Abdoulrazack1/Logic-Lens

# 🔭 Logic-Lens [](https://nodejs.org/) [](https://www.tensorflow.org/js) [](https://github.com/acornjs/acorn) [](LICENSE) ## 📸 Interface web (`npm run serve` → `:3000`) [](screenshots/home.png) ## 💡 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 ## 🧠 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. ## 📦 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`](bridge/bridge-protocol.md). ## 🎯 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|` | 0.99 | | `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. ## 🛠️ 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`](docs/DOCUMENTATION.md) — architecture détaillée, format du dataset, choix de design - [`bridge/bridge-protocol.md`](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 ## 📜 Licence MIT — fais-en ce que tu veux. ## 🔗 Liens - **Auteur** : [@Abdoulrazack1](https://github.com/Abdoulrazack1) - **Article technique** : [`promo/devto-article.md`](promo/devto-article.md) (à publier)

标签：自定义脚本