# 🤖 AI Code Assistant - Interface Web Complète

**Interface web locale style Claude avec FastAPI + React pour développement assisté par IA**

![Version](https://img.shields.io/badge/version-1.0.0-blue)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-green)
![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-0.109-009688)
![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-orange)

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## 📦 Contenu du package

```
ai-code-assistant/
├── 📖 README.md                    # Ce fichier
├── 📖 QUICKSTART.md               # Guide de démarrage rapide
├── 📖 IA-Locale-Code-WSL.md       # Guide complet d'installation Ollama sur WSL
├── 📖 EXAMPLES.md                 # Exemples d'utilisation avancée
│
├── 🔧 backend/
│   ├── main.py                    # Serveur FastAPI avec WebSocket
│   └── requirements.txt           # Dépendances Python
│
├── 🎨 frontend/
│   └── index.html                # Interface React complète (SPA)
│
├── 🚀 start.sh                   # Script de démarrage automatique
└── 🛑 stop.sh                    # Script d'arrêt
```

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## ✨ Fonctionnalités principales

### 💬 Chat IA en temps réel
- Communication WebSocket avec streaming
- Réponses progressives token par token
- Support multi-modèles Ollama
- Historique des conversations
- Interface moderne style Claude

### 💻 Éditeur de code intégré
- Éditeur Python avec coloration syntaxique
- Exécution de code en temps réel
- Affichage des résultats et erreurs
- Copie facile des blocs de code

### 🎨 Design moderne
- Interface sombre avec effets de glassmorphisme
- Animations fluides et micro-interactions
- Typographie soignée (Space Grotesk + JetBrains Mono)
- Responsive design
- Grain texture overlay pour un aspect premium

### 🔌 API REST complète
- Chat synchrone et asynchrone
- Exécution de code (Python, JS, Bash)
- Analyse de code avec IA
- Correction automatique de bugs
- Liste des modèles disponibles
- Health check endpoint

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## 🚀 Installation ultra-rapide

### Prérequis
- **WSL2** avec Ubuntu 22.04+
- **Python 3.10+**
- **Ollama** installé
- **GPU NVIDIA** 8GB+ (optionnel mais recommandé)

### En 3 commandes

```bash
# 1. Extraire l'archive
unzip ai-code-assistant.zip
cd ai-code-assistant

# 2. Télécharger un modèle
ollama pull qwen2.5-coder:7b

# 3. Lancer l'application
./start.sh
```

**C'est tout !** Ouvrez http://localhost:9000 dans votre navigateur 🎉

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## 📚 Documentation

### 📖 Guides disponibles

1. **QUICKSTART.md** - Démarrage en 5 minutes
   - Installation rapide
   - Premiers tests
   - Commandes essentielles
   - Dépannage rapide

2. **README.md** (dans le dossier) - Documentation complète
   - Architecture détaillée
   - Configuration avancée
   - API endpoints
   - Personnalisation

3. **IA-Locale-Code-WSL.md** - Installation Ollama complète
   - Configuration WSL2 + GPU
   - Installation Ollama
   - Création de modèles personnalisés
   - Optimisations avancées

4. **EXAMPLES.md** - Exemples d'intégration
   - Utilisation de l'API en Python
   - WebSocket avancé
   - Scripts utilitaires
   - Intégration Git hooks
   - VS Code integration

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## 🎯 Utilisation

### Interface Web

1. **Lancer**: `./start.sh`
2. **Ouvrir**: http://localhost:9000
3. **Discuter** avec l'IA dans la zone de chat
4. **Cliquer sur "Code"** pour ouvrir l'éditeur
5. **Tester du code** directement dans le navigateur

### API

```python
import requests

# Chat simple
response = requests.post('http://localhost:9001/chat', json={
    "messages": [{"role": "user", "content": "Écris une fonction de tri"}],
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "stream": False
})
print(response.json()['response'])

# Exécuter du code
response = requests.post('http://localhost:9001/execute', json={
    "code": "print('Hello AI!')",
    "language": "python"
})
print(response.json()['stdout'])
```

### WebSocket (temps réel)

```javascript
const ws = new WebSocket('ws://localhost:9001/ws/chat');

ws.onmessage = (event) => {
    const data = JSON.parse(event.data);
    if (data.type === 'stream') {
        console.log(data.content);  // Affiche token par token
    }
};

ws.send(JSON.stringify({
    message: 'Explique les closures',
    model: 'qwen2.5-coder:7b'
}));
```

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## 🎨 Captures d'écran

L'interface offre:
- **Chat fluide** avec réponses en streaming
- **Syntaxe highlighting** pour le code
- **Boutons d'action** (Copier, Tester) sur les blocs de code
- **Éditeur latéral** qui s'ouvre en un clic
- **Design dark mode** avec accents violets
- **Animations subtiles** et professionnelles

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## 🔧 Configuration

### Changer le modèle par défaut

Éditer `frontend/index.html`:
```javascript
const [selectedModel, setSelectedModel] = useState('votre-modele');
```

### Changer les couleurs

Éditer `frontend/index.html`, section CSS:
```css
:root {
    --accent-primary: #7c3aed;  /* Couleur principale */
    --accent-secondary: #a78bfa; /* Couleur secondaire */
}
```

### Ajouter des langages

Éditer `backend/main.py`, fonction `execute_code`:
```python
elif request.language == "ruby":
    result = subprocess.run(['ruby', temp_file], ...)
```

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## 📡 Endpoints API

| Endpoint | Méthode | Description |
|----------|---------|-------------|
| `/` | GET | Info API |
| `/models` | GET | Liste des modèles |
| `/chat` | POST | Chat (streaming ou non) |
| `/ws/chat` | WebSocket | Chat temps réel |
| `/execute` | POST | Exécuter du code |
| `/analyze-code` | POST | Analyser du code |
| `/fix-code` | POST | Corriger du code |
| `/health` | GET | Health check |

Voir **EXAMPLES.md** pour des exemples détaillés.

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## 🐛 Dépannage

### Backend ne démarre pas
```bash
# Vérifier les logs
cat /tmp/fastapi.log

# Vérifier le port
lsof -i :8000
```

### Ollama non accessible
```bash
# Redémarrer Ollama
pkill ollama
ollama serve &
```

### WebSocket déconnecté
```bash
# Vérifier la connexion
curl http://localhost:9001/health
```

Pour plus de détails, voir **QUICKSTART.md** section Dépannage.

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## 🚀 Fonctionnalités à venir

- [ ] Sauvegarde des conversations
- [ ] Export markdown/PDF
- [ ] Support multi-langages (JS, Go, Rust)
- [ ] Debugger visuel
- [ ] Intégration Git
- [ ] Génération de tests automatique
- [ ] RAG sur votre codebase
- [ ] Thèmes personnalisables
- [ ] Mode collaboration

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## 📊 Performance

Sur un GPU NVIDIA 8GB:
- **Latence**: < 100ms première réponse
- **Débit**: 40-60 tokens/sec
- **RAM**: ~2-3 GB
- **VRAM**: ~5-6 GB (selon le modèle)

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## 🤝 Contribution

Suggestions et améliorations bienvenues !

Structure claire:
- **Backend FastAPI** modulaire
- **Frontend React** en SPA (single file)
- **WebSocket** pour temps réel
- **API REST** standard

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## 📄 Licence

Projet open source - Utilisation libre

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## 🙏 Crédits

- **Ollama** - Modèles LLM locaux
- **FastAPI** - Framework backend
- **React** - Interface utilisateur
- **Anthropic Claude** - Inspiration design

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## 📞 Support

Pour toute question:
1. Consulter **QUICKSTART.md** pour les problèmes courants
2. Vérifier **EXAMPLES.md** pour les cas d'usage
3. Lire la doc Ollama: https://ollama.ai/docs

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**Développé avec ❤️ pour le développement assisté par IA en local**

🚀 **Commencez maintenant**: `./start.sh` et ouvrez http://localhost:9000

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## 📋 Checklist de démarrage

- [ ] WSL2 installé et fonctionnel
- [ ] Python 3.10+ disponible
- [ ] Ollama installé (`ollama --version`)
- [ ] Modèle téléchargé (`ollama list`)
- [ ] GPU NVIDIA détecté (`nvidia-smi`) - optionnel
- [ ] Fichiers extraits et scripts exécutables
- [ ] Port 8000 et 8080 libres
- [ ] `./start.sh` lancé avec succès
- [ ] Interface accessible sur http://localhost:9000

✅ **Tout est OK ?** Profitez de votre assistant IA local !