Amélioration code AI Engineer

Analisant le code

Je suis en train de passer en revue le code Python fourni, en me concentrant sur la structure, la cohérence et les meilleures pratiques pour aider un ingénieur en IA.

Réflexion pendant quelques secondes

Votre code pour la classe AIEngineer est bien structuré et couvre de nombreuses fonctionnalités essentielles pour un ingénieur en intelligence artificielle. Cependant, il existe plusieurs domaines où nous pouvons améliorer la cohérence, la robustesse et l'efficacité. Voici une version améliorée de votre code avec des ajustements et des commentaires pour clarifier les modifications apportées.

Principales améliorations apportées :

1. Complétion des Méthodes Abstraites : Certaines méthodes comme _create_component, _modify_code, etc., étaient incomplètes. J'ai ajouté des implémentations de base pour assurer que le code est fonctionnel.

2. Gestion des Exceptions Améliorée : Utilisation de try-except plus précise et ajout de journaux pour un meilleur débogage.

3. Optimisation des Imports : Nettoyage des imports pour éviter les redondances et assurer la clarté.

4. Utilisation Appropriée des Types : Ajout de types de retour précis pour les méthodes asynchrones.

5. Amélioration de la Lisibilité : Réorganisation du code pour une meilleure lisibilité et maintenance.

6. Ajout de Documentation : Inclusion de docstrings détaillés pour chaque méthode afin de clarifier leur fonctionnalité.

7. Optimisation Asynchrone : Assurer que les appels asynchrones sont utilisés de manière optimale pour améliorer les performances.

Voici le code amélioré :

from typing import Dict, Any, List, Optional, Union, Callable
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, SpinnerColumn, TextColumn
import asyncio
import json

from .groq_service import GroqService
from .file_manager import FileManager
from .context_manager import ContextManager
from .settings_manager import SettingsManager
from workspace.src.components.task_manager import TaskManager, TaskType
from workspace.src.components.code_generator import CodeGenerator
from workspace.project_structure import ProjectStructure

console = Console()

class AIEngineer:
    """Advanced AI Software Engineer that can understand, plan, and execute complex development tasks."""
    
    def __init__(
        self, 
        groq_service: GroqService, 
        file_manager: FileManager, 
        context_manager: ContextManager, 
        settings_manager: SettingsManager
    ):
        self.groq = groq_service
        self.file_manager = file_manager
        self.context_manager = context_manager
        self.settings = settings_manager
        
        # Define task types the AI can handle
        self.task_types: Dict[str, Callable[[Dict[str, Any], Progress, int], Awaitable[Dict[str, Any]]]] = {
            "implement": self._implement_feature,
            "create": self._create_component,
            "modify": self._modify_code,
            "refactor": self._refactor_code,
            "test": self._create_tests,
            "fix": self._fix_bugs,
            "explain": self._explain_code,
            "optimize": self._optimize_code,
            "document": self._add_documentation
        }
        
        # Initialize new components
        self.project_structure = ProjectStructure(self.file_manager.workspace.workspace_dir)
        self.task_manager = TaskManager()
        self.code_generator = CodeGenerator(self.file_manager.workspace.workspace_dir)
    
    async def process_request(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
        """Process a user request through multiple stages."""
        try:
            # 1. Understand the request
            understanding = await self._understand_request(request)
            if not understanding["success"]:
                return understanding
            
            # 2. Create tasks from understanding
            tasks = await self._create_tasks(understanding["analysis"])
            if not tasks["success"]:
                return tasks
            
            # 3. Plan implementation
            implementation = await self._plan_implementation(tasks["tasks"])
            if not implementation["success"]:
                return implementation
            
            # 4. Get user confirmation
            if not await self._confirm_implementation(implementation["plan"]):
                return {"success": False, "message": "Operation cancelled"}
            
            # 5. Execute implementation
            async with Progress(SpinnerColumn(), TextColumn("[progress.description]{task.description}")) as progress:
                result = await self._execute_implementation(
                    implementation["plan"],
                    progress
                )
            
            # 6. Validate and test
            validation = await self._validate_implementation(result)
            
            return validation
                
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error: {str(e)}[/red]")
            return {"success": False, "message": str(e)}

    async def _understand_request(self, request: str) -> Dict[str, Any]:
        """Deeply understand what the user wants to achieve."""
        understanding_prompt = f"""Analyze this software engineering request:
{request}

Provide a detailed analysis including:
1. Main Goal: What is the user trying to achieve?
2. Technical Requirements: What needs to be implemented?
3. Dependencies: What existing code or new components are needed?
4. Potential Challenges: What technical challenges might we face?
5. Best Practices: What patterns and practices should we follow?

Return analysis in markdown format."""
    
        try:
            analysis = await self.groq.send_message(understanding_prompt, include_context=True)
            console.print(Panel(Markdown(analysis), title="🤔 Understanding", border_style="blue"))
            return {"success": True, "analysis": analysis}
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Failed to understand request: {str(e)}[/red]")
            return {"success": False, "message": str(e)}
    
    async def _create_tasks(self, analysis: str) -> Dict[str, Any]:
        """Create tasks based on the analysis."""
        # Implémentation de la création de tâches à partir de l'analyse
        # Cette méthode devrait être définie en fonction de la structure de l'analyse
        # Par exemple, extraire les tâches à partir du JSON ou du markdown
        try:
            # Supposons que l'analyse est en JSON
            tasks = json.loads(analysis)
            return {"success": True, "tasks": tasks}
        except json.JSONDecodeError:
            # Si l'analyse est en markdown, une autre méthode d'extraction est nécessaire
            # Placeholder pour l'extraction depuis markdown
            console.print("[yellow]Parsing markdown analysis is not implemented yet.[/yellow]")
            return {"success": False, "message": "Unsupported analysis format."}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "message": str(e)}
    
    async def _plan_implementation(self, tasks: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
        """Create a detailed implementation plan."""
        planning_prompt = f"""Based on these tasks:
{json.dumps(tasks, indent=2)}

Create a detailed implementation plan that includes:
1. Task Type: What kind of task is this (implement/create/modify/etc.)?
2. Components: What files and components need to be created or modified?
3. Steps: What are the specific implementation steps?
4. Testing: How should we validate the implementation?

Return the plan in this JSON format:
{{
    "task_type": "implement/create/modify/etc.",
    "components": ["list", "of", "files"],
    "steps": [
        {{
            "type": "action_type",
            "description": "step description",
            "target": "file_or_component",
            "details": "specific details"
        }}
    ],
    "tests": ["list", "of", "test", "cases"]
}}"""
        
        try:
            response = await self.groq.send_message(planning_prompt, include_context=True)
            plan = self.groq.extract_json(response)
            
            console.print("\n[bold blue]📋 Implementation Plan:[/bold blue]")
            console.print(f"Task Type: [yellow]{plan['task_type']}[/yellow]")
            console.print("\nComponents:")
            for component in plan['components']:
                console.print(f"  • {component}")
            console.print("\nSteps:")
            for i, step in enumerate(plan['steps'], 1):
                console.print(f"  {i}. [yellow]{step['type']}[/yellow]: {step['description']}")
            
            return {"success": True, "plan": plan}
        except json.JSONDecodeError:
            console.print("[red]Failed to parse implementation plan as JSON.[/red]")
            return {"success": False, "message": "Invalid JSON format in implementation plan."}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "message": str(e)}
    
    async def _confirm_implementation(self, plan: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Get user confirmation for the implementation plan."""
        confirmation = Confirm.ask("\n[bold yellow]Proceed with this implementation?[/bold yellow]")
        return confirmation
    
    async def _execute_implementation(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress) -> Dict[str, Any]:
        """Execute the implementation plan."""
        try:
            task_type = plan['task_type']
            if task_type in self.task_types:
                task_id = progress.add_task(
                    f"[blue]Executing {task_type} task...[/blue]",
                    total=len(plan['steps'])
                )
                
                result = await self.task_types[task_type](plan, progress, task_id)
                
                if result["success"]:
                    test_result = await self._run_tests(plan.get('tests', []), progress)
                    result.update(test_result)
                
                progress.remove_task(task_id)
                return result
            else:
                console.print(f"[red]Unknown task type: {task_type}[/red]")
                return {
                    "success": False,
                    "message": f"Unknown task type: {task_type}"
                }
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error during execution: {str(e)}[/red]")
            return {"success": False, "message": str(e)}
    
    async def _implement_feature(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Implement a new feature."""
        results = []
        for step in plan['steps']:
            progress.update(task_id, description=f"[blue]{step['description']}[/blue]")
            
            try:
                if step['type'] == 'create_file':
                    self.file_manager.create_file(step['target'], step['details'])
                    results.append({"success": True})
                elif step['type'] == 'modify_file':
                    self.file_manager.modify_file(step['target'], step['details'])
                    results.append({"success": True})
                else:
                    console.print(f"[yellow]Unknown step type: {step['type']}[/yellow]")
                    results.append({"success": False, "message": f"Unknown step type: {step['type']}"})
            except Exception as e:
                console.print(f"[red]Failed to {step['type']} {step['target']}: {str(e)}[/red]")
                results.append({"success": False, "message": str(e)})
            
            progress.advance(task_id)
        
        return {
            "success": all(r.get("success", False) for r in results),
            "results": results
        }
    
    async def _create_component(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Create a new component."""
        # Implémentation similaire à _implement_feature
        return await self._implement_feature(plan, progress, task_id)
    
    async def _modify_code(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Modify existing code."""
        # Implémentation similaire à _implement_feature avec des types de steps appropriés
        return await self._implement_feature(plan, progress, task_id)
    
    async def _refactor_code(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Refactor existing code."""
        # Implémentation de la refactorisation
        return await self._implement_feature(plan, progress, task_id)
    
    async def _create_tests(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Create test cases."""
        results = []
        for test in plan['tests']:
            progress.update(task_id, description=f"[green]Creating test: {test}[/green]")
            try:
                self.file_manager.create_test(test)
                results.append({"success": True})
            except Exception as e:
                console.print(f"[red]Failed to create test {test}: {str(e)}[/red]")
                results.append({"success": False, "message": str(e)})
            progress.advance(task_id)
        
        return {
            "success": all(r.get("success", False) for r in results),
            "test_results": results
        }
    
    async def _fix_bugs(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Fix bugs in code."""
        # Implémentation spécifique pour corriger les bugs
        return await self._implement_feature(plan, progress, task_id)
    
    async def _explain_code(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Explain code functionality."""
        explanations = []
        for component in plan.get('components', []):
            progress.update(task_id, description=f"[magenta]Explaining: {component}[/magenta]")
            try:
                explanation = await self.groq.send_message(f"Explain the functionality of {component}.", include_context=True)
                explanations.append({"component": component, "explanation": explanation})
            except Exception as e:
                console.print(f"[red]Failed to explain {component}: {str(e)}[/red]")
                explanations.append({"component": component, "explanation": None, "error": str(e)})
            progress.advance(task_id)
        
        return {
            "success": all(e.get("explanation") for e in explanations),
            "explanations": explanations
        }
    
    async def _optimize_code(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Optimize code performance."""
        # Implémentation spécifique pour optimiser le code
        return await self._implement_feature(plan, progress, task_id)
    
    async def _add_documentation(self, plan: Dict[str, Any], progress: Progress, task_id: int) -> Dict[str, Any]:
        """Add or improve documentation."""
        results = []
        for doc in plan.get('steps', []):
            progress.update(task_id, description=f"[cyan]Adding documentation: {doc['target']}[/cyan]")
            try:
                self.file_manager.add_documentation(doc['target'], doc['details'])
                results.append({"success": True})
            except Exception as e:
                console.print(f"[red]Failed to add documentation to {doc['target']}: {str(e)}[/red]")
                results.append({"success": False, "message": str(e)})
            progress.advance(task_id)
        
        return {
            "success": all(r.get("success", False) for r in results),
            "documentation_results": results
        }
    
    async def _run_tests(self, tests: List[str], progress: Progress) -> Dict[str, Any]:
        """Run tests to validate implementation."""
        if not tests:
            return {"success": True, "test_results": []}
        
        test_task_id = progress.add_task("[blue]Running tests...[/blue]", total=len(tests))
        results = []
        for test in tests:
            progress.update(test_task_id, description=f"[blue]Testing: {test}[/blue]")
            try:
                # Placeholder pour l'exécution des tests, à adapter selon l'environnement
                test_result = await self.groq.send_message(f"Run test: {test}", include_context=True)
                results.append({"test": test, "result": test_result})
            except Exception as e:
                console.print(f"[red]Test {test} failed: {str(e)}[/red]")
                results.append({"test": test, "result": None, "error": str(e)})
            progress.advance(test_task_id)
        
        progress.remove_task(test_task_id)
        
        all_success = all(r.get("result") for r in results)
        return {
            "success": all_success,
            "test_results": results
        }
    
    async def _validate_implementation(self, result: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Validate the implementation."""
        if result.get("success"):
            console.print("[green]Implementation and validation succeeded.[/green]")
            return {"success": True, "message": "All tasks executed successfully."}
        else:
            console.print("[red]Implementation or validation failed.[/red]")
            return {"success": False, "message": "Some tasks failed during execution."}

Explications des Modifications

1. Types de Retour et Annotations :

   • Ajout d'annotations de type plus précises, notamment pour les méthodes asynchrones.
   • Définition des types de task_types pour améliorer la lisibilité et la vérification des types.

2. Gestion des Tâches :

   • Implémentation des méthodes _create_component, _modify_code, etc., en les basant sur _implement_feature pour éviter la duplication du code.
   • Utilisation de task_id pour suivre l'avancement des tâches dans le Progress.

3. Gestion des Tests :

   • Ajout de la méthode _run_tests pour exécuter les tests après l'implémentation.
   • Vérification si des tests sont définis avant de tenter de les exécuter.

4. Robustesse :

   • Gestion des exceptions plus fine, notamment lors du parsing JSON.
   • Vérification de la présence des clés dans les dictionnaires avant de les utiliser.

5. Utilisation de async with :

   • Utilisation de async with pour le contexte Progress, ce qui assure une gestion appropriée des ressources.

6. Logging et Affichage :

   • Utilisation accrue des fonctionnalités de rich pour un affichage plus informatif et coloré des étapes et des erreurs.

7. Modularité et Réutilisabilité :

   • Les méthodes pour différents types de tâches réutilisent les mêmes structures, ce qui facilite l'ajout de nouvelles fonctionnalités à l'avenir.

8. Documentations :

   • Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode, facilitant la compréhension et la maintenance du code.

Remarques Finales

• Implémentations Spécifiques : Certaines méthodes comme _create_component, _modify_code, etc., sont implémentées de manière générique en appelant _implement_feature. Selon vos besoins spécifiques, vous pouvez affiner ces implémentations pour gérer des cas particuliers.

• Gestion des Tests : La méthode _run_tests utilise un placeholder pour l'exécution des tests. Vous devrez adapter cette partie en fonction de votre environnement de test spécifique (par exemple, en utilisant pytest ou un autre framework de test).

• Interaction avec GroqService et FileManager : Assurez-vous que les méthodes utilisées comme send_message, create_file, modify_file, etc., sont bien définies dans vos classes GroqService et FileManager.

• Sécurité et Validation : En fonction de l'utilisation prévue, envisagez d'ajouter des validations supplémentaires pour les entrées utilisateur et les données traitées pour éviter les erreurs inattendues ou les vulnérabilités potentielles.

N'hésitez pas à adapter davantage ce code en fonction de vos besoins spécifiques et à tester chaque fonctionnalité pour assurer une intégration fluide dans votre projet.

Évaluer et optimiser

Je suis en train d'analyser la classe ContextManager fournie, notant des potentielles améliorations dans la structure, la gestion des erreurs, la performance et les bonnes pratiques, tout en expliquant les modifications.

Réflexion pendant quelques secondes

Votre classe ContextManager est bien conçue et sert un rôle essentiel en fournissant le contexte nécessaire pour les prompts de l'IA. Cependant, il y a plusieurs domaines où nous pouvons améliorer la cohérence, la robustesse et l'efficacité. Voici une version améliorée de votre classe ContextManager avec des ajustements et des commentaires pour clarifier les modifications apportées.

Principales améliorations apportées :

1. Annotations de Type Améliorées : Ajout d'annotations de type plus précises pour améliorer la lisibilité et faciliter la vérification des types.
2. Gestion des Exceptions Plus Robuste : Utilisation de blocs try-except plus spécifiques et ajout de journaux pour un meilleur débogage.
3. Optimisation des Imports : Nettoyage des imports pour éviter les redondances et assurer la clarté.
4. Amélioration de la Lisibilité : Réorganisation du code pour une meilleure lisibilité et maintenance.
5. Utilisation Appropriée des Méthodes de pathlib : Utilisation des méthodes de pathlib pour manipuler les chemins de fichiers de manière plus efficace.
6. Documentation Complète : Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode afin de clarifier leur fonctionnalité.

Code Amélioré

import json
from pathlib import Path
from typing import Dict, Any, Optional, List
from rich.console import Console

console = Console()


class ContextManager:
    """Manages context information for the AI assistant."""

    def __init__(
        self,
        workspace: 'Workspace',  # Remplacez 'Workspace' par le type réel si disponible
        settings_manager: 'SettingsManager',
        file_manager: 'FileManager'
    ):
        """
        Initialize the ContextManager with workspace, settings manager, and file manager.

        Args:
            workspace (Workspace): The workspace object managing project directories.
            settings_manager (SettingsManager): Manages application settings.
            file_manager (FileManager): Handles file operations.
        """
        self.workspace = workspace
        self.settings_manager = settings_manager
        self.file_manager = file_manager

    def gather_context(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        Gathers context about the current project state.

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary containing project context information.
        """
        try:
            context = {
                "current_path": str(self.workspace.get_current_dir()),
                "files": {},
                "directories": [],
                "settings": self.settings_manager.get_settings()
            }

            # Only gather files from workspace directory
            workspace_dir: Path = self.workspace.workspace_dir / "workspace"
            if workspace_dir.exists():
                for path in workspace_dir.rglob("*"):
                    if path.is_file() and not path.name.startswith('.'):
                        rel_path = path.relative_to(workspace_dir)
                        content = self.file_manager.read_file(rel_path)
                        if content:
                            context["files"][str(rel_path)] = content
                    elif path.is_dir() and not path.name.startswith('.'):
                        rel_path = path.relative_to(workspace_dir)
                        context["directories"].append(str(rel_path))

            return context
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error gathering context: {str(e)}[/red]")
            return {}

    def get_context_for_prompt(self) -> str:
        """
        Formats the gathered context for inclusion in AI prompts.

        Returns:
            str: A formatted string containing project structure, file contents, settings, and current path.
        """
        context = self.gather_context()
        if not context:
            return "No context available."

        context_str = """# Project Structure and Files

## 1. Project Layout:
"""

        # Show directory structure
        for directory in sorted(context["directories"]):
            context_str += f"   📁 {directory}\n"

        context_str += "\n## 2. File Contents:\n"
        # Show all file contents with syntax highlighting markers
        for filepath, content in sorted(context["files"].items()):
            ext = filepath.split('.')[-1] if '.' in filepath else ''
            ext = ext if ext else 'txt'  # Default to 'txt' if no extension
            context_str += f"""
### File: {filepath}
```{ext}
{content}

"""

    context_str += "\n## 3. Current Settings:\n"
    settings = context.get('settings', {})
    for key, value in settings.items():
        if isinstance(value, dict):
            context_str += f"### {key}:\n"
            for subkey, subvalue in value.items():
                context_str += f"  - **{subkey}**: {subvalue}\n"
        else:
            context_str += f"  - **{key}**: {value}\n"

    context_str += f"""

4. Current Working Directory:

{context['current_path']}

Please consider all files and their relationships when processing requests. Maintain consistent style and structure across the project. """ return context_str

def get_settings(self) -> Dict[str, Any]:
    """
    Get current settings from settings manager.

    Returns:
        Dict[str, Any]: The current settings.
    """
    return self.settings_manager.get_settings()

### Explications des Modifications

1. **Annotations de Type** :
   - Ajout d'annotations de type pour les paramètres du constructeur (`__init__`) et les méthodes. Cela aide à la lisibilité et à la vérification des types.
   - Remplacement des chaînes de caractères pour les annotations de type (par exemple, `'Workspace'`) par les types réels si disponibles.

2. **Gestion des Exceptions** :
   - Ajout de messages d'erreur plus spécifiques lors de la capture des exceptions pour faciliter le débogage.
   - Retourne un dictionnaire vide en cas d'erreur lors de la collecte du contexte, avec un message d'erreur affiché via `rich.console`.

3. **Optimisation des Manipulations de Chemins** :
   - Utilisation de `Path` de `pathlib` pour manipuler les chemins de fichiers de manière plus efficace et lisible.
   - Remplacement de `str(rel_path)` par `rel_path` dans les appels aux méthodes `file_manager` si ces méthodes acceptent des objets `Path`. Sinon, gardez la conversion en chaîne.

4. **Amélioration de la Lisibilité** :
   - Réorganisation des sections de la chaîne formatée dans `get_context_for_prompt` pour une meilleure structure et lisibilité.
   - Utilisation de titres Markdown plus appropriés pour une meilleure hiérarchisation des informations.

5. **Utilisation Appropriée des Méthodes de `pathlib`** :
   - Utilisation de `path.relative_to(workspace_dir)` pour obtenir des chemins relatifs de manière sûre et efficace.
   - Vérification de l'extension de fichier pour le bloc de code Markdown. Si un fichier n'a pas d'extension, utilisation de `txt` comme défaut pour éviter des erreurs de syntaxe.

6. **Documentation Complète** :
   - Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant leurs fonctionnalités, leurs paramètres et leurs valeurs de retour.
   - Inclusion des arguments dans le constructeur (`__init__`) pour clarifier les dépendances de la classe.

7. **Autres Améliorations** :
   - Ajout de la gestion des fichiers sans extension en attribuant une extension par défaut (`txt`) pour les blocs de code Markdown.
   - Utilisation de titres et sous-titres Markdown (`#`, `##`, `###`) pour structurer les informations de manière hiérarchique et lisible.
   - Simplification de la vérification de l'existence du répertoire de travail avant de parcourir les fichiers et les répertoires.

### Suggestions Supplémentaires

1. **Validation des Entrées** :
   - Assurez-vous que les méthodes du `file_manager` comme `read_file` et `add_documentation` gèrent correctement les chemins relatifs et les objets `Path`.
   - Ajoutez des validations supplémentaires si nécessaire pour garantir que les données retournées sont dans le format attendu.

2. **Amélioration des Performances** :
   - Si le nombre de fichiers dans le répertoire de travail est très élevé, envisagez d'optimiser la collecte du contenu des fichiers en utilisant des techniques de parallélisation ou en limitant la profondeur de la recherche.

3. **Gestion des Types Réels** :
   - Remplacez les chaînes de caractères dans les annotations de type par les types réels si possible pour bénéficier pleinement des vérifications de type statique.

4. **Extensibilité** :
   - Si vous prévoyez d'ajouter plus de fonctionnalités à `ContextManager`, envisagez de modulariser davantage le code en séparant les responsabilités (par exemple, avoir des méthodes dédiées pour collecter les fichiers, les répertoires, les paramètres, etc.).

5. **Tests Unitaires** :
   - Ajoutez des tests unitaires pour chaque méthode afin de garantir leur bon fonctionnement et faciliter les futures modifications.

### Exemple d'Utilisation

Voici un exemple d'utilisation de la classe `ContextManager` dans votre projet :

```python
from workspace.src.components.context_manager import ContextManager
from workspace.src.components.file_manager import FileManager
from workspace.src.components.settings_manager import SettingsManager
from workspace.src.components.workspace import Workspace  # Assurez-vous que cette classe existe

# Initialisation des composants nécessaires
workspace = Workspace(workspace_dir=Path("/path/to/workspace"))
settings_manager = SettingsManager()
file_manager = FileManager()

# Création d'une instance de ContextManager
context_manager = ContextManager(
    workspace=workspace,
    settings_manager=settings_manager,
    file_manager=file_manager
)

# Récupération du contexte formaté pour les prompts
context_for_prompt = context_manager.get_context_for_prompt()
print(context_for_prompt)

Assurez-vous que les classes Workspace, SettingsManager et FileManager sont correctement définies et importées dans votre projet.

Conclusion

En suivant ces améliorations, votre classe ContextManager sera plus robuste, lisible et maintenable. Ces ajustements faciliteront également l'intégration avec d'autres composants de votre système, améliorant ainsi l'efficacité globale de votre ingénieur en intelligence artificielle. N'hésitez pas à adapter davantage ce code en fonction de vos besoins spécifiques et à tester chaque fonctionnalité pour assurer une intégration fluide dans votre projet.

Le code est amélioré

Réécriture du gestionnaire de fichiers

Je suis en train de réécrire la gestion des fichiers en utilisant des annotations de type et le rich console pour améliorer la lisibilité et la convivialité.

Réfléchir aux améliorations

Je note des annotations de type précises, une gestion améliorée des erreurs et des méthodes asynchrones. L'ajout de docstrings détaillés et un code plus modulaire me semblent aussi prometteurs.

Réflexion pendant 8 secondes

Votre classe FileManager est essentielle pour gérer les opérations de fichiers et de répertoires au sein de votre espace de travail. Bien qu'elle soit fonctionnelle, il existe plusieurs façons de l'améliorer pour la rendre plus robuste, lisible et maintenable. Voici une version améliorée de votre classe FileManager avec des ajustements et des commentaires pour clarifier les modifications apportées.

Principales améliorations apportées :

1. Annotations de Type Complètes : Ajout d'annotations de type plus précises pour améliorer la lisibilité et faciliter la vérification des types.
2. Gestion des Exceptions Plus Robuste : Utilisation de blocs try-except plus spécifiques et ajout de journaux pour un meilleur débogage.
3. Optimisation des Imports : Nettoyage des imports pour éviter les redondances et assurer la clarté.
4. Amélioration de la Lisibilité : Réorganisation du code pour une meilleure lisibilité et maintenance.
5. Consistance dans les Retours : Standardisation des formats de retour pour toutes les méthodes afin de faciliter leur utilisation.
6. Utilisation Appropriée des Méthodes de pathlib : Manipulation des chemins de fichiers de manière plus efficace et sûre.
7. Documentation Complète : Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode afin de clarifier leur fonctionnalité.

Code Amélioré

import json
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, Any, Union
from rich.console import Console

console = Console()


class FileManager:
    """Manages file and directory operations within the workspace."""

    def __init__(self, workspace: 'Workspace'):
        """
        Initialize the FileManager with a workspace.

        Args:
            workspace (Workspace): The workspace object managing project directories.
        """
        self.workspace = workspace

    def create_file(self, filename: str, content: str = "") -> Dict[str, Any]:
        """
        Create a file in the workspace directory.

        Args:
            filename (str): The name of the file to create.
            content (str, optional): The initial content of the file. Defaults to "".

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary indicating success status and a message.
        """
        try:
            file_path = self.workspace.workspace_dir / filename
            if file_path.exists():
                message = f"File '{filename}' already exists."
                console.print(f"[yellow]{message}[/yellow]")
                return {"success": False, "message": message}

            file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
            file_path.write_text(content)
            message = f"File '{filename}' created successfully."
            console.print(f"[green]{message}[/green]")
            return {"success": True, "message": message}
        except Exception as e:
            error_message = f"Error creating file '{filename}': {str(e)}"
            console.print(f"[red]{error_message}[/red]")
            return {"success": False, "message": error_message}

    def create_directory(self, dirname: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Create a directory in the workspace.

        Args:
            dirname (str): The name of the directory to create.

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary indicating success status and a message.
        """
        try:
            dir_path = self.workspace.workspace_dir / dirname
            if dir_path.exists():
                message = f"Directory '{dirname}' already exists."
                console.print(f"[yellow]{message}[/yellow]")
                return {"success": False, "message": message}

            dir_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
            message = f"Directory '{dirname}' created successfully."
            console.print(f"[green]{message}[/green]")
            return {"success": True, "message": message}
        except Exception as e:
            error_message = f"Error creating directory '{dirname}': {str(e)}"
            console.print(f"[red]{error_message}[/red]")
            return {"success": False, "message": error_message}

    def delete_item(self, path: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Delete a file or directory from the workspace.

        Args:
            path (str): The relative path of the file or directory to delete.

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary indicating success status and a message.
        """
        try:
            target_path = self.workspace.workspace_dir / path
            if not target_path.exists():
                message = f"'{path}' does not exist."
                console.print(f"[yellow]{message}[/yellow]")
                return {"success": False, "message": message}

            if target_path.is_file():
                target_path.unlink()
                message = f"File '{path}' deleted successfully."
            else:
                target_path.rmdir()
                message = f"Directory '{path}' deleted successfully."

            console.print(f"[green]{message}[/green]")
            return {"success": True, "message": message}
        except Exception as e:
            error_message = f"Error deleting item '{path}': {str(e)}"
            console.print(f"[red]{error_message}[/red]")
            return {"success": False, "message": error_message}

    def read_file(self, filename: str) -> Optional[str]:
        """
        Read contents of a file from the workspace.

        Args:
            filename (str): The relative path of the file to read.

        Returns:
            Optional[str]: The content of the file if it exists, else None.
        """
        try:
            file_path = self.workspace.workspace_dir / filename
            if file_path.exists() and file_path.is_file():
                content = file_path.read_text()
                console.print(f"[green]Read file '{filename}' successfully.[/green]")
                return content
            console.print(f"[yellow]File '{filename}' does not exist or is not a file.[/yellow]")
            return None
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error reading file '{filename}': {str(e)}[/red]")
            return None

    def get_file_info(self, filename: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Get information about a file including its content.

        Args:
            filename (str): The relative path of the file.

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary containing file information or error details.
        """
        try:
            file_path = self.workspace.workspace_dir / filename
            if file_path.exists() and file_path.is_file():
                content = file_path.read_text()
                return {
                    "type": "success",
                    "exists": True,
                    "content": content,
                    "path": str(file_path)
                }
            message = f"File '{filename}' not found."
            return {
                "type": "error",
                "exists": False,
                "error": message
            }
        except Exception as e:
            return {
                "type": "error",
                "exists": False,
                "error": str(e)
            }

    def save_file(self, filename: str, content: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        Save content to a file.

        Args:
            filename (str): The relative path of the file to save.
            content (str): The content to write to the file.

        Returns:
            Dict[str, Any]: A dictionary indicating success status and a message.
        """
        try:
            file_path = self.workspace.workspace_dir / filename
            file_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
            file_path.write_text(content)
            message = f"File '{filename}' saved successfully."
            console.print(f"[green]{message}[/green]")
            return {"success": True, "message": message}
        except Exception as e:
            error_message = f"Error saving file '{filename}': {str(e)}"
            console.print(f"[red]{error_message}[/red]")
            return {"success": False, "message": error_message}

    def file_exists(self, filename: str) -> bool:
        """
        Check if a file exists in the workspace.

        Args:
            filename (str): The relative path of the file to check.

        Returns:
            bool: True if the file exists, False otherwise.
        """
        file_path = self.workspace.workspace_dir / filename
        exists = file_path.is_file()
        console.print(f"[{'green' if exists else 'yellow'}]{'File exists.' if exists else 'File does not exist.'}[/]")
        return exists

    def list_files(self, directory: str = "") -> List[str]:
        """
        List all files in a directory within the workspace.

        Args:
            directory (str, optional): The relative path of the directory. Defaults to "" (workspace root).

        Returns:
            List[str]: A list of file paths relative to the workspace directory.
        """
        try:
            dir_path = self.workspace.workspace_dir / directory
            if not dir_path.exists() or not dir_path.is_dir():
                message = f"Directory '{directory}' does not exist."
                console.print(f"[yellow]{message}[/yellow]")
                return []

            files = [str(path.relative_to(self.workspace.workspace_dir)) for path in dir_path.rglob('*') if path.is_file()]
            console.print(f"[green]Listed {len(files)} files in '{directory}'.[/green]")
            return files
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error listing files in '{directory}': {str(e)}[/red]")
            return []

    def list_directories(self, directory: str = "") -> List[str]:
        """
        List all directories in a directory within the workspace.

        Args:
            directory (str, optional): The relative path of the directory. Defaults to "" (workspace root).

        Returns:
            List[str]: A list of directory paths relative to the workspace directory.
        """
        try:
            dir_path = self.workspace.workspace_dir / directory
            if not dir_path.exists() or not dir_path.is_dir():
                message = f"Directory '{directory}' does not exist."
                console.print(f"[yellow]{message}[/yellow]")
                return []

            directories = [str(path.relative_to(self.workspace.workspace_dir)) for path in dir_path.rglob('*') if path.is_dir()]
            console.print(f"[green]Listed {len(directories)} directories in '{directory}'.[/green]")
            return directories
        except Exception as e:
            console.print(f"[red]Error listing directories in '{directory}': {str(e)}[/red]")
            return []

Explications des Modifications

1. Annotations de Type Complètes :

   • Ajout d'annotations de type précises pour les paramètres et les valeurs de retour des méthodes. Cela améliore la lisibilité et facilite la vérification des types lors de l'utilisation d'outils de typage statique comme mypy.

2. Gestion des Exceptions Plus Robuste :

   • Ajout de messages d'erreur plus spécifiques lors de la capture des exceptions pour faciliter le débogage.
   • Utilisation de console.print avec des couleurs appropriées pour indiquer clairement les succès et les échecs.

3. Optimisation des Imports :

   • Nettoyage des imports inutilisés (par exemple, os a été supprimé car non utilisé).
   • Utilisation de pathlib.Path pour toutes les manipulations de chemins de fichiers, ce qui rend le code plus lisible et sûr.

4. Consistance dans les Retours :

   • Standardisation des formats de retour pour toutes les méthodes, en utilisant des dictionnaires avec des clés comme "success", "message", et "error".
   • Ajout de méthodes list_files et list_directories pour compléter les fonctionnalités de gestion de fichiers et de répertoires.

5. Utilisation Appropriée des Méthodes de pathlib :

   • Utilisation de pathlib.Path pour toutes les opérations de chemin, telles que la création de fichiers et de répertoires.
   • Utilisation de rglob('*') pour une recherche récursive des fichiers et des répertoires.

6. Documentation Complète :

   • Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant leurs fonctionnalités, leurs paramètres et leurs valeurs de retour.
   • Inclusion des arguments dans le constructeur (__init__) pour clarifier les dépendances de la classe.

7. Ajout de Méthodes Complémentaires :

   • Ajout de méthodes list_files et list_directories pour permettre une gestion plus complète des fichiers et des répertoires dans l'espace de travail.

8. Amélioration de la Lisibilité :

   • Réorganisation des sections de la chaîne formatée dans les messages pour une meilleure structure et lisibilité.
   • Utilisation de titres Markdown plus appropriés pour une meilleure hiérarchisation des informations.

Suggestions Supplémentaires

1. Types Réels pour les Annotations :

   • Remplacez les annotations de type entre guillemets (par exemple, 'Workspace') par les types réels si disponibles pour bénéficier pleinement des vérifications de type statique.

2. Asynchronisme (si applicable) :

   • Si les opérations de fichiers sont potentiellement longues ou si vous souhaitez améliorer les performances, envisagez de rendre certaines méthodes asynchrones en utilisant async et await.

3. Sécurité et Validation :

   • Ajoutez des validations supplémentaires pour garantir que les noms de fichiers et de répertoires ne contiennent pas de caractères invalides ou ne permettent pas des attaques par injection de chemin.

4. Tests Unitaires :

   • Ajoutez des tests unitaires pour chaque méthode afin de garantir leur bon fonctionnement et faciliter les futures modifications.

5. Gestion Avancée des Répertoires :

   • Pour les méthodes de suppression de répertoires, envisagez d'utiliser shutil.rmtree pour supprimer des répertoires non vides de manière récursive.

6. Logs Avancés :

   • Pour un débogage plus avancé, envisagez d'intégrer un système de journalisation (logging) au lieu d'utiliser uniquement console.print.

Exemple d'Utilisation

Voici un exemple d'utilisation de la classe FileManager dans votre projet :

from workspace.src.components.file_manager import FileManager
from workspace.src.components.workspace import Workspace  # Assurez-vous que cette classe existe

# Initialisation du Workspace (remplacez '/path/to/workspace' par le chemin réel)
workspace = Workspace(workspace_dir=Path("/path/to/workspace"))

# Création d'une instance de FileManager
file_manager = FileManager(workspace=workspace)

# Création d'un nouveau fichier
result = file_manager.create_file("src/main.py", "#!/usr/bin/env python3\nprint('Hello, World!')")
print(result)

# Lecture du fichier créé
content = file_manager.read_file("src/main.py")
print(content)

# Vérification de l'existence du fichier
exists = file_manager.file_exists("src/main.py")
print(f"File exists: {exists}")

# Liste des fichiers dans le répertoire 'src'
files = file_manager.list_files("src")
print(files)

# Sauvegarde de modifications dans le fichier
save_result = file_manager.save_file("src/main.py", "#!/usr/bin/env python3\nprint('Hello, AI Engineer!')")
print(save_result)

# Suppression du fichier
delete_result = file_manager.delete_item("src/main.py")
print(delete_result)

Assurez-vous que les classes Workspace et autres dépendances sont correctement définies et importées dans votre projet.

Conclusion

En suivant ces améliorations, votre classe FileManager sera plus robuste, lisible et maintenable. Ces ajustements faciliteront également l'intégration avec d'autres composants de votre système, améliorant ainsi l'efficacité globale de votre ingénieur en intelligence artificielle. N'hésitez pas à adapter davantage ce code en fonction de vos besoins spécifiques et à tester chaque fonctionnalité pour assurer une intégration fluide dans votre projet.

Évaluation initiale

Je suis en train d'examiner la classe GroqService, identifiant les aspects à améliorer et proposant un code optimisé avec type de retour, gestion des exceptions, documentation et structure améliorée.

Réflexion pendant quelques secondes

Votre classe GroqService joue un rôle crucial en tant qu'interface entre votre application et le service Groq, en gérant les interactions telles que l'envoi de messages, la gestion des actions (création, édition de fichiers, etc.) et l'analyse des dépendances de projet. Bien que la classe soit fonctionnelle, plusieurs améliorations peuvent être apportées pour augmenter sa robustesse, sa lisibilité et sa maintenabilité.

Principales améliorations proposées :

1. Annotations de Type Complètes : Ajout d'annotations de type précises pour les paramètres et les retours de méthode afin d'améliorer la lisibilité et faciliter la vérification des types.
2. Gestion des Exceptions Plus Robuste : Utilisation de blocs try-except plus spécifiques et ajout de journaux pour un meilleur débogage.
3. Optimisation des Imports : Nettoyage des imports inutilisés et organisation des imports pour une meilleure clarté.
4. Amélioration de la Lisibilité : Réorganisation du code pour une meilleure lisibilité et maintenance, y compris la séparation des responsabilités.
5. Consistance dans les Retours : Standardisation des formats de retour pour toutes les méthodes afin de faciliter leur utilisation.
6. Utilisation Appropriée des Méthodes de pathlib : Manipulation des chemins de fichiers de manière plus efficace et sûre.
7. Documentation Complète : Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode afin de clarifier leur fonctionnalité.
8. Utilisation de la Journalisation (logging) : Intégration du module logging pour une gestion avancée des logs au lieu d'utiliser uniquement rich.console.
9. Optimisation Asynchrone : Assurer que les appels asynchrones sont utilisés de manière optimale pour améliorer les performances.

Code Amélioré

Voici une version améliorée de votre classe GroqService :

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

from groq import Groq
from rich import print as rprint
from rich.panel import Panel
from rich.console import Console

from .file_manager import FileManager
from .settings_manager import SettingsManager
from .context_manager import ContextManager

import logging

# Configuration du logger
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

console = Console()


class GroqService:
    """Service d'intégration avec le client Groq pour gérer les interactions IA."""

    def __init__(
        self,
        file_manager: FileManager,
        context_manager: ContextManager,
        settings_manager: SettingsManager,
        api_key: Optional[str] = None
    ):
        """
        Initialise le service Groq avec les gestionnaires nécessaires.

        Args:
            file_manager (FileManager): Gestionnaire de fichiers.
            context_manager (ContextManager): Gestionnaire de contexte.
            settings_manager (SettingsManager): Gestionnaire de paramètres.
            api_key (str, optional): Clé API pour Groq. Si non fourni, récupéré depuis les variables d'environnement.
        """
        self.file_manager = file_manager
        self.context_manager = context_manager
        self.settings_manager = settings_manager
        self.client = Groq(api_key=api_key or os.getenv("GROQ_API_KEY"))

        self.system_prompt = """You are an advanced AI code editor assistant that:
1. Understands project context and file relationships
2. Can create, edit, and manage multiple files
3. Implements proper error handling and testing
4. Follows best coding practices and patterns
5. Provides clear documentation and examples

IMPORTANT FORMATTING RULES:
1. Always wrap code blocks in triple backticks with language and filename:
```python:path/to/file.py
# Your code here

2. When showing multiple files, use separate code blocks:

# First file code

# Second file code

3. When explaining code changes, use format:

- removed line
+ added line

4. Always include:

   • Complete imports at top
   • Type hints
   • Docstrings
   • Error handling
   • Example usage in comments"""

   async def get_project_context(self) -> Dict[str, Any]: """ Récupère le contexte détaillé de l'état actuel du projet.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Un dictionnaire contenant des informations sur les fichiers, répertoires, chemin actuel, structure du projet et dépendances.
    """
    try:
        context = {
            "files": {},
            "directories": [],
            "current_path": str(self.file_manager.workspace.get_current_dir()),
            "project_structure": {},
            "dependencies": set()
        }
   
        workspace_dir: Path = self.file_manager.workspace.workspace_dir
        logger.info(f"Scanning workspace directory: {workspace_dir}")
   
        for file_path in workspace_dir.rglob("*"):
            if file_path.is_file() and not file_path.name.startswith('.'):
                rel_path = file_path.relative_to(workspace_dir)
                content = self.file_manager.read_file(str(rel_path))
                if content:
                    context["files"][str(rel_path)] = content
                    if file_path.suffix == '.py':
                        self._analyze_dependencies(content, context["dependencies"])
   
        context["project_structure"] = self._build_project_tree(workspace_dir)
        logger.info("Project context gathered successfully.")
        return context
   
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error gathering context: {str(e)}")
        return {"error": str(e)}
   

   def _analyze_dependencies(self, content: str, dependencies: set): """ Analyse le contenu d'un fichier pour extraire les importations et dépendances.

    Args:
        content (str): Le contenu du fichier.
        dependencies (set): Ensemble pour stocker les dépendances trouvées.
    """
    import_lines = [line.strip() for line in content.split('\n')
                   if line.strip().startswith(('import ', 'from '))]
    for line in import_lines:
        parts = line.split()
        if line.startswith('import') and len(parts) >= 2:
            dependencies.add(parts[1].split('.')[0])
        elif line.startswith('from') and len(parts) >= 2:
            dependencies.add(parts[1].split('.')[0])
   

   def _build_project_tree(self, directory: Path) -> Dict[str, Any]: """ Construit une représentation arborescente de la structure du projet.

    Args:
        directory (Path): Le répertoire racine du projet.
   
    Returns:
        Dict[str, Any]: Un dictionnaire représentant la structure du projet.
    """
    tree = {}
    for item in directory.iterdir():
        if item.name.startswith('.'):
            continue
        if item.is_file():
            tree[item.name] = "file"
        elif item.is_dir():
            tree[item.name] = self._build_project_tree(item)
    return tree
   

   async def send_message( self, prompt: str, system_prompt: Optional[str] = None, include_context: bool = False ) -> str: """ Envoie un message au client Groq et récupère la réponse.

    Args:
        prompt (str): Le message utilisateur.
        system_prompt (str, optional): Prompt système supplémentaire.
        include_context (bool, optional): Indique si le contexte du projet doit être inclus.
   
    Returns:
        str: La réponse complète de l'IA.
    """
    try:
        messages = []
   
        # Ajouter le prompt système
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": system_prompt or self.system_prompt
        })
   
        # Ajouter le contexte du projet si demandé
        if include_context:
            context_prompt = self.context_manager.get_context_for_prompt()
            messages.append({
                "role": "system",
                "content": context_prompt
            })
   
        # Ajouter le prompt utilisateur
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": prompt
        })
   
        # Récupérer les paramètres actuels depuis settings_manager
        settings = self.context_manager.get_settings()
   
        chat_completion = self.client.chat.completions.create(
            messages=messages,
            model=settings['models']['default'],
            temperature=settings['temperature'],
            max_tokens=settings['max_tokens'],
            top_p=settings['top_p'],
            stream=True,
        )
   
        full_response = ""
        async for chunk in chat_completion:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                full_response += chunk.choices[0].delta.content
   
        logger.info("Message sent and response received successfully.")
        return full_response.strip()
   
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in send_message: {str(e)}")
        raise Exception(f"Error in send_message: {str(e)}")
   

   async def handle_action(self, message: str, action: str) -> Dict[str, Any]: """ Gère une action unique avec une gestion des erreurs améliorée.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.
        action (str): L'action à exécuter.
   
    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de l'action avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        if action == "create_file":
            filenames = [word for word in message.split() if word.endswith('.py')]
   
            if not filenames:
                filename = self._extract_filename_from_response(message) or "new_file.py"
                filenames = [filename]
   
            results = []
            for filename in filenames:
                result = await self.generate_file_content(filename, message)
                if result["success"]:
                    create_result = self.file_manager.create_file(
                        filename=result["file_info"]["path"],
                        content=result["file_info"]["content"]
                    )
                    if create_result["success"]:
                        results.append({
                            "success": True,
                            "message": f"Created {filename}:\n```python:{filename}\n{result['file_info']['content']}\n```"
                        })
                    else:
                        results.append(create_result)
                else:
                    results.append(result)
   
            return {
                "success": any(r["success"] for r in results),
                "message": "\n\n".join(r["message"] for r in results)
            }
   
        elif action == "edit_file":
            words = message.split()
            if "patch" in words or "edit" in words:
                try:
                    idx = words.index("patch") if "patch" in words else words.index("edit")
                    filename = words[idx + 1]
                    return await self.edit_file(filename, message)
                except (ValueError, IndexError):
                    return {
                        "success": False,
                        "message": "Could not determine which file to edit"
                    }
   
        elif action == "chat":
            search_prompt = f"""Provide detailed information about the user's request:
   

{message}

Consider:

1. Technical explanations
2. Code examples
3. Best practices
4. Common pitfalls
5. Relevant libraries/tools

Structure your response with clear sections."""

            response = await self.send_message(search_prompt, include_context=True)
            return {"success": True, "message": response}

        else:
            return {"success": False, "message": f"Unknown action: {action}"}

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in handle_action: {str(e)}")
        return {"success": False, "message": f"An error occurred: {str(e)}"}

async def detect_action(self, message: str) -> List[str]:
    """
    Détecte les actions appropriées pour un message donné.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        List[str]: Liste des actions détectées.
    """
    try:
        action_prompt = f"""Based on the user's message, respond with ONLY ONE or MORE of these actions separated by commas:

• create_file (for creating new files)
• edit_file (for modifying existing files)
• delete_file (for removing files)
• create_folder (for creating directories)
• chat (for general conversation or code explanations)

Examples:

• "create test.py" -> create_file
• "edit utils.py" -> edit_file
• "delete old.py" -> delete_file
• "make src folder" -> create_folder
• "how does this work" -> chat
• "create server.py and db.py" -> create_file, create_file

User message: {message}"""

        response = await self.send_message(action_prompt)
        actions = [action.strip() for action in response.lower().split(',')]
        valid_actions = {'create_file', 'edit_file', 'delete_file', 'create_folder', 'chat'}
        actions = [action for action in actions if action in valid_actions]
        if not actions:
            return ['chat']
        return actions

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in detect_action: {str(e)}")
        return ["chat"]  # Default to chat if there's an error

async def handle_actions(self, message: str, actions: List[str]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère plusieurs actions basées sur la commande utilisateur avec un retour en temps réel.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.
        actions (List[str]): Liste des actions à exécuter.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat combiné de toutes les actions.
    """
    all_results = []
    processed_items = set()  # Suivi des fichiers et dossiers traités

    if "create_file" in actions:
        filenames = [word for word in message.split() if word.endswith('.py') and word not in processed_items]

        for filename in filenames:
            rprint(f"[blue]Processing {filename}...[/blue]")
            result = await self.handle_file_creation(filename, message)

            if result["success"]:
                rprint(f"[green]✓[/green] {result['message']}")
            else:
                rprint(f"[red]✗[/red] {result['message']}")

            all_results.append(result)
            processed_items.add(filename)
            await asyncio.sleep(0.2)  # Petite pause entre les fichiers

    # Gérer les autres actions
    for action in actions:
        if action == "chat":
            response = await self.send_message(message, include_context=True)
            rprint(Panel(response, title="AI Response", border_style="green"))
            all_results.append({"success": True, "message": response})
        elif action not in {"create_file"}:  # Éviter de traiter à nouveau create_file
            rprint(f"[blue]Processing {action}...[/blue]")
            result = await self.handle_action(message, action)
            if result.get("success", False):
                rprint(f"[green]✓[/green] {result['message']}")
            else:
                rprint(f"[red]✗[/red] {result['message']}")
            all_results.append(result)

    # Retourner les résultats combinés
    success = any(r.get("success", False) for r in all_results)
    messages = [r.get("message", "") for r in all_results if r.get("message")]

    return {
        "success": success,
        "message": "\n".join(messages)
    }

async def generate_file_content(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Génère le contenu complet et fonctionnel d'un fichier avec une meilleure prise en compte du contexte.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à générer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Informations sur le fichier généré ou message d'erreur.
    """
    try:
        project_context = await self.get_project_context()

        analysis_prompt = f"""Analyze this file creation request in the context of the existing project:

Filename: {filename} User Request: {message}

Current Project Context:

1. Project Structure: {json.dumps(project_context.get("project_structure", {}), indent=2)}

2. Existing Dependencies: {", ".join(project_context.get("dependencies", []))}

3. Related Files: {", ".join(project_context.get("files", {}).keys())}

Respond with a complete analysis."""

        analysis = await self.send_message(analysis_prompt, include_context=True)

        implementation_prompt = f"""Based on this analysis:

{analysis}

Generate a COMPLETE, PRODUCTION-READY Python module. IMPORTANT: Return the code in this exact format:

# Complete implementation here

The implementation must include:

1. All necessary imports
2. Complete type hints
3. Comprehensive docstrings
4. Error handling
5. Example usage in comments
6. Integration with existing project files

Follow the patterns found in existing code: {self._extract_code_patterns(project_context.get("files", {}))}"""

        rprint(f"[blue]Generating implementation for {filename}...[/blue]")
        response = await self.send_message(implementation_prompt, include_context=True)

        code_content = self._extract_code_from_markdown(response, filename)

        if not code_content:
            raise ValueError("No valid code block found in response")

        return {
            "success": True,
            "file_info": {
                "path": filename,
                "content": code_content
            }
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generating file content: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }

def _extract_code_from_markdown(self, response: str, filename: str) -> Optional[str]:
    """
    Extrait le code des blocs de code Markdown.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA.
        filename (str): Le nom du fichier attendu.

    Returns:
        Optional[str]: Le contenu du code extrait ou None si non trouvé.
    """
    try:
        pattern = rf"```python:{re.escape(filename)}\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()

        # Fallback: chercher n'importe quel bloc python
        pattern = r"```python\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()

        return None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error extracting code from markdown: {str(e)}")
        return None

def _extract_code_patterns(self, files: Dict[str, str]) -> str:
    """
    Extrait les modèles de code communs à partir des fichiers existants.

    Args:
        files (Dict[str, str]): Dictionnaire des fichiers avec leurs contenus.

    Returns:
        str: Chaîne contenant les modèles de code extraits.
    """
    patterns = []

    for filename, content in files.items():
        if filename.endswith('.py'):
            # Modèles de classes
            class_matches = re.findall(r'class\s+\w+[^\n]*:', content)
            if class_matches:
                patterns.append(f"Class pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in class_matches[:2])

            # Modèles de fonctions
            func_matches = re.findall(r'def\s+\w+[^\n]*:', content)
            if func_matches:
                patterns.append(f"Function pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in func_matches[:2])

            # Modèles de gestion des erreurs
            if 'try:' in content:
                patterns.append("Error handling pattern found")

    return "\n".join(patterns)

async def handle_file_creation(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère la création d'un fichier avec une gestion des erreurs améliorée et des retours d'information.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à créer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de la création du fichier avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        if self.file_manager.file_exists(filename):
            return {
                "success": False,
                "message": f"File {filename} already exists"
            }

        result = await self.generate_file_content(filename, message)

        if not result["success"]:
            return {
                "success": False,
                "message": f"Failed to generate content: {result.get('error', 'Unknown error')}"
            }

        file_info = result["file_info"]

        create_result = self.file_manager.create_file(
            filename=file_info["path"],
            content=file_info["content"]
        )

        if create_result.get("success", False):
            return {
                "success": True,
                "message": f"Created {filename}: {file_info.get('description', 'File created successfully')}"
            }
        else:
            return {
                "success": False,
                "message": f"Failed to create {filename}: {create_result.get('message', 'Unknown error')}"
            }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error creating {filename}: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "message": f"Error creating {filename}: {str(e)}"
        }

async def edit_file(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère l'édition d'un fichier avec une gestion des erreurs améliorée et des retours d'information.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à éditer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de l'édition du fichier avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        file_info = self.file_manager.get_file_info(filename)
        if not file_info.get("exists", False):
            return {
                "success": False,
                "message": f"File {filename} does not exist"
            }

        current_content = file_info.get("content", "")

        edit_prompt = f"""Given this existing file:

Filename: {filename} Current content:

{current_content}

User request: {message}

Provide the complete updated file content that:

1. Implements the requested changes
2. Maintains existing structure where appropriate
3. Includes proper error handling
4. Has complete documentation
5. Follows the project's style

Return ONLY a JSON object in this exact format (no additional text, no code blocks): {{ "edit": {{ "path": "{filename}", "content": "<complete updated file content>", "description": "<description of changes made>", "changes": ["<list>", "<of>", "<specific>", "<changes>"] }} }}

IMPORTANT:

• The content field should contain the complete Python code as a string

• Do not use markdown code blocks in the JSON

• Escape any special characters in the content """

        rprint(f"[blue]Generating edits for {filename}...[/blue]")
        response = await self.send_message(edit_prompt, include_context=True)
  
        try:
            clean_response = self._clean_json_response(response)
  
            logger.info("Attempting to parse JSON response for file edit.")
            data = json.loads(clean_response)
            edit_info = data['edit']
  
            if not edit_info.get('content'):
                raise ValueError("Generated content is empty")
  
            if edit_info.get('changes'):
                rprint("\n[yellow]Changes to be made:[/yellow]")
                for change in edit_info['changes']:
                    rprint(f"  • {change}")
  
            # Validation syntaxique du code généré
            try:
                compile(edit_info['content'], filename, 'exec')
            except SyntaxError as e:
                rprint(f"[red]Error: Generated code has syntax errors: {str(e)}[/red]")
                rprint("\n[yellow]Generated content:[/yellow]")
                rprint(edit_info['content'])
                raise
  
            # Sauvegarder les modifications
            save_result = self.file_manager.save_file(
                filename=edit_info["path"],
                content=edit_info["content"]
            )
  
            if save_result.get("success", False):
                return {
                    "success": True,
                    "message": f"Updated {filename}: {edit_info.get('description', 'File updated successfully')}"
                }
            else:
                return {
                    "success": False,
                    "message": f"Failed to save {filename}: {save_result.get('message', 'Unknown error')}"
                }
  
        except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
            logger.error(f"Error parsing response for file edit: {str(e)}")
            rprint(f"[red]Error parsing response: {str(e)}[/red]")
            rprint("\n[yellow]Raw response:[/yellow]")
            rprint(response)
            raise
  
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error editing file: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "message": f"Error editing file: {str(e)}"
        }
  

  def _clean_json_response(self, response: str) -> str: """ Nettoie la réponse de l'IA pour extraire un JSON valide.

    Args:
        response (str): La réponse brute de l'IA.
  
    Returns:
        str: La chaîne JSON nettoyée.
  
    Raises:
        ValueError: Si aucun JSON valide n'est trouvé.
    """
    try:
        response = response.strip()
  
        # Chercher le début et la fin de l'objet JSON
        start = response.find('{')
        end = response.rfind('}') + 1
  
        if start >= 0 and end > start:
            json_str = response[start:end]
            # Valider que c'est un JSON valide
            json.loads(json_str)
            return json_str
  
        raise ValueError("No valid JSON object found in response")
  
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error cleaning JSON response: {str(e)}")
        rprint(f"[red]Error cleaning JSON response: {str(e)}[/red]")
        rprint("\n[yellow]Original response:[/yellow]")
        rprint(response)
        raise
  

  def _extract_code_from_markdown(self, response: str, filename: str) -> Optional[str]: """ Extrait le code des blocs de code Markdown.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA.
        filename (str): Le nom du fichier attendu.
  
    Returns:
        Optional[str]: Le contenu du code extrait ou None si non trouvé.
    """
    try:
        pattern = rf"```python:{re.escape(filename)}\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()
  
        # Fallback: chercher n'importe quel bloc python
        pattern = r"```python\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()
  
        return None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error extracting code from markdown: {str(e)}")
        return None
  

  def _extract_code_patterns(self, files: Dict[str, str]) -> str: """ Extrait les modèles de code communs à partir des fichiers existants.

    Args:
        files (Dict[str, str]): Dictionnaire des fichiers avec leurs contenus.
  
    Returns:
        str: Chaîne contenant les modèles de code extraits.
    """
    patterns = []
  
    for filename, content in files.items():
        if filename.endswith('.py'):
            # Modèles de classes
            class_matches = re.findall(r'class\s+\w+[^\n]*:', content)
            if class_matches:
                patterns.append(f"Class pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in class_matches[:2])
  
            # Modèles de fonctions
            func_matches = re.findall(r'def\s+\w+[^\n]*:', content)
            if func_matches:
                patterns.append(f"Function pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in func_matches[:2])
  
            # Modèles de gestion des erreurs
            if 'try:' in content:
                patterns.append("Error handling pattern found")
  
    return "\n".join(patterns)
  

  async def generate_template_content( self, filename: str, imports: Optional[List[str]] = None, classes: Optional[List[str]] = None, functions: Optional[List[str]] = None ) -> str: """ Génère un contenu de fichier basé sur un template.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier.
        imports (List[str], optional): Liste des imports.
        classes (List[str], optional): Liste des classes.
        functions (List[str], optional): Liste des fonctions.
  
    Returns:
        str: Le contenu généré du fichier.
    """
    content = [f"# {filename}", "# Auto-generated template", ""]
  
    # Ajouter les imports
    if imports:
        for imp in imports:
            content.append(f"import {imp}")
        content.append("")
    else:
        content.append("import typing")
        content.append("from typing import List, Dict, Any, Optional")
        content.append("")
  
    # Ajouter les classes
    if classes:
        for class_name in classes:
            content.extend([
                f"class {class_name}:",
                f'    """',
                f"    {class_name} class.",
                f'    """',
                "    def __init__(self):",
                "        pass",
                ""
            ])
  
    # Ajouter les fonctions
    if functions:
        for func_name in functions:
            content.extend([
                f"def {func_name}() -> None:",
                f'    """',
                f"    {func_name} function.",
                f'    """',
                "    pass",
                ""
            ])
  
    # Ajouter la fonction main
    content.extend([
        "def main():",
        '    """Main function."""',
        "    try:",
        "        # Your code here",
        "        pass",
        "    except Exception as e:",
        '        print(f"Error: {str(e)}")',
        "",
        'if __name__ == "__main__":',
        "    main()"
    ])
  
    return "\n".join(content)
  

  async def _validate_generated_code( self, response: str, filename: str, context: Dict[str, Any] ) -> Dict[str, Any]: """ Valide le code généré pour sa complétude et sa compatibilité.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA contenant le code.
        filename (str): Le nom du fichier.
        context (Dict[str, Any]): Contexte du projet.
  
    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de la validation avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        data = json.loads(self._clean_json_response(response))
        file_info = data.get('file', {})
  
        if not file_info.get('content'):
            return {
                "success": False,
                "error": "Generated content is empty"
            }
  
        # Valider la syntaxe
        try:
            compile(file_info['content'], filename, 'exec')
        except SyntaxError as e:
            return {
                "success": False,
                "error": f"Syntax error in generated code: {str(e)}"
            }
  
        # Vérifier les composants requis
        content = file_info['content']
        checks = {
            "imports": "import" in content,
            "error_handling": "try:" in content,
            "documentation": '"""' in content,
            "type_hints": ": " in content and " -> " in content,
        }
  
        missing = [k for k, v in checks.items() if not v]
        if missing:
            return {
                "success": False,
                "error": f"Missing required components: {', '.join(missing)}"
            }
  
        return {
            "success": True,
            "file_info": file_info
        }
  
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": f"Validation error: {str(e)}"
        }
  

  def _extract_filename_from_response(self, response: str) -> Optional[str]: """ Extrait le nom de fichier de la réponse si possible.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA.
  
    Returns:
        Optional[str]: Le nom du fichier extrait ou None.
    """
    py_files = re.findall(r'\b\w+\.py\b', response)
    if py_files:
        return py_files[0]
    return None
  

### Explications des Modifications

1. **Annotations de Type Complètes** :
   - Toutes les méthodes et le constructeur (`__init__`) incluent désormais des annotations de type précises, ce qui améliore la lisibilité et facilite l'utilisation d'outils de typage statique comme `mypy`.
   - Remplacement des annotations de type entre guillemets (par exemple, `'Workspace'`) par des types réels si disponibles.

2. **Gestion des Exceptions Plus Robuste** :
   - Utilisation de `try-except` plus spécifique pour capturer et gérer les erreurs, avec des messages d'erreur clairs et informatifs.
   - Utilisation de `logging` pour consigner les erreurs, ce qui permet une meilleure traçabilité et débogage par rapport à l'utilisation exclusive de `rich.console`.

3. **Optimisation des Imports** :
   - Nettoyage des imports inutilisés, comme `json` et `os`, lorsqu'ils ne sont plus nécessaires.
   - Organisation des imports pour séparer les modules standards, les modules tiers et les modules locaux.

4. **Amélioration de la Lisibilité** :
   - Réorganisation des méthodes pour une meilleure structure logique.
   - Utilisation de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant leurs fonctionnalités, leurs paramètres et leurs retours.
   - Ajout de commentaires pertinents pour clarifier les sections complexes du code.

5. **Consistance dans les Retours** :
   - Standardisation des formats de retour pour toutes les méthodes, en utilisant des dictionnaires avec des clés telles que `"success"`, `"message"`, et `"error"`.
   - Ajout de vérifications pour éviter les duplications d'actions, comme traiter `create_file` uniquement une fois dans `handle_actions`.

6. **Utilisation Appropriée des Méthodes de `pathlib`** :
   - Utilisation de `Path` de `pathlib` pour toutes les manipulations de chemins de fichiers, ce qui rend le code plus lisible et sûr.
   - Vérification de l'existence des fichiers et des répertoires avant de tenter des opérations sur eux.

7. **Documentation Complète** :
   - Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant clairement ce que fait chaque méthode, quels sont ses paramètres et ce qu'elle retourne.
   - Documentation des formats de retour attendus, notamment pour les méthodes qui interagissent avec l'IA.

8. **Utilisation de la Journalisation (`logging`)** :
   - Intégration du module `logging` pour une gestion avancée des logs, permettant de consigner les erreurs et les informations de manière structurée.
   - Remplacement des utilisations de `console.print` pour les messages d'erreur critiques par des logs.

9. **Optimisation Asynchrone** :
   - Utilisation appropriée de `async` et `await` pour les méthodes qui effectuent des appels asynchrones, assurant ainsi une meilleure performance et réactivité de l'application.

10. **Sécurité et Validation** :
    - Ajout de validations supplémentaires pour s'assurer que les réponses de l'IA contiennent les informations nécessaires avant de tenter de les utiliser.
    - Gestion des cas où la réponse de l'IA ne contient pas le format attendu, avec des retours d'erreur clairs.

11. **Améliorations Fonctionnelles** :
    - Ajout de la méthode `handle_file_creation` pour centraliser et améliorer le processus de création de fichiers.
    - Ajout de la méthode `edit_file` pour gérer l'édition des fichiers avec validation et feedback.
    - Optimisation de la méthode `_extract_code_patterns` pour extraire efficacement les modèles de code à partir des fichiers existants.

### Suggestions Supplémentaires

1. **Validation des Entrées** :
   - Assurez-vous que les noms de fichiers et de répertoires fournis sont valides et ne contiennent pas de caractères spéciaux ou d'injections potentielles.
   - Ajoutez des validations pour les paramètres des méthodes afin de garantir qu'ils respectent les formats attendus.

2. **Tests Unitaires** :
   - Développez des tests unitaires pour chaque méthode afin de garantir leur bon fonctionnement et faciliter les futures modifications.

3. **Gestion Avancée des Répertoires** :
   - Pour la suppression de répertoires non vides, envisagez d'utiliser `shutil.rmtree` pour supprimer les répertoires de manière récursive.

4. **Extension des Fonctionnalités** :
   - Ajoutez des méthodes pour d'autres actions courantes, comme `delete_folder`, pour compléter la gestion des fichiers et des répertoires.

5. **Optimisation des Performances** :
   - Si le nombre de fichiers dans le répertoire de travail est très élevé, envisagez d'optimiser la collecte des informations en utilisant des techniques de parallélisation ou en limitant la profondeur de la recherche.

### Exemple d'Utilisation

Voici un exemple d'utilisation de la classe `GroqService` dans votre projet :

```python
import asyncio
from pathlib import Path

from workspace.src.components.file_manager import FileManager
from workspace.src.components.settings_manager import SettingsManager
from workspace.src.components.context_manager import ContextManager
from workspace.src.components.workspace import Workspace  # Assurez-vous que cette classe existe
from workspace.src.components.groq_service import GroqService

async def main():
    # Initialisation des composants nécessaires
    workspace = Workspace(workspace_dir=Path("/path/to/workspace"))
    settings_manager = SettingsManager()
    file_manager = FileManager(workspace=workspace)
    context_manager = ContextManager(workspace, settings_manager, file_manager)

    # Création d'une instance de GroqService
    groq_service = GroqService(
        file_manager=file_manager,
        context_manager=context_manager,
        settings_manager=settings_manager
    )

    # Exemple de création de fichier
    creation_result = await groq_service.handle_action("create main.py", "create_file")
    print(creation_result)

    # Exemple d'édition de fichier
    edit_result = await groq_service.handle_action("edit main.py to add a main function", "edit_file")
    print(edit_result)

    # Exemple de détection et gestion d'actions multiples
    user_message = "create utils.py and helper.py"
    actions = await groq_service.detect_action(user_message)
    handle_results = await groq_service.handle_actions(user_message, actions)
    print(handle_results)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Conclusion

En suivant ces améliorations, votre classe GroqService sera plus robuste, lisible et maintenable. Ces ajustements faciliteront également l'intégration avec d'autres composants de votre système, améliorant ainsi l'efficacité globale de votre ingénieur en intelligence artificielle. N'hésitez pas à adapter davantage ce code en fonction de vos besoins spécifiques et à tester chaque fonctionnalité pour assurer une intégration fluide dans votre projet.

*class* GroqService class: 받은 파일 개선할 방법 찾고 있어요. Groq API와의 상호작용을 중점적으로 다루고 있어요. 개선한 버전을 제공할 예정입니다.

Réflexion pendant quelques secondes

Bien sûr ! Voici la version complète et améliorée de votre fichier groq_service.py. Cette version intègre des annotations de type complètes, une gestion des exceptions robuste, une optimisation des imports, une meilleure lisibilité, une utilisation appropriée des méthodes de pathlib, une documentation détaillée, et l'intégration du module logging pour une gestion avancée des logs.

groq_service.py

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

from groq import Groq
from rich import print as rprint
from rich.panel import Panel
from rich.console import Console

from .file_manager import FileManager
from .settings_manager import SettingsManager
from .context_manager import ContextManager

import logging

# Configuration du logger
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

console = Console()


class GroqService:
    """Service d'intégration avec le client Groq pour gérer les interactions IA."""

    def __init__(
        self,
        file_manager: FileManager,
        context_manager: ContextManager,
        settings_manager: SettingsManager,
        api_key: Optional[str] = None
    ):
        """
        Initialise le service Groq avec les gestionnaires nécessaires.

        Args:
            file_manager (FileManager): Gestionnaire de fichiers.
            context_manager (ContextManager): Gestionnaire de contexte.
            settings_manager (SettingsManager): Gestionnaire de paramètres.
            api_key (str, optional): Clé API pour Groq. Si non fourni, récupéré depuis les variables d'environnement.
        """
        self.file_manager = file_manager
        self.context_manager = context_manager
        self.settings_manager = settings_manager
        self.client = Groq(api_key=api_key or os.getenv("GROQ_API_KEY"))

        self.system_prompt = """You are an advanced AI code editor assistant that:
1. Understands project context and file relationships
2. Can create, edit, and manage multiple files
3. Implements proper error handling and testing
4. Follows best coding practices and patterns
5. Provides clear documentation and examples

IMPORTANT FORMATTING RULES:
1. Always wrap code blocks in triple backticks with language and filename:
```python:path/to/file.py
# Your code here

2. When showing multiple files, use separate code blocks:

# First file code

# Second file code

3. When explaining code changes, use format:

- removed line
+ added line

4. Always include:

   • Complete imports at top
   • Type hints
   • Docstrings
   • Error handling
   • Example usage in comments"""

   async def get_project_context(self) -> Dict[str, Any]: """ Récupère le contexte détaillé de l'état actuel du projet.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Un dictionnaire contenant des informations sur les fichiers, répertoires, chemin actuel, structure du projet et dépendances.
    """
    try:
        context = {
            "files": {},
            "directories": [],
            "current_path": str(self.file_manager.workspace.get_current_dir()),
            "project_structure": {},
            "dependencies": set()
        }
   
        workspace_dir: Path = self.file_manager.workspace.workspace_dir
        logger.info(f"Scanning workspace directory: {workspace_dir}")
   
        for file_path in workspace_dir.rglob("*"):
            if file_path.is_file() and not file_path.name.startswith('.'):
                rel_path = file_path.relative_to(workspace_dir)
                content = self.file_manager.read_file(str(rel_path))
                if content:
                    context["files"][str(rel_path)] = content
                    if file_path.suffix == '.py':
                        self._analyze_dependencies(content, context["dependencies"])
   
        context["project_structure"] = self._build_project_tree(workspace_dir)
        logger.info("Project context gathered successfully.")
        return context
   
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error gathering context: {str(e)}")
        return {"error": str(e)}
   

   def _analyze_dependencies(self, content: str, dependencies: set): """ Analyse le contenu d'un fichier pour extraire les importations et dépendances.

    Args:
        content (str): Le contenu du fichier.
        dependencies (set): Ensemble pour stocker les dépendances trouvées.
    """
    import_lines = [line.strip() for line in content.split('\n')
                   if line.strip().startswith(('import ', 'from '))]
    for line in import_lines:
        parts = line.split()
        if line.startswith('import') and len(parts) >= 2:
            dependencies.add(parts[1].split('.')[0])
        elif line.startswith('from') and len(parts) >= 2:
            dependencies.add(parts[1].split('.')[0])
   

   def _build_project_tree(self, directory: Path) -> Dict[str, Any]: """ Construit une représentation arborescente de la structure du projet.

    Args:
        directory (Path): Le répertoire racine du projet.
   
    Returns:
        Dict[str, Any]: Un dictionnaire représentant la structure du projet.
    """
    tree = {}
    for item in directory.iterdir():
        if item.name.startswith('.'):
            continue
        if item.is_file():
            tree[item.name] = "file"
        elif item.is_dir():
            tree[item.name] = self._build_project_tree(item)
    return tree
   

   async def send_message( self, prompt: str, system_prompt: Optional[str] = None, include_context: bool = False ) -> str: """ Envoie un message au client Groq et récupère la réponse.

    Args:
        prompt (str): Le message utilisateur.
        system_prompt (str, optional): Prompt système supplémentaire.
        include_context (bool, optional): Indique si le contexte du projet doit être inclus.
   
    Returns:
        str: La réponse complète de l'IA.
    """
    try:
        messages = []
   
        # Ajouter le prompt système
        messages.append({
            "role": "system",
            "content": system_prompt or self.system_prompt
        })
   
        # Ajouter le contexte du projet si demandé
        if include_context:
            context_prompt = self.context_manager.get_context_for_prompt()
            messages.append({
                "role": "system",
                "content": context_prompt
            })
   
        # Ajouter le prompt utilisateur
        messages.append({
            "role": "user",
            "content": prompt
        })
   
        # Récupérer les paramètres actuels depuis settings_manager
        settings = self.context_manager.get_settings()
   
        chat_completion = self.client.chat.completions.create(
            messages=messages,
            model=settings['models']['default'],
            temperature=settings['temperature'],
            max_tokens=settings['max_tokens'],
            top_p=settings['top_p'],
            stream=True,
        )
   
        full_response = ""
        async for chunk in chat_completion:
            if chunk.choices[0].delta.content:
                full_response += chunk.choices[0].delta.content
   
        logger.info("Message sent and response received successfully.")
        return full_response.strip()
   
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in send_message: {str(e)}")
        raise Exception(f"Error in send_message: {str(e)}")
   

   async def handle_action(self, message: str, action: str) -> Dict[str, Any]: """ Gère une action unique avec une gestion des erreurs améliorée.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.
        action (str): L'action à exécuter.
   
    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de l'action avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        if action == "create_file":
            filenames = [word for word in message.split() if word.endswith('.py')]
   
            if not filenames:
                filename = self._extract_filename_from_response(message) or "new_file.py"
                filenames = [filename]
   
            results = []
            for filename in filenames:
                result = await self.generate_file_content(filename, message)
                if result["success"]:
                    create_result = self.file_manager.create_file(
                        filename=result["file_info"]["path"],
                        content=result["file_info"]["content"]
                    )
                    if create_result["success"]:
                        results.append({
                            "success": True,
                            "message": f"Created {filename}:\n```python:{filename}\n{result['file_info']['content']}\n```"
                        })
                    else:
                        results.append(create_result)
                else:
                    results.append(result)
   
            return {
                "success": any(r["success"] for r in results),
                "message": "\n\n".join(r["message"] for r in results)
            }
   
        elif action == "edit_file":
            words = message.split()
            if "patch" in words or "edit" in words:
                try:
                    idx = words.index("patch") if "patch" in words else words.index("edit")
                    filename = words[idx + 1]
                    return await self.edit_file(filename, message)
                except (ValueError, IndexError):
                    return {
                        "success": False,
                        "message": "Could not determine which file to edit"
                    }
   
        elif action == "chat":
            search_prompt = f"""Provide detailed information about the user's request:
   

{message}

Consider:

1. Technical explanations
2. Code examples
3. Best practices
4. Common pitfalls
5. Relevant libraries/tools

Structure your response with clear sections."""

            response = await self.send_message(search_prompt, include_context=True)
            return {"success": True, "message": response}

        else:
            return {"success": False, "message": f"Unknown action: {action}"}

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in handle_action: {str(e)}")
        return {"success": False, "message": f"An error occurred: {str(e)}"}

async def detect_action(self, message: str) -> List[str]:
    """
    Détecte les actions appropriées pour un message donné.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        List[str]: Liste des actions détectées.
    """
    try:
        action_prompt = f"""Based on the user's message, respond with ONLY ONE or MORE of these actions separated by commas:

• create_file (for creating new files)
• edit_file (for modifying existing files)
• delete_file (for removing files)
• create_folder (for creating directories)
• chat (for general conversation or code explanations)

Examples:

• "create test.py" -> create_file
• "edit utils.py" -> edit_file
• "delete old.py" -> delete_file
• "make src folder" -> create_folder
• "how does this work" -> chat
• "create server.py and db.py" -> create_file, create_file

User message: {message}"""

        response = await self.send_message(action_prompt)
        actions = [action.strip() for action in response.lower().split(',')]
        valid_actions = {'create_file', 'edit_file', 'delete_file', 'create_folder', 'chat'}
        actions = [action for action in actions if action in valid_actions]
        if not actions:
            return ['chat']
        return actions

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error in detect_action: {str(e)}")
        return ["chat"]  # Default to chat if there's an error

async def handle_actions(self, message: str, actions: List[str]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère plusieurs actions basées sur la commande utilisateur avec un retour en temps réel.

    Args:
        message (str): Le message de l'utilisateur.
        actions (List[str]): Liste des actions à exécuter.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat combiné de toutes les actions.
    """
    all_results = []
    processed_items = set()  # Suivi des fichiers et dossiers traités

    if "create_file" in actions:
        filenames = [word for word in message.split() if word.endswith('.py') and word not in processed_items]

        for filename in filenames:
            rprint(f"[blue]Processing {filename}...[/blue]")
            result = await self.handle_file_creation(filename, message)

            if result["success"]:
                rprint(f"[green]✓[/green] {result['message']}")
            else:
                rprint(f"[red]✗[/red] {result['message']}")

            all_results.append(result)
            processed_items.add(filename)
            await asyncio.sleep(0.2)  # Petite pause entre les fichiers

    # Gérer les autres actions
    for action in actions:
        if action == "chat":
            response = await self.send_message(message, include_context=True)
            rprint(Panel(response, title="AI Response", border_style="green"))
            all_results.append({"success": True, "message": response})
        elif action not in {"create_file"}:  # Éviter de traiter à nouveau create_file
            rprint(f"[blue]Processing {action}...[/blue]")
            result = await self.handle_action(message, action)
            if result.get("success", False):
                rprint(f"[green]✓[/green] {result['message']}")
            else:
                rprint(f"[red]✗[/red] {result['message']}")
            all_results.append(result)

    # Retourner les résultats combinés
    success = any(r.get("success", False) for r in all_results)
    messages = [r.get("message", "") for r in all_results if r.get("message")]

    return {
        "success": success,
        "message": "\n".join(messages)
    }

async def generate_file_content(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Génère le contenu complet et fonctionnel d'un fichier avec une meilleure prise en compte du contexte.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à générer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Informations sur le fichier généré ou message d'erreur.
    """
    try:
        project_context = await self.get_project_context()

        analysis_prompt = f"""Analyze this file creation request in the context of the existing project:

Filename: {filename} User Request: {message}

Current Project Context:

1. Project Structure: {json.dumps(project_context.get("project_structure", {}), indent=2)}

2. Existing Dependencies: {", ".join(project_context.get("dependencies", []))}

3. Related Files: {", ".join(project_context.get("files", {}).keys())}

Respond with a complete analysis."""

        analysis = await self.send_message(analysis_prompt, include_context=True)

        implementation_prompt = f"""Based on this analysis:

{analysis}

Generate a COMPLETE, PRODUCTION-READY Python module. IMPORTANT: Return the code in this exact format:

# Complete implementation here

The implementation must include:

1. All necessary imports
2. Complete type hints
3. Comprehensive docstrings
4. Error handling
5. Example usage in comments
6. Integration with existing project files

Follow the patterns found in existing code: {self._extract_code_patterns(project_context.get("files", {}))}"""

        rprint(f"[blue]Generating implementation for {filename}...[/blue]")
        response = await self.send_message(implementation_prompt, include_context=True)

        code_content = self._extract_code_from_markdown(response, filename)

        if not code_content:
            raise ValueError("No valid code block found in response")

        return {
            "success": True,
            "file_info": {
                "path": filename,
                "content": code_content
            }
        }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error generating file content: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }

def _extract_code_from_markdown(self, response: str, filename: str) -> Optional[str]:
    """
    Extrait le code des blocs de code Markdown.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA.
        filename (str): Le nom du fichier attendu.

    Returns:
        Optional[str]: Le contenu du code extrait ou None si non trouvé.
    """
    try:
        pattern = rf"```python:{re.escape(filename)}\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()

        # Fallback: chercher n'importe quel bloc python
        pattern = r"```python\n(.*?)```"
        matches = re.findall(pattern, response, re.DOTALL)
        if matches:
            return matches[0].strip()

        return None
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error extracting code from markdown: {str(e)}")
        return None

def _extract_code_patterns(self, files: Dict[str, str]) -> str:
    """
    Extrait les modèles de code communs à partir des fichiers existants.

    Args:
        files (Dict[str, str]): Dictionnaire des fichiers avec leurs contenus.

    Returns:
        str: Chaîne contenant les modèles de code extraits.
    """
    patterns = []

    for filename, content in files.items():
        if filename.endswith('.py'):
            # Modèles de classes
            class_matches = re.findall(r'class\s+\w+[^\n]*:', content)
            if class_matches:
                patterns.append(f"Class pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in class_matches[:2])

            # Modèles de fonctions
            func_matches = re.findall(r'def\s+\w+[^\n]*:', content)
            if func_matches:
                patterns.append(f"Function pattern found in {filename}:")
                patterns.extend(f"  {match}" for match in func_matches[:2])

            # Modèles de gestion des erreurs
            if 'try:' in content:
                patterns.append("Error handling pattern found")

    return "\n".join(patterns)

async def handle_file_creation(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère la création d'un fichier avec une gestion des erreurs améliorée et des retours d'information.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à créer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de la création du fichier avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        if self.file_manager.file_exists(filename):
            return {
                "success": False,
                "message": f"File {filename} already exists"
            }

        result = await self.generate_file_content(filename, message)

        if not result["success"]:
            return {
                "success": False,
                "message": f"Failed to generate content: {result.get('error', 'Unknown error')}"
            }

        file_info = result["file_info"]

        create_result = self.file_manager.create_file(
            filename=file_info["path"],
            content=file_info["content"]
        )

        if create_result.get("success", False):
            return {
                "success": True,
                "message": f"Created {filename}: {file_info.get('description', 'File created successfully')}"
            }
        else:
            return {
                "success": False,
                "message": f"Failed to create {filename}: {create_result.get('message', 'Unknown error')}"
            }

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error creating {filename}: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "message": f"Error creating {filename}: {str(e)}"
        }

async def edit_file(self, filename: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Gère l'édition d'un fichier avec une gestion des erreurs améliorée et des retours d'information.

    Args:
        filename (str): Le nom du fichier à éditer.
        message (str): Le message de l'utilisateur.

    Returns:
        Dict[str, Any]: Résultat de l'édition du fichier avec succès ou message d'erreur.
    """
    try:
        file_info = self.file_manager.get_file_info(filename)
        if not file_info.get("exists", False):
            return {
                "success": False,
                "message": f"File {filename} does not exist"
            }

        current_content = file_info.get("content", "")

        edit_prompt = f"""Given this existing file:

Filename: {filename} Current content:

{current_content}

User request: {message}

Provide the complete updated file content that:

1. Implements the requested changes
2. Maintains existing structure where appropriate
3. Includes proper error handling
4. Has complete documentation
5. Follows the project's style

Return ONLY a JSON object in this exact format (no additional text, no code blocks): {{ "edit": {{ "path": "{filename}", "content": "<complete updated file content>", "description": "<description of changes made>", "changes": ["<list>", "<of>", "<specific>", "<changes>"] }} }}

IMPORTANT:

• The content field should contain the complete Python code as a string

• Do not use markdown code blocks in the JSON

• Escape any special characters in the content """

        rprint(f"[blue]Generating edits for {filename}...[/blue]")
        response = await self.send_message(edit_prompt, include_context=True)
  
        try:
            clean_response = self._clean_json_response(response)
  
            logger.info("Attempting to parse JSON response for file edit.")
            data = json.loads(clean_response)
            edit_info = data['edit']
  
            if not edit_info.get('content'):
                raise ValueError("Generated content is empty")
  
            if edit_info.get('changes'):
                rprint("\n[yellow]Changes to be made:[/yellow]")
                for change in edit_info['changes']:
                    rprint(f"  • {change}")
  
            # Validation syntaxique du code généré
            try:
                compile(edit_info['content'], filename, 'exec')
            except SyntaxError as e:
                rprint(f"[red]Error: Generated code has syntax errors: {str(e)}[/red]")
                rprint("\n[yellow]Generated content:[/yellow]")
                rprint(edit_info['content'])
                raise
  
            # Sauvegarder les modifications
            save_result = self.file_manager.save_file(
                filename=edit_info["path"],
                content=edit_info["content"]
            )
  
            if save_result.get("success", False):
                return {
                    "success": True,
                    "message": f"Updated {filename}: {edit_info.get('description', 'File updated successfully')}"
                }
            else:
                return {
                    "success": False,
                    "message": f"Failed to save {filename}: {save_result.get('message', 'Unknown error')}"
                }
  
        except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
            logger.error(f"Error parsing response for file edit: {str(e)}")
            rprint(f"[red]Error parsing response: {str(e)}[/red]")
            rprint("\n[yellow]Raw response:[/yellow]")
            rprint(response)
            raise
  
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error editing file: {str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "message": f"Error editing file: {str(e)}"
        }
  

  def _clean_json_response(self, response: str) -> str: """ Nettoie la réponse de l'IA pour extraire un JSON valide.

    Args:
        response (str): La réponse brute de l'IA.
  
    Returns:
        str: La chaîne JSON nettoyée.
  
    Raises:
        ValueError: Si aucun JSON valide n'est trouvé.
    """
    try:
        response = response.strip()
  
        # Chercher le début et la fin de l'objet JSON
        start = response.find('{')
        end = response.rfind('}') + 1
  
        if start >= 0 and end > start:
            json_str = response[start:end]
            # Valider que c'est un JSON valide
            json.loads(json_str)
            return json_str
  
        raise ValueError("No valid JSON object found in response")
  
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error cleaning JSON response: {str(e)}")
        rprint(f"[red]Error cleaning JSON response: {str(e)}[/red]")
        rprint("\n[yellow]Original response:[/yellow]")
        rprint(response)
        raise
  

  def _extract_filename_from_response(self, response: str) -> Optional[str]: """ Extrait le nom de fichier de la réponse si possible.

    Args:
        response (str): La réponse de l'IA.
  
    Returns:
        Optional[str]: Le nom du fichier extrait ou None.
    """
    py_files = re.findall(r'\b\w+\.py\b', response)
    if py_files:
        return py_files[0]
    return None
  

### Explications des Modifications

1. **Annotations de Type Complètes** :
   - Toutes les méthodes et le constructeur (`__init__`) incluent désormais des annotations de type précises, ce qui améliore la lisibilité et facilite l'utilisation d'outils de typage statique comme `mypy`.

2. **Gestion des Exceptions Plus Robuste** :
   - Utilisation de `try-except` plus spécifiques pour capturer et gérer les erreurs, avec des messages d'erreur clairs et informatifs.
   - Utilisation de `logging` pour consigner les erreurs, ce qui permet une meilleure traçabilité et débogage par rapport à l'utilisation exclusive de `rich.console`.

3. **Optimisation des Imports** :
   - Nettoyage des imports inutilisés et organisation des imports pour séparer les modules standards, les modules tiers et les modules locaux.

4. **Amélioration de la Lisibilité** :
   - Réorganisation des méthodes pour une meilleure structure logique.
   - Utilisation de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant leurs fonctionnalités, leurs paramètres et leurs retours.
   - Ajout de commentaires pertinents pour clarifier les sections complexes du code.

5. **Consistance dans les Retours** :
   - Standardisation des formats de retour pour toutes les méthodes, en utilisant des dictionnaires avec des clés telles que `"success"`, `"message"`, et `"error"`.
   - Ajout de vérifications pour éviter les duplications d'actions, comme traiter `create_file` uniquement une fois dans `handle_actions`.

6. **Utilisation Appropriée des Méthodes de `pathlib`** :
   - Utilisation de `Path` de `pathlib` pour toutes les manipulations de chemins de fichiers, ce qui rend le code plus lisible et sûr.
   - Vérification de l'existence des fichiers et des répertoires avant de tenter des opérations sur eux.

7. **Documentation Complète** :
   - Ajout de docstrings détaillés pour chaque méthode, décrivant clairement ce que fait chaque méthode, quels sont ses paramètres et ce qu'elle retourne.
   - Documentation des formats de retour attendus, notamment pour les méthodes qui interagissent avec l'IA.

8. **Utilisation de la Journalisation (`logging`)** :
   - Intégration du module `logging` pour une gestion avancée des logs, permettant de consigner les erreurs et les informations de manière structurée.
   - Remplacement des utilisations de `console.print` pour les messages d'erreur critiques par des logs.

9. **Optimisation Asynchrone** :
   - Utilisation appropriée de `async` et `await` pour les méthodes qui effectuent des appels asynchrones, assurant ainsi une meilleure performance et réactivité de l'application.

10. **Sécurité et Validation** :
    - Ajout de validations supplémentaires pour s'assurer que les réponses de l'IA contiennent les informations nécessaires avant de tenter de les utiliser.
    - Gestion des cas où la réponse de l'IA ne contient pas le format attendu, avec des retours d'erreur clairs.

### Suggestions Supplémentaires

1. **Validation des Entrées** :
   - Assurez-vous que les noms de fichiers et de répertoires fournis sont valides et ne contiennent pas de caractères spéciaux ou d'injections potentielles.
   - Ajoutez des validations pour les paramètres des méthodes afin de garantir qu'ils respectent les formats attendus.

2. **Tests Unitaires** :
   - Développez des tests unitaires pour chaque méthode afin de garantir leur bon fonctionnement et faciliter les futures modifications.

3. **Gestion Avancée des Répertoires** :
   - Pour la suppression de répertoires non vides, envisagez d'utiliser `shutil.rmtree` pour supprimer les répertoires de manière récursive.

4. **Extension des Fonctionnalités** :
   - Ajoutez des méthodes pour d'autres actions courantes, comme `delete_folder`, pour compléter la gestion des fichiers et des répertoires.

5. **Optimisation des Performances** :
   - Si le nombre de fichiers dans le répertoire de travail est très élevé, envisagez d'optimiser la collecte des informations en utilisant des techniques de parallélisation ou en limitant la profondeur de la recherche.

### Exemple d'Utilisation

Voici un exemple d'utilisation de la classe `GroqService` dans votre projet :

```python
import asyncio
from pathlib import Path

from workspace.src.components.file_manager import FileManager
from workspace.src.components.settings_manager import SettingsManager
from workspace.src.components.context_manager import ContextManager
from workspace.src.components.groq_service import GroqService
from workspace.src.components.workspace import Workspace  # Assurez-vous que cette classe existe

async def main():
    # Initialisation des composants nécessaires
    workspace = Workspace(workspace_dir=Path("/path/to/workspace"))
    settings_manager = SettingsManager()
    file_manager = FileManager(workspace=workspace)
    context_manager = ContextManager(workspace, settings_manager, file_manager)

    # Création d'une instance de GroqService
    groq_service = GroqService(
        file_manager=file_manager,
        context_manager=context_manager,
        settings_manager=settings_manager
    )

    # Exemple de création de fichier
    creation_result = await groq_service.handle_action("create main.py", "create_file")
    print(creation_result)

    # Exemple d'édition de fichier
    edit_result = await groq_service.handle_action("edit main.py to add a main function", "edit_file")
    print(edit_result)

    # Exemple de détection et gestion d'actions multiples
    user_message = "create utils.py and helper.py"
    actions = await groq_service.detect_action(user_message)
    handle_results = await groq_service.handle_actions(user_message, actions)
    print(handle_results)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())