Ce projet est une démonstration de la vérification de la qualité du code source et de la génération de lignes de code avec bordures.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'analyse et à la révision de code source. Il permet aux équipes de développeurs de collaborer efficacement en automatisant les vérifications de qualité, en centralisant les commentaires et en facilitant les retours sur les contributions. Destiné aux environnements académiques ou professionnels, il optimise le processus de développement logiciel en offrant des outils intégrés pour le suivi des bugs, l'évaluation des performances et la gestion des versions.

Outil d'assistance au développement pour les projets basés sur Lutece 8. Il automatise les tâches de migration, de vérification de conformité et d'optimisation des performances. Permet aux agents de codage (Claude Code, Codex, etc.) de suivre des règles et scripts prédéfinis pour garantir la qualité et la compatibilité des projets Lutece. Fournit des compétences spécifiques pour des tâches comme la gestion du cache, des indexations ou des workflows.

Ce projet est un plugin ESLint qui permet d'analyser du code JavaScript et de détecter des erreurs de codage spécifiques liées à l'utilisation de Sinon. Il vérifie l'utilisation de la méthode `sinon.stub()` en combinaison avec `withArgs()` dans une seule ligne de code, ce qui peut causer des problèmes. Ce plugin aide à améliorer la qualité du code en évitant ces erreurs.

Pytest est un framework de test unitaire pour Python qui permet aux développeurs d'écrire des tests simples et extensibles. Il facilite l'automatisation des vérifications de code, la détection précoce des bugs et l'amélioration de la qualité des logiciels. Utilisé par des millions de développeurs, il est reconnu pour sa simplicité et sa puissance.

Outil d'analyse et de vérification de code source pour les projets JavaScript et TypeScript. Permet d'identifier les erreurs, les incohérences, les problèmes de style et les dépendances obsolètes. Fournit des rapports détaillés pour améliorer la qualité et la maintenabilité du code.

Projet académique dédié à la modélisation et à l'analyse de structures logicielles en Java. Il permet de représenter des classes, méthodes et interfaces sous forme de méta-modèles, tout en appliquant des règles de conformité pour garantir la qualité du code. Les outils développés facilitent la compréhension et la vérification des architectures logicielles.

Ce projet consiste à développer un marché électronique simulant des transactions financières entre membres. Les utilisateurs peuvent acheter et vendre des produits avec vérification des fonds disponibles. Le système gère les listes de membres, de produits en vente et vendus, et propose des scénarios fixes ou aléatoires pour tester les fonctionnalités. L'application respecte les principes de Clean Code et utilise l'approche TDD pour garantir la qualité du code.

Outil d'intégration continue dédié aux projets Python 3.5, permettant d'automatiser les tests, la vérification du code et la génération de rapports. Facilite la détection précoce des erreurs et améliore la qualité des livrables logiciels grâce à des pipelines configurables et des exécutions planifiées.

Ce projet fournit des modèles Gitlab CI utiles pour la construction et le déploiement d'images Docker, la gestion des dépendances du projet et la vérification de la qualité du code et des résultats des tests.