Js-Ranker
Une note continue de 0 à 5 pour la qualité du code, prédite par un modèle plutôt que par une liste de règles.
Là où un linter applique des règles binaires, Js-Ranker attribue une note continue via un réseau de régression TensorFlow.js entraîné sur 10 features AST, avec conseils de refactoring priorisés, API REST et quality gate GitHub Actions.
Le problème
« Ce code est-il bon ? » est une question vague. Je voulais rendre la qualité mesurable : une note continue, reproductible et défendable, basée sur la structure réelle du code.
Un linter dit « cette règle est violée ». Js-Ranker dit « 3,5 / 5 : voici pourquoi, et quoi corriger en premier ».
L’approche
Chaque fonction est parsée en AST ; dix features normalisées en sont extraites : nommage, modularité, complexité cyclomatique, profondeur d’imbrication, gestion d’erreurs, pureté, maintenabilité…
Elles alimentent un réseau 10 → 16 → 8 → 1. La note n’est pas une somme de règles : c’est une prédiction apprise, branchée dans la CI pour faire échouer un build sous un seuil.