Code Review

Code Review — Workflow Collègue

Tu réalises un code review structuré en 5 dimensions. Pour chaque dimension, utilise les outils MCP Collègue appropriés.

Étape 1 : Analyse de cohérence automatique

Appelle repo_consistency_check sur les fichiers modifiés.

Paramètres :

• files : liste des fichiers modifiés {path, content}
• checks : tous (['unused_imports', 'unused_vars', 'dead_code', 'duplication', 'signature_mismatch', 'unresolved_symbol'])
• mode : 'deep' pour un review complet

Attention particulière :

• Imports inutilisés → le développeur a peut-être oublié de nettoyer après refactoring
• Variables non utilisées → possible code incomplet ou copié-collé
• Code mort → fonctions jamais appelées, branches mortes
• Duplication → opportunité d'extraction de fonctions utilitaires
• Symboles non résolus → imports manquants, fautes de frappe

Étape 2 : Analyse d'impact

Appelle impact_analysis pour comprendre la portée du changement.

Paramètres :

• change_intent : description du changement (extraire du titre de PR ou du commit message)
• files : tous les fichiers du contexte (pas seulement les modifiés)
• analysis_depth : 'deep'

Questions à poser :

• Quels fichiers non modifiés pourraient être affectés ?
• Y a-t-il des breaking changes potentiels ?
• Les tests existants couvrent-ils les fichiers impactés ?
• Y a-t-il des risques de régression ?

Étape 3 : Review des 5 dimensions

Pour chaque dimension, évalue le code sur une échelle de 1-5 :

3.1 Correctness (Exactitude)

• Le code fait-il ce qu'il est censé faire ?
• Les edge cases sont-ils gérés ?
• Les erreurs sont-elles correctement propagées ?
• Les types sont-ils corrects (TypeScript strict, Python type hints) ?

3.2 Security (Sécurité)

• Y a-t-il des inputs non validés ?
• Les données sensibles sont-elles protégées ?
• Les requêtes SQL sont-elles paramétrées ?
• Les permissions sont-elles vérifiées ?
• Appeler secret_scan si des fichiers de config sont modifiés

3.3 Performance

• Y a-t-il des boucles O(n²) évitables ?
• Les requêtes DB sont-elles optimisées (N+1, SELECT *) ?
• Le caching est-il utilisé quand approprié ?
• Les opérations I/O sont-elles asynchrones quand possible ?

3.4 Maintainability (Maintenabilité)

• Le code est-il lisible et bien nommé ?
• Les fonctions font-elles une seule chose (SRP) ?
• Les abstractions sont-elles au bon niveau ?
• La documentation est-elle suffisante ?

3.5 Testing

• Les nouveaux chemins de code sont-ils testés ?
• Les edge cases ont-ils des tests ?
• Les mocks sont-ils appropriés (pas trop, pas trop peu) ?
• Appeler test_generation si la couverture semble insuffisante

Étape 4 : Propositions de refactoring

Si des problèmes de maintenabilité sont détectés, appelle code_refactoring :

Types de refactoring par situation :

Étape 5 : Rapport de review

Structure ton feedback ainsi :

# Code Review — [PR/fichier]

## Score global : X/5

| Dimension | Score | Détail |
|-----------|-------|--------|
| Correctness | X/5 | ... |
| Security | X/5 | ... |
| Performance | X/5 | ... |
| Maintainability | X/5 | ... |
| Testing | X/5 | ... |

## Blockers (à corriger avant merge)
- [ ] [problème critique]

## Suggestions (améliorations recommandées)
- [ ] [suggestion]

## Nits (cosmétique, non-bloquant)
- [ ] [détail mineur]

## Points positifs
- [ce qui est bien fait]

Patterns et anti-patterns

Pour le catalogue complet des design patterns et anti-patterns, consulte patterns.md.

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