plus...

🤝 Contribution

Comment Contribuer

Fork le projet
Créez une branche feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
Committez vos changements (git commit -m 'Add amazing feature')
Push vers la branche (git push origin feature/amazing-feature)
Ouvrez une Pull Request

Guidelines

Respectez les principes vinciens dans votre code
Ajoutez des tests pour les nouvelles fonctionnalités
Documentez les changements dans le CHANGELOG
Suivez les conventions de nommage existantes

📝 Changelog

Version 7.1.2 (Actuelle)

✅ Reconstruction Complète : Architecture TypeScript moderne
🎨 Interface WebView : Design inspiré de la Renaissance
🔧 Auto-Corrections : IA pour l'amélioration automatique
📊 Métriques Avancées : Analyse selon 4 principes vinciens
🚀 Performance : Bundle optimisé à 25 KiB

Versions Précédentes

7.1.1 : Corrections de bugs mineurs
7.1.0 : Ajout de l'analyse de patterns
7.0.0 : Refonte majeure de l'interface

🐛 Support et Issues

Signaler un Bug

Vérifiez que le bug n'existe pas déjà dans les Issues
Créez une nouvelle issue avec :
- Description détaillée
- Étapes de reproduction
- Version de VS Code
- Logs d'erreur si disponibles

Demander une Fonctionnalité

Ouvrez une issue avec le label enhancement et décrivez :

Le besoin métier
La solution proposée
Les alternatives considérées

📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

🙏 Remerciements

Léonard de Vinci : Pour l'inspiration éternelle
Communauté VS Code : Pour l'écosystème fantastique
Contributeurs : Pour leurs améliorations continues

🔗 Liens Utiles

Fait avec ❤️ et 🎨 par Serigne Diagne

"La simplicité est la sophistication suprême" - Léonard de Vinci

AI Mastery: Vincian Analysis

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