🔭 Logic-Lens

L'IA qui déchiffre le « pourquoi » du code JavaScript. Extrait la formule logique ou l'invariant mathématique sous-jacent à n'importe quelle fonction JS, via un Transformer Encoder TensorFlow.js entraîné sur ~3000 paires AST muté → formule.

📸 Interface web (npm run serve → :3000)

Interface 2 panneaux : à gauche tu colles ton JS, à droite cinq onglets (Synthèse / Structure / Sémantique / Intentions / Qualité) populent au clic sur Analyser. Examples pré-chargés : simple, pipeline, middleware, classe.

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💡 À quoi ça sert

Logic-Lens transforme une fonction JavaScript en sa formule mathématique sous-jacente — pas seulement un résumé en langage naturel, mais l'invariant logique exact que la fonction calcule.

Cas d'usage

Pour qui	Cas d'usage
Reverse engineering	Comprendre une fonction obscurcie, ancienne, ou sans commentaires
Refactoring sûr	Vérifier que ta réécriture préserve l'invariant logique de l'original
Pédagogie	Visualiser la transformation code → math pour des étudiants
Audit de code	Détecter des patterns logiques qui révèlent des failles ou des comportements inattendus
Recherche en analyse statique	Dataset reproductible pour benchmarker des modèles AST → formule

Exemple

// Entrée
function fib(n) {
  if (n < 2) return n;
  return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

// Sortie Logic-Lens
// Formule : F(n) = F(n-1) + F(n-2), F(0)=0, F(1)=1 (Fibonacci)
// Confiance : 0.94

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🧠 Comment ça marche

Logic-Lens combine deux techniques :

1. Mutations AST (via acorn) — génère ~3000 variantes syntaxiques d'une même fonction (rename, reorder, inline, expression equivalence)
2. Transformer Encoder TF.js — apprend la projection AST → formule mathématique depuis ces paires synthétiques

┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│  Fonction JS │ →  │  Acorn AST   │ →  │ Mutations AST│ →  │ TF.js model  │
│              │    │              │    │  (~3000)     │    │ → formule    │
└──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘

Le backend CPU de TF.js est utilisé — aucune compilation native, aucun GPU requis pour l'inférence.

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📦 Quick Start

git clone https://github.com/Abdoulrazack1/Logic-Lens.git
cd Logic-Lens
npm install

Pipeline en 3 étapes

# 1 — Générer le dataset (~3025 paires code muté → formule)
npm run generate

# 2 — Entraîner le modèle (500 epochs ≈ quelques minutes CPU)
npm run train
# Variantes :
node src/train.js --epochs 1000
node src/train.js --epochs 1000 --lr 0.0003

# 3 — Utiliser
node index.js analyze examples/fibonacci.js
node index.js snippet "function f(x) { return x > 0 ? x : 0; }"
node index.js url https://raw.githubusercontent.com/user/repo/main/math.js
node index.js compare examples/linear.js examples/fibonacci.js
node index.js demo                          # démonstration complète
node index.js status                        # état du modèle

# 4 — Interface web (recommandé pour explorer)
npm run serve          # → http://127.0.0.1:3000

Bridge inter-moteurs (optionnel)

npm run bridge         # → http://127.0.0.1:4000

Le bridge permet de faire dialoguer Logic-Lens avec d'autres moteurs (Js-Ranker, futur Logic-Lens-Python). Voir bridge/bridge-protocol.md.

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🎯 Exemples qui marchent

Fonction d'entrée	Formule extraite	Confiance
fact(n) = n * fact(n-1)	n!	0.96
fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)	F(n) = F(n-1) + F(n-2)	0.94
Math.abs(x)	`	x
clamp(x, lo, hi)	min(hi, max(lo, x))	0.88
lerp(a, b, t)	a + t*(b - a)	0.92

Voir examples/ pour les sources complètes.

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🛠️ Stack

• TensorFlow.js (backend CPU) — modèle Transformer Encoder
• Acorn — parsing AST, mutations syntaxiques
• Express — serveur API + interface web
• Node.js ≥ 18

📚 Documentation complète

• docs/DOCUMENTATION.md — architecture détaillée, format du dataset, choix de design
• bridge/bridge-protocol.md — protocole d'échange inter-moteurs

⚠️ Limitations connues

• Précision ≈ 70-90 % sur les fonctions du training set, chute sur les fonctions très éloignées (closures complexes, IIFE, generators)
• Pas de side-effects — Logic-Lens raisonne sur des fonctions pures (pas d'I/O, pas de DOM)
• JavaScript uniquement pour l'instant — port Python en réflexion

🤝 Contribuer

Voir CONTRIBUTING.md. Toutes contributions bienvenues — nouveaux cas de test dans examples/, améliorations du dataset, ajout d'opérateurs de mutation, ports vers d'autres langages.

📜 Licence

MIT — fais-en ce que tu veux.

🔗 Liens

• Auteur : @Abdoulrazack1
• Article technique : promo/devto-article.md (à publier)