agent-audit-ai 1.0.1

Agent IA d'audit technique de projets — analyse le code source et génère un rapport structuré en Markdown et PDF.

CodePulse

Agent IA d'audit technique de projets informatiques. Analyse le code source, l'architecture, les dépendances et la configuration d'un projet, puis génère un rapport structuré en Markdown et PDF.

Fonctionnalités

• Commande audit installable en une ligne depuis n'importe quel terminal (CMD, PowerShell, bash)
• Clé API embarquée — aucune configuration requise après installation
• Analyse via Google Gemini 2.5 Flash
• Rapport structuré en 11 blocs couvrant 8 piliers d'analyse
• Génération automatique d'un rapport PDF stylisé (couleurs, badges de risque, mise en page professionnelle)
• Ingestion intelligente : priorité aux fichiers critiques, troncature automatique, budget de tokens maîtrisé
• Exclusion automatique des fichiers sensibles (.env, node_modules, __pycache__, venvs…)
• Streaming : affichage du rapport en temps réel pendant la génération
• Interface web optionnelle (Streamlit) pour les non-développeurs
• Compatible Streamlit Cloud et Render : clé API configurable via variables d'environnement

Piliers analysés

#	Pilier
1	Architecture & Qualité du code
2	Tests & Qualité Assurance
3	Sécurité & Robustesse (OWASP Top 10)
4	DevOps & Infrastructure
5	Performance & Scalabilité
6	Dépendances & Licences
7	Conformité & Réglementation (RGPD, WCAG)
8	Documentation & Expérience Développeur

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Installation

Via PyPI (recommandé)

pip install agent-audit-ai
audit .

Aucune configuration requise — la clé API est embarquée dans le package.

Via l'exécutable Windows

Télécharger audit.exe depuis la page Releases GitHub, le placer dans C:\Windows\System32\ et l'utiliser directement :

audit .

Via le code source

git clone https://github.com/DIOMANDE-CODE/agent_ai_audit_projet.git
cd agent_ai_audit_projet

python -m venv codepulse-env
codepulse-env\Scripts\activate        # Windows
# source codepulse-env/bin/activate   # Linux / macOS

pip install -e .
audit .

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Utilisation

# Auditer le dossier courant
audit .

# Auditer un projet spécifique
audit /chemin/vers/mon-projet

# Afficher le rapport en temps réel pendant la génération
audit /chemin/vers/mon-projet --stream

# Aide
audit --help

Les rapports .md et .pdf sont générés à la racine du projet audité.

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Interface web (optionnelle)

Pour les utilisateurs non-développeurs, une interface Streamlit est disponible.

Déploiement sur Render

1. Poussez le dépôt sur GitHub
2. Sur render.com → New → Web Service → connecter le repo
3. Runtime : Docker (Render détecte automatiquement le Dockerfile)
4. Dans Environment → Environment Variables, ajouter :

Key	Value
GEMINI_API_KEY	votre clé API Gemini

5. Cliquer Create Web Service — Render construit l'image et expose l'URL publique.

Déploiement sur Streamlit Cloud

1. Forkez / poussez ce dépôt sur GitHub
2. Connectez-le à share.streamlit.io
3. Dans Settings → Secrets, ajoutez :

GEMINI_API_KEY = "votre_cle_api_ici"

Docker (local)

DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -t codepulse .
docker run -p 8501:8501 -e GEMINI_API_KEY=votre_cle_api codepulse

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Structure du projet

agent_ai_audit_projet/
├── main.py                   # CLI — commande `audit`
├── app.py                    # Interface web Streamlit (optionnelle)
├── pyproject.toml            # Packaging pip (agent-audit-ai)
├── Dockerfile                # Image production (python:3.12-slim, non-root, healthcheck)
├── .dockerignore
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── publish.yml       # CI/CD : build exe + publication PyPI
├── components/
│   └── folder_picker/        # Composant sélection de dossier (File System Access API)
│       └── index.html
├── config/
│   ├── settings.py           # Configuration : _bundled → st.secrets → .env → env vars
│   └── _bundled.py           # Clé API embarquée (gitignore)
├── core/
│   ├── ingestion.py          # Chargement et priorisation des fichiers du projet
│   └── prompts.py            # Génération du prompt d'audit (11 blocs)
├── services/
│   ├── gemini_client.py      # Client Gemini avec retry et streaming
│   └── pdf_generator.py      # Génération PDF via ReportLab
├── requirements.txt
├── .env.example              # Modèle de configuration
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── CHANGELOG.md

Variables d'environnement

Non requis si la clé est embarquée dans le package distribué.

Variable	Défaut	Description
GEMINI_API_KEY	(embarquée)	Clé API Google Gemini
MODEL_NAME	gemini-2.5-flash	Modèle Gemini à utiliser
TEMPERATURE	0.1	Créativité du modèle (0 = déterministe)
MAX_OUTPUT_TOKENS	65536	Budget de tokens pour la réponse

Priorité de lecture : clé embarquée (_bundled.py) → st.secrets → .env → variables d'environnement système.

Licence

MIT — voir LICENSE.