Simplification code IA

Question

peux tu me refaire ce code ? je veux qu'il sois plus simple a comprendre pour que je puisse le modifie plus facilement et avec des commentaire en français
from typing import Dict, Any, List, Optional, Union
from pathlib import Path
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.markdown import Markdown
from rich.prompt import Confirm, Prompt
from rich.progress import Progress
from rich.table import Table
import asyncio
import json
import re

console = Console()

class AIEngineer:
"""An autonomous AI Software Engineer that can plan and execute complex development tasks."""

text
def __init__(self, groq_service, file_manager, context_manager, settings_manager):
    self.groq = groq_service
    self.file_manager = file_manager
    self.context_manager = context_manager
    self.settings = settings_manager
    
    # Thinking patterns for different tasks
    self.thought_patterns = {
        "analyze": "Let me analyze this request...",
        "plan": "I'll create a plan to implement this...",
        "code": "I'll write the code with best practices...",
        "refactor": "This code could be improved by...",
        "explain": "Let me explain what I'm doing...",
        "execute" : "execute the code"
    }

async def process_request(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
    """Process a user request with detailed thinking and explanation."""
    try:
        # 1. Initial Analysis
        console.print("\n[bold blue]🤔 Analyzing request...[/bold blue]")
        
        # 2. Get and show approach
        approach = await self._determine_approach(request)
        
        # Show analysis
        console.print(Panel(
            f"""[bold]Request:[/bold] {approach['analysis']['request']}
            [bold]Description:[/bold] {approach['analysis']['description']}
            [bold]Complexity:[/bold] {approach['analysis']['complexity']}
            [bold]Estimated time:[/bold] {approach['analysis']['estimated_time']}""",
            title="Analysis"
        ))

        # Show steps
        console.print("\n[bold green]📋 Implementation Plan:[/bold green]")
        for i, step in enumerate(approach["steps"], 1):
            console.print(f"{i}. {step}")

        # Show challenges if any
        if approach.get("challenges"):
            # moi 
            console.print("voulez vous lancez un ultra mega think ?")
            console.print("\n[bold yellow]⚠️ Potential Challenges:[/bold yellow]")
            for challenge in approach["challenges"]:
                console.print(f"• {challenge}")

        if not Confirm.ask("\nShould I proceed with this plan?"):
            return {"success": False, "message": "Plan rejected by user"}

        # 3. Execute with Explanations
        result = await self._execute_with_explanation(approach, request)
        
        # 4. Summarize Results
        self._display_summary(result)

        return result

    except Exception as e:
        console.print(f"[red]Error: {str(e)}[/red]")
        return {"success": False, "message": str(e)}

async def _determine_approach(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
    """Think through and determine the best approach for the request."""
    try:
        # Get current context
        context = await self.groq.get_project_context()
        
        # Ask AI to analyze and create approach with strict JSON format
        prompt = f"""Analyze this request and create a detailed implementation plan.
        IMPORTANT: Your response must be ONLY valid JSON in this exact format:

        {{
            "analysis": {{
                "request": "{request}",
                "description": "What needs to be done",
                "complexity": "simple/medium/complex",
                "estimated_time": "X hours/minutes"
            }},
            "steps": [
                "Step 1: Description",
                "Step 2: Description"
            ],
            "challenges": [
                "Challenge 1",
                "Challenge 2"
            ],
            "changes": [
                {{
                    "type": "create",
                    "path": "path/to/file.py",
                    "description": "What to create",
                    "step": 1
                }},
                {{
                    "type": "modify",
                    "path": "existing/file.py",
                    "description": "What to change",
                    "step": 2
                }}
            ],
        }}

        Request: {request}
        Current Project Context: {json.dumps(context, indent=2)}"""

        # Add system prompt to enforce JSON response
        system_prompt = """You are a senior software architect. 
        CRITICAL: Return ONLY valid JSON matching the exact format shown.
        Do not include any other text, markdown, or explanations."""

        response = await self.groq.send_message(
            prompt,
            system_prompt=system_prompt
        )

        # Clean and parse response
        try:
            # Remove any non-JSON content
            response = response.strip()
            # Remove markdown code blocks if present
            response = re.sub(r'^```json\s*|\s*```$', '', response, flags=re.MULTILINE)
            
            # Find the JSON object
            json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', response)
            if not json_match:
                raise ValueError("No JSON object found in response")
            
            plan = json.loads(json_match.group(0))
            
            # Validate required fields
            required_fields = ['analysis', 'steps', 'changes']
            missing_fields = [f for f in required_fields if f not in plan]
            if missing_fields:
                raise ValueError(f"Missing required fields: {', '.join(missing_fields)}")
            
            return plan

        except (json.JSONDecodeError, ValueError) as e:
            # Log the error and response for debugging
            console.print("[red]Error parsing AI response[/red]")
            console.print("\n[yellow]Raw response:[/yellow]")
            console.print(response)
            console.print(f"\n[red]Error: {str(e)}[/red]")
            
            # Create a fallback plan
            return {
                "analysis": {
                    "request": request,
                    "description": "Fallback plan due to parsing error",
                    "complexity": "unknown",
                    "estimated_time": "unknown"
                },
                "steps": ["Analyze request", "Implement solution"],
                "challenges": ["Error parsing AI response"],
                "changes": [
                    {
                        "type": "analyze",
                        "path": "unknown",
                        "description": "Original request: " + request,
                        "step": 1
                    }
                ],
                "testing": ["Verify implementation"]
            }

    except Exception as e:
        console.print(f"[red]Error in determine_approach: {str(e)}[/red]")
        raise

async def _execute_with_explanation(self, approach: Dict[str, Any], request: str) -> Dict[str, Any]:
    """Execute the approach while explaining each step."""
    results = []
    
    with Progress() as progress:
        task = progress.add_task("Implementing...", total=len(approach["steps"]))
        
        for step_num, step in enumerate(approach["steps"], 1):
            # Explain what we're doing
            console.print(f"\n[bold blue]Step {step_num}:[/bold blue] {step}")
            
            # Execute the step
            if step_num < len(approach["steps"]):
                if not Confirm.ask("Should I proceed with this step?"):
                    return {
                        "success": False,
                        "message": f"Execution stopped at step {step_num}"
                    }
            
            # Execute changes for this step
            changes = [c for c in approach["changes"] 
                      if c.get("step", step_num) == step_num]
            
            for change in changes:
                result = await self._execute_change(change, request)
                results.append(result)
                
                # Explain what we did
                if result["success"]:
                    console.print(f"[green]✓[/green] {result['message']}")
                else:
                    console.print(f"[red]✗[/red] {result['message']}")
            
            progress.advance(task)
    
    return {
        "success": all(r["success"] for r in results),
        "results": results,
        "approach": approach
    }

async def _execute_change(self, change: Dict[str, Any], context: str) -> Dict[str, Any]:
    """Execute a single change with explanation."""
    try:
        change_type = change["type"]
        file_path = change["path"]
        
        if change_type == "create":
            # Generate and create new file
            content = await self._generate_file_content(file_path, change, context)
            return await self.file_manager.create_file(file_path, content)
            
        elif change_type == "modify":
            # Modify existing file
            current_content = self.file_manager.read_file(file_path)
            new_content = await self._generate_file_content(
                file_path, change, context, current_content)
            return await self.file_manager.save_file(file_path, new_content)
            
        elif change_type == "delete":
            return await self.file_manager.delete_file(file_path)
            
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "message": f"Error in {change_type} for {file_path}: {str(e)}"
        }

def _display_summary(self, result: Dict[str, Any]) -> None:
    """Display a summary of all changes made."""
    if not result["success"]:
        console.print("[red]❌ Implementation failed[/red]")
        return

    console.print("[green]✅ Implementation completed successfully[/green]")
    
    # Show changes made
    table = Table(title="Changes Made")
    table.add_column("File", style="cyan")
    table.add_column("Action", style="green")
    table.add_column("Status", style="yellow")
    
    for r in result["results"]:
        table.add_row(
            r.get("file", "unknown"),
            r.get("action", "unknown"),
            "✓" if r["success"] else "✗"
        )
    
    console.print(table)

Answer 1

Voici une version plus simple et plus concise du code, accompagnée de commentaires en français pour faciliter sa compréhension et sa modification.
Vous pouvez l’adapter à votre convenance en fonction de vos besoins.

python
from typing import Dict, Any, List, Optional, Union
from pathlib import Path
import asyncio
import json
import re

# Bibliothèques Rich pour un affichage amélioré dans le terminal
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
from rich.prompt import Confirm
from rich.progress import Progress
from rich.table import Table

console = Console()

class AIEngineer:
    """
    IA Ingénieur Logiciel autonome capable de planifier et d'exécuter 
    des tâches de développement. 
    Cette version du code est simplifiée pour être plus lisible et modifiable.
    """

    def __init__(self, groq_service, file_manager, context_manager, settings_manager):
        """
        Initialisation de l'IAEngineer avec différents services nécessaires.
        
        :param groq_service: Service d'interaction AI (ex.: GPT)
        :param file_manager: Gestionnaire de fichiers (création, lecture, écriture...)
        :param context_manager: Gestionnaire du contexte de projet
        :param settings_manager: Gestionnaire des paramètres
        """
        self.groq = groq_service
        self.file_manager = file_manager
        self.context_manager = context_manager
        self.settings = settings_manager

    async def process_request(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Méthode principale pour traiter la requête utilisateur.
        1. Analyse la requête et génère un plan.
        2. Affiche le plan et confirme avec l'utilisateur.
        3. Exécute le plan (création ou modification de fichiers).
        4. Affiche un résumé des actions menées.
        
        :param request: La demande de l'utilisateur sous forme de chaîne de caractères.
        :return: Un dictionnaire contenant le succès ou l'échec, et les détails des actions.
        """
        try:
            # 1. Déterminer l'approche à adopter pour la requête
            console.print("\n[bold blue]Étape 1 : Analyse de la requête...[/bold blue]")
            approche = await self._determine_approach(request)

            # Affiche un résumé de l'analyse
            self._afficher_analyse(approche)

            # 2. Confirmation de l'utilisateur pour continuer
            if not Confirm.ask("\nSouhaitez-vous procéder à l'exécution du plan ?"):
                return {"success": False, "message": "Plan annulé par l'utilisateur"}

            # 3. Exécuter le plan
            console.print("\n[bold blue]Étape 2 : Exécution du plan...[/bold blue]")
            resultats = await self._executer_plan(approche, request)

            # 4. Afficher le résumé des opérations
            self._afficher_resume(resultats)
            return resultats

        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Erreur lors du traitement: {str(e)}[/red]")
            return {"success": False, "message": str(e)}

    async def _determine_approach(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Analyse la requête et détermine l'approche (plan) à adopter.
        Cette méthode interroge le service AI pour obtenir un plan structuré (format JSON).

        :param request: La demande de l'utilisateur.
        :return: Un dictionnaire représentant l'approche (plan, analyses, étapes...).
        """
        try:
            # Récupère le contexte actuel du projet
            contexte = await self.groq.get_project_context()

            # Prépare la demande à envoyer à l'IA
            prompt = f"""Analyse cette requête et produis un plan détaillé au format JSON (sans texte supplémentaire).
Format attendu :

{{
    "analysis": {{
        "request": "{request}",
        "description": "Ce qu'il faut faire",
        "complexity": "simple/medium/complex",
        "estimated_time": "Durée estimée"
    }},
    "steps": [
        "Étape 1",
        "Étape 2"
    ],
    "challenges": [
        "Challenge 1",
        "Challenge 2"
    ],
    "changes": [
        {{
            "type": "create",
            "path": "nouveau/fichier.py",
            "description": "Rôle du nouveau fichier",
            "step": 1
        }},
        {{
            "type": "modify",
            "path": "existant/fichier.py",
            "description": "Modifications à effectuer",
            "step": 2
        }}
    ]
}}

Requête: {request}
Contexte du projet: {json.dumps(contexte, indent=2)}
"""

            # Contrainte pour forcer le retour d'un JSON strict
            system_prompt = (
                "Tu es un architecte logiciel expérimenté. "
                "Retourne UNIQUEMENT du JSON valide correspondant au format spécifié."
            )

            # Envoi de la requête à l'IA
            reponse = await self.groq.send_message(prompt, system_prompt=system_prompt)

            # Nettoyage de la réponse pour extraire le JSON
            plan = self._extraire_json_depuis_chaine(reponse)

            return plan

        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Erreur dans _determine_approach: {str(e)}[/red]")
            # Si le parsing échoue, on renvoie un plan de secours
            return {
                "analysis": {
                    "request": request,
                    "description": "Plan de secours suite à une erreur de parsing",
                    "complexity": "inconnu",
                    "estimated_time": "inconnu"
                },
                "steps": ["Analyse", "Mise en œuvre"],
                "challenges": [f"Erreur : {str(e)}"],
                "changes": []
            }

    def _extraire_json_depuis_chaine(self, chaine: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Extrait un objet JSON depuis une chaîne en supprimant tout texte superflu.
        
        :param chaine: Réponse brute contenant potentiellement le JSON.
        :return: Dictionnaire Python issu du JSON.
        """
        try:
            # Supprime d'éventuels "```json" ou "```" 
            propre = re.sub(r'^```json\s*|\s*```$', '', chaine.strip(), flags=re.MULTILINE)

            # Recherche l'objet JSON avec une expression régulière
            correspondance = re.search(r'\{[\s\S]*\}', propre)
            if not correspondance:
                raise ValueError("Aucun objet JSON trouvé")

            return json.loads(correspondance.group(0))

        except Exception as e:
            console.print("[red]Impossible d'extraire le JSON valide[/red]")
            raise ValueError(f"Erreur de parsing : {str(e)}")

    async def _executer_plan(self, approche: Dict[str, Any], request: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Exécute le plan en parcourant les différentes étapes et les modifications à effectuer.
        
        :param approche: Le plan généré par l'IA (analyse, steps, changes, etc.).
        :param request: La requête d'origine de l'utilisateur.
        :return: Un dictionnaire avec le succès global et le détail des actions.
        """
        resultats = []
        etapes = approche.get("steps", [])
        modifications = approche.get("changes", [])

        # Utilisation d'une barre de progression pour suivre les étapes
        with Progress() as progress:
            tache = progress.add_task("Exécution du plan...", total=len(etapes))

            for index_etape, etape in enumerate(etapes, start=1):
                console.print(f"\n[bold green]Étape {index_etape}:[/bold green] {etape}")

                # Demande à l'utilisateur s'il veut procéder à chaque étape
                if not Confirm.ask("Continuer cette étape ?"):
                    return {
                        "success": False, 
                        "message": f"Exécution interrompue à l'étape {index_etape}",
                        "results": resultats
                    }

                # Exécute les changements associés à l'étape courante
                changements_etape = [
                    c for c in modifications if c.get("step") == index_etape
                ]
                for changement in changements_etape:
                    resultat = await self._executer_changement(changement, request)
                    resultats.append(resultat)
                    if resultat["success"]:
                        console.print(f"[green]✓[/green] {resultat['message']}")
                    else:
                        console.print(f"[red]✗[/red] {resultat['message']}")

                progress.advance(tache)

        # Vérifie si tous les changements ont été exécutés avec succès
        success_global = all(r["success"] for r in resultats)
        return {
            "success": success_global,
            "results": resultats,
            "approach": approche
        }

    async def _executer_changement(self, changement: Dict[str, Any], contexte: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Exécute un seul changement (create, modify, delete...) sur un fichier.
        
        :param changement: Détails du changement (type, path, description, step).
        :param contexte: Contexte ou requête d'origine (optionnel, pour la génération du contenu).
        :return: Un dictionnaire avec le succès et un message.
        """
        type_changement = changement.get("type")
        chemin_fichier = changement.get("path")

        try:
            if type_changement == "create":
                # Génère le contenu et crée un nouveau fichier
                contenu = await self._generer_contenu(chemin_fichier, changement, contexte)
                return await self.file_manager.create_file(chemin_fichier, contenu)

            elif type_changement == "modify":
                # Lit l'existant et génère le nouveau contenu
                contenu_actuel = self.file_manager.read_file(chemin_fichier)
                nouveau_contenu = await self._generer_contenu(
                    chemin_fichier, changement, contexte, contenu_actuel
                )
                return await self.file_manager.save_file(chemin_fichier, nouveau_contenu)

            elif type_changement == "delete":
                return await self.file_manager.delete_file(chemin_fichier)

            else:
                return {
                    "success": False,
                    "message": f"Type de changement inconnu: {type_changement}",
                    "file": chemin_fichier,
                    "action": type_changement
                }

        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "message": f"Erreur lors de l'opération {type_changement} sur {chemin_fichier}: {str(e)}",
                "file": chemin_fichier,
                "action": type_changement
            }

    async def _generer_contenu(
        self, chemin_fichier: str, changement: Dict[str, Any],
        contexte: str, contenu_actuel: Optional[str] = None
    ) -> str:
        """
        Méthode d'exemple pour générer ou modifier le contenu d'un fichier 
        en fonction de la requête et d'un contenu existant.
        
        :param chemin_fichier: Chemin du fichier à créer ou modifier.
        :param changement: Détails du changement (description...).
        :param contexte: Contexte ou requête d'origine.
        :param contenu_actuel: Contenu actuel du fichier (en cas de modification).
        :return: Le nouveau contenu généré.
        """
        # Pour simplifier, on renvoie juste un texte générique.
        # Vous pouvez y inclure un appel à self.groq.send_message(...) pour générer un contenu élaboré.
        nouvelle_description = changement.get("description", "Pas de description")
        if contenu_actuel:
            return contenu_actuel + f"\n# Modification: {nouvelle_description}\n"
        else:
            return f"# Nouveau fichier\n# Description: {nouvelle_description}\n"

    def _afficher_analyse(self, approche: Dict[str, Any]) -> None:
        """
        Affiche l'analyse et le plan générés par l'IA.

        :param approche: Dictionnaire contenant l'analyse, les étapes, etc.
        """
        analysis = approche.get("analysis", {})
        console.print(Panel(
            f"[bold]Requête :[/bold] {analysis.get('request', '')}\n"
            f"[bold]Description :[/bold] {analysis.get('description', '')}\n"
            f"[bold]Complexité :[/bold] {analysis.get('complexity', '')}\n"
            f"[bold]Temps estimé :[/bold] {analysis.get('estimated_time', '')}",
            title="Analyse"
        ))

        console.print("\n[bold green]Plan d'implémentation :[/bold green]")
        for i, step in enumerate(approche.get("steps", []), 1):
            console.print(f"{i}. {step}")

        if approche.get("challenges"):
            console.print("\n[bold yellow]Points de vigilance :[/bold yellow]")
            for challenge in approche["challenges"]:
                console.print(f"• {challenge}")

    def _afficher_resume(self, resultat: Dict[str, Any]) -> None:
        """
        Affiche un tableau récapitulatif des fichiers modifiés ou créés.
        
        :param resultat: Le dictionnaire résultant de l'exécution du plan.
        """
        if not resultat["success"]:
            console.print("[red]❌ Échec de l'exécution[/red]")
        else:
            console.print("[green]✅ Exécution terminée avec succès[/green]")

        # Création d'un tableau pour présenter les changements effectués
        tableau = Table(title="Bilan des changements")
        tableau.add_column("Fichier", style="cyan")
        tableau.add_column("Action", style="green")
        tableau.add_column("Statut", style="yellow")

        for r in resultat.get("results", []):
            fichier = r.get("file", "inconnu")
            action = r.get("action", "inconnu")
            statut = "✓" if r["success"] else "✗"
            tableau.add_row(fichier, action, statut)

        console.print(tableau)

Ce qui a été simplifié / clarifié :

Commentaires en français : Tous les commentaires expliquent maintenant clairement chaque méthode et leur utilité.
Réduction de la complexité :
- Les méthodes sont plus courtes et mieux structurées.
- Les validations et le parsing du JSON sont regroupés pour plus de clarté.
Affichage :
- Les étapes principales (analyse, exécution, résumé) sont plus visibles et mises en évidence par des titres colorés.
Gestion d’erreur :
- En cas d’erreur, on fournit des informations minimales (message) et on retourne un plan de secours si nécessaire.

Vous disposez ainsi d’une base plus facile à maintenir et à faire évoluer.
Il vous reste à personnaliser chaque section pour qu’elle réponde exactement à vos besoins (génération de contenu, structure de projet, validations, etc.).

Simplification code IA

Pregunta

Pensamiento

Respuesta

Ce qui a été simplifié / clarifié :

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