Quand j'ai dû migrer un monolith Node.js de 47 000 lignes vers une architecture microservices en trois semaines, j'ai compris que faire ça fichier par fichier avec Claude Code, c'était mission impossible. Alors j'ai automatisé. Et aujourd'hui, je vais vous montrer exactement comment faire du batch processing massif avec Claude Code via l'API HolySheep, pour transformer des refactorisations de plusieurs jours en opérations de quelques heures.
Tableau comparatif : HolySheep vs API Officielle Anthropic vs Services Relais
| Critère | HolySheep AI | API Officielle Anthropic | Services Relais |
|---|---|---|---|
| Coût par million de tokens (Claude Sonnet) | $2.50 (via ¥2.50) | $15.00 | $8.00 - $12.00 |
| Latence moyenne | <50ms | 150-300ms | 80-200ms |
| Paiement | WeChat, Alipay, Carte | Carte internationale uniquement | Variable |
| Crédits gratuits | Oui, dès l'inscription | Non | Rare |
| Économie vs officiel | 83%+ | Référence | 20-50% |
| Batch processing support | ✅ Optimisé | ✅ Disponible | ⚠️ Limité |
| Compatibilité Claude Code | ✅ Complète | ✅ Native | ⚠️ Partielle |
Pourquoi le Batch Processing Change Tout
En tant que développeur qui a migré des dizaines de projets, je peux vous dire que le batch processing avec Claude Code n'est pas un luxe, c'est une nécessité. Voici pourquoi :
- Temps économisé : Une refactorisation de 100 fichiers prend 2-3 jours manuellement vs 2-3 heures automatisée
- Cohérence : Le code généré automatiquement suit les mêmes patterns, plus de variations incohérentes
- Répétabilité : Vous pouvez relancer la même opération sur plusieurs projets
- Économie massive : Avec HolySheep à $2.50/MTok au lieu de $15, une migration complète qui coûterait $200 ne vous revient qu'à $35
Architecture du Système de Batch Processing
1. Le Script Principal de Orchestration
#!/usr/bin/env python3
"""
Claude Code Batch Processor - HolySheep AI Edition
Auteur: HolySheep AI Blog
Description: Automatisation de refactorisation multi-fichiers via Claude API
"""
import os
import asyncio
import aiohttp
import json
from pathlib import Path
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Dict, Optional, Callable
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
from datetime import datetime
Configuration HolySheep - NE PAS UTILISER api.anthropic.com
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
@dataclass
class FileTask:
"""Représente une tâche de refactorisation pour un fichier"""
file_path: str
task_type: str # 'refactor', 'migrate', 'translate', 'optimize'
instructions: str
priority: int = 0
retries: int = 0
max_retries: int = 3
@dataclass
class BatchResult:
"""Résultat d'un traitement par lots"""
total_files: int
successful: int
failed: int
total_tokens: int
total_cost: float
duration_seconds: float
errors: List[Dict] = field(default_factory=list)
files_processed: List[str] = field(default_factory=list)
class ClaudeBatchProcessor:
"""Processeur de lot pour refactorisation massive via HolySheep"""
def __init__(
self,
api_key: str = HOLYSHEEP_BASE_URL,
model: str = "claude-sonnet-4.5",
max_concurrent: int = 5,
rate_limit_per_minute: int = 60
):
self.api_key = api_key
self.model = model
self.max_concurrent = max_concurrent
self.rate_limit = rate_limit_per_minute
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
self.tokens_used = 0
self.request_count = 0
# Tarifs HolySheep 2026 (en dollars)
self.pricing = {
"claude-opus-4": 15.00,
"claude-sonnet-4.5": 2.50,
"claude-haiku-4": 0.35,
"gpt-4.1": 8.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42
}
async def __aenter__(self):
self.session = aiohttp.ClientSession(
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=120)
)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if self.session:
await self.session.close()
async def process_single_file(
self,
task: FileTask,
system_prompt: str
) -> Dict:
"""Traite un fichier unique avec Claude via HolySheep"""
# Lecture du fichier source
try:
with open(task.file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
original_content = f.read()
except Exception as e:
return {
"file": task.file_path,
"success": False,
"error": f"Erreur lecture: {str(e)}"
}
# Construction du prompt pour Claude
user_prompt = self._build_refactor_prompt(
task.task_type,
task.instructions,
original_content,
task.file_path
)
# Appel API HolySheep
start_time = time.time()
try:
async with self.session.post(
f"{HOLYSHEEP_BASE_URL}/chat/completions",
json={
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"max_tokens": 8192,
"temperature": 0.3
}
) as response:
if response.status != 200:
error_text = await response.text()
raise Exception(f"API Error {response.status}: {error_text}")
result = await response.json()
# Extraction et sauvegarde du résultat
assistant_message = result['choices'][0]['message']['content']
refactored_code = self._extract_code(assistant_message)
# Sauvegarde du fichier refactorisé
await self._save_refactored_file(task.file_path, refactored_code)
# Calcul des coûts
tokens_used = result.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
cost = (tokens_used / 1_000_000) * self.pricing.get(self.model, 2.50)
return {
"file": task.file_path,
"success": True,
"tokens_used": tokens_used,
"cost_usd": cost,
"processing_time": time.time() - start_time
}
except Exception as e:
return {
"file": task.file_path,
"success": False,
"error": str(e),
"retries": task.retries
}
def _build_refactor_prompt(
self,
task_type: str,
instructions: str,
content: str,
file_path: str
) -> str:
"""Construit le prompt de refactorisation selon le type de tâche"""
prompts = {
"refactor": f"""Tu dois refactoriser le fichier suivant selon les instructions.
Fichier: {file_path}
Type de refactorisation: {instructions}
IMPORTANT:
1. Respecte STRICTEMENT la syntaxe du langage
2. Ne change QUE ce qui est nécessaire
3. Ajoute des commentaires pour les changements majeurs
4. Préserve les fonctionnalités existantes
Code à refactoriser:
```{self._detect_language(file_path)}
{content}
Retourne UNIQUEMENT le code refactorisé, sans explication.""",
"migrate": f"""Tu dois migrer ce code vers un nouveau framework/architecture.
Fichier source: {file_path}
Instructions de migration: {instructions}
Règles de migration:
1. Conserve toute la logique métier
2. Adapte aux idiomes du nouveau framework
3. Ajoute les imports/nécessaires
4. Teste la compatibilité
Code source:
{self._detect_language(file_path)}
{content}
Code migré:""",
"optimize": f"""Optimise ce code pour les performances.
Fichier: {file_path}
Contraintes: {instructions}
Règles d'optimisation:
1. Priorise la lisibilité
2. Documente les changements de complexité
3. Préserve la compatibilité API
Code:
{self._detect_language(file_path)}
{content}
Code optimisé:"""
}
return prompts.get(task_type, prompts["refactor"])
def _detect_language(self, file_path: str) -> str:
"""Détecte le langage de programmation"""
ext_map = {
'.py': 'python',
'.js': 'javascript',
'.ts': 'typescript',
'.java': 'java',
'.cpp': 'cpp',
'.c': 'c',
'.go': 'go',
'.rs': 'rust',
'.rb': 'ruby',
'.php': 'php',
'.cs': 'csharp',
'.swift': 'swift',
'.kt': 'kotlin'
}
return ext_map.get(Path(file_path).suffix, 'text')
def _extract_code(self, response: str) -> str:
"""Extrait le code de la réponse de Claude"""
# Gestion des blocs de code markdown
if "
" in response:
parts = response.split("```")
for i, part in enumerate(parts):
if i % 2 == 1: # Contenu entre backticks
lines = part.split('\n', 1)
if len(lines) > 1:
return lines[1].strip()
return response.strip()
async def _save_refactored_file(self, original_path: str, content: str):
"""Sauvegarde le fichier refactorisé"""
# Création d'un backup
backup_path = f"{original_path}.backup.{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}"
with open(original_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
original = f.read()
with open(backup_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(original)
# Sauvegarde du nouveau contenu
with open(original_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
async def process_batch(
self,
tasks: List[FileTask],
system_prompt: str,
progress_callback: Optional[Callable] = None
) -> BatchResult:
"""Traite un lot de fichiers en parallèle"""
start_time = time.time()
semaphore = asyncio.Semaphore(self.max_concurrent)
async def process_with_semaphore(task: FileTask):
async with semaphore:
return await self.process_single_file(task, system_prompt)
# Lancement du traitement
results = await asyncio.gather(
*[process_with_semaphore(task) for task in tasks],
return_exceptions=True
)
# Analyse des résultats
successful = sum(1 for r in results if isinstance(r, dict) and r.get('success'))
failed = len(results) - successful
total_tokens = sum(r.get('tokens_used', 0) for r in results if isinstance(r, dict))
total_cost = sum(r.get('cost_usd', 0) for r in results if isinstance(r, dict))
errors = [
{"file": r.get('file'), "error": r.get('error')}
for r in results if isinstance(r, dict) and not r.get('success')
]
return BatchResult(
total_files=len(tasks),
successful=successful,
failed=failed,
total_tokens=total_tokens,
total_cost=total_cost,
duration_seconds=time.time() - start_time,
errors=errors,
files_processed=[r.get('file') for r in results if isinstance(r, dict) and r.get('success')]
)
async def main():
"""Exemple d'utilisation du batch processor"""
processor = ClaudeBatchProcessor(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Remplacez par votre clé HolySheep
model="claude-sonnet-4.5",
max_concurrent=5
)
async with processor:
# Définition des tâches de refactorisation
tasks = [
FileTask(
file_path="src/controllers/user_controller.py",
task_type="refactor",
instructions="Convertir en async/await et ajouter validation",
priority=1
),
FileTask(
file_path="src/services/auth_service.py",
task_type="migrate",
instructions="Migrer vers JWT avec refresh tokens",
priority=2
),
FileTask(
file_path="src/models/database.py",
task_type="optimize",
instructions="Ajouter connection pooling et query caching",
priority=1
),
]
system_prompt = """Tu es un expert en développement logiciel.
Tu refactorises du code en respectant:
- Les bonnes pratiques du langage
- La cohérence du code existant
- Les performances
- La sécurité"""
# Traitement du lot
result = await processor.process_batch(tasks, system_prompt)
# Affichage des résultats
print(f"=== Résultat du Batch Processing ===")
print(f"Fichiers traités: {result.successful}/{result.total_files}")
print(f"Tokens utilisés: {result.total_tokens:,}")
print(f"Coût total: ${result.total_cost:.4f}")
print(f"Durée: {result.duration_seconds:.2f}s")
if result.errors:
print(f"\nErreurs ({len(result.errors)}):")
for err in result.errors:
print(f" - {err['file']}: {err['error']}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())Système de Détection et Priorisation Automatique
#!/usr/bin/env python3
"""
Smart File Scanner - HolySheep AI
Détecte automatiquement les fichiers à refactoriser et les classe par priorité
"""
import os
import re
import ast
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Tuple
from dataclasses import dataclass
from collections import defaultdict
@dataclass
class FileAnalysis:
"""Analyse complète d'un fichier"""
path: str
language: str
lines: int
complexity: float
issues: List[str]
dependencies: List[str]
priority: int
estimated_refactor_time: float # en minutes
class SmartFileScanner:
"""Scanner intelligent pour identifier les fichiers à refactoriser"""
def __init__(self, root_path: str):
self.root_path = Path(root_path)
self.analysis_results: List[FileAnalysis] = []
# Patterns de détection de problèmes
self.issue_patterns = {
"long_function": {
"pattern": r"def \w+\([^)]*\):.*?(?=\n\S|\Z)",
"threshold": 100,
"severity": "medium"
},
"complex_condition": {
"pattern": r"if .+ and .+ or .+:",
"threshold": 3,
"severity": "high"
},
"deprecated_api": {
"patterns": ["request.get(", "response.write(", "fs.readFileSync("],
"severity": "high"
},
"magic_numbers": {
"pattern": r"(? List[FileAnalysis]:
"""Scanne récursivement un répertoire"""
if extensions is None:
extensions = ['.py', '.js', '.ts', '.java', '.go', '.rs']
self.analysis_results = []
for ext in extensions:
for file_path in self.root_path.rglob(f"*{ext}"):
# Ignore node_modules, venv, etc.
if self._should_ignore(file_path):
continue
analysis = self._analyze_file(file_path, ext)
self.analysis_results.append(analysis)
# Tri par priorité
self.analysis_results.sort(key=lambda x: x.priority, reverse=True)
return self.analysis_results
def _should_ignore(self, path: Path) -> bool:
"""Détermine si un fichier doit être ignoré"""
ignore_patterns = [
'node_modules', '__pycache__', '.git', 'venv', 'env',
'dist', 'build', '.next', '.nuxt', 'vendor', 'target'
]
return any(pattern in str(path) for pattern in ignore_patterns)
def _analyze_file(self, file_path: Path, ext: str) -> FileAnalysis:
"""Analyse détaillée d'un fichier"""
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
content = f.read()
issues = []
# Analyse selon le langage
if ext == '.py':
issues = self._analyze_python(content)
elif ext in ['.js', '.ts']:
issues = self._analyze_javascript(content)
elif ext == '.java':
issues = self._analyze_java(content)
# Calcul de la priorité
priority = self._calculate_priority(
lines=len(content.splitlines()),
complexity=self._estimate_complexity(content),
issues=issues
)
return FileAnalysis(
path=str(file_path),
language=self._ext_to_language(ext),
lines=len(content.splitlines()),
complexity=self._estimate_complexity(content),
issues=issues,
dependencies=self._extract_dependencies(content, ext),
priority=priority,
estimated_refactor_time=self._estimate_time(priority, len(content.splitlines()))
)
def _analyze_python(self, content: str) -> List[str]:
"""Analyse spécifique Python"""
issues = []
# Vérification de la longueur des fonctions
try:
tree = ast.parse(content)
for node in ast.walk(tree):
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
func_lines = node.end_lineno - node.lineno if hasattr(node, 'end_lineno') else 0
if func_lines > 50:
issues.append(f"Fonction '{node.name}' très longue ({func_lines} lignes)")
except:
pass
# Détection de deprecated APIs
deprecated_patterns = [
(r"\.iteritems\(\)", "iteritems() est deprecated, utiliser items()"),
(r"\.iterkeys\(\)", "iterkeys() est deprecated"),
(r"\.itervalues\(\)", "itervalues() est deprecated"),
(r"apply\(", "apply() est deprecated, utiliser pipe() ou assign()"),
(r"json\.loads\([^\)]*\.read\(\)", "read() avant json.loads() inutile"),
]
for pattern, message in deprecated_patterns:
if re.search(pattern, content):
issues.append(message)
return issues
def _analyze_javascript(self, content: str) -> List[str]:
"""Analyse spécifique JavaScript/TypeScript"""
issues = []
# Deprecated patterns
if "var " in content:
issues.append("'var' détecté - devrait être 'const' ou 'let'")
if ".bind(this)" in content or ".bind(null)" in content:
issues.append("bind() détecté -可以考虑 arrow functions")
if "callback hell" in content.lower():
issues.append("Callback hell détecté - migrer vers Promises/async-await")
# TypeScript checks
if "any" in content:
issues.append("Type 'any' détecté - spécifier les types correctement")
return issues
def _analyze_java(self, content: str) -> List[str]:
"""Analyse spécifique Java"""
issues = []
if "System.out.println" in content:
issues.append("System.out.println - utiliser logger")
if re.search(r"catch\s*\(\s*Exception", content):
issues.append("catch(Exception) trop large - catcher des exceptions spécifiques")
if "synchronized" in content:
issues.append("synchronized utilisé - considérer java.util.concurrent")
return issues
def _estimate_complexity(self, content: str) -> float:
"""Estime la complexité cyclomatique"""
if not content:
return 0.0
# Simplification: compte les structures de contrôle
control_structures = len(re.findall(
r'\b(if|elif|else|for|while|switch|case|try|catch|finally)\b',
content
))
return control_structures / max(len(content.splitlines()), 1) * 100
def _calculate_priority(
self,
lines: int,
complexity: float,
issues: List[str]
) -> int:
"""Calcule le score de priorité (1-10)"""
score = 0
# Taille du fichier
if lines > 500:
score += 3
elif lines > 200:
score += 2
elif lines > 100:
score += 1
# Complexité
if complexity > 20:
score += 3
elif complexity > 10:
score += 2
elif complexity > 5:
score += 1
# Nombre d'issues
if len(issues) >= 5:
score += 4
elif len(issues) >= 3:
score += 3
elif len(issues) >= 1:
score += 1
return min(score, 10)
def _estimate_time(self, priority: int, lines: int) -> float:
"""Estime le temps de refactorisation en minutes"""
base_time = {
1: 5, # Très haute priorité - urgent
2: 10,
3: 15,
4: 20,
5: 30,
6: 45,
7: 60,
8: 90,
9: 120,
10: 180 # Basse priorité
}
return base_time.get(priority, 30) * (lines / 100)
def _ext_to_language(self, ext: str) -> str:
"""Convertit l'extension en nom de langage"""
return {
'.py': 'Python',
'.js': 'JavaScript',
'.ts': 'TypeScript',
'.java': 'Java',
'.go': 'Go',
'.rs': 'Rust',
'.rb': 'Ruby',
'.cpp': 'C++',
'.c': 'C',
'.cs': 'C#'
}.get(ext, 'Unknown')
def _extract_dependencies(self, content: str, ext: str) -> List[str]:
"""Extrait les dépendances/imports"""
deps = []
if ext == '.py':
imports = re.findall(r'^(?:from|import)\s+([\w.]+)', content, re.MULTILINE)
deps = list(set(imports))
elif ext in ['.js', '.ts']:
imports = re.findall(r'(?:require|import from)\s+[\'"]([^\'"]+)', content)
deps = list(set(imports))
return deps
def generate_batch_report(self) -> str:
"""Génère un rapport pour le batch processor"""
if not self.analysis_results:
return "Aucun fichier à traiter"
report_lines = [
"=== RAPPORT D'ANALYSE - FICHIERS À REFACTORISER ===\n",
f"Total fichiers détectés: {len(self.analysis_results)}",
f"Fichiers haute priorité (8-10): {len([a for a in self.analysis_results if a.priority >= 8])}",
f"Fichiers moyenne priorité (4-7): {len([a for a in self.analysis_results if 4 <= a.priority < 8])}",
f"Fichiers basse priorité (1-3): {len([a for a in self.analysis_results if a.priority < 4])}",
"\n--- DÉTAIL PAR PRIORITÉ ---"
]
# Groupement par priorité
by_priority = defaultdict(list)
for analysis in self.analysis_results:
by_priority[analysis.priority].append(analysis)
for priority in range(10, 0, -1):
files = by_priority.get(priority, [])
if files:
report_lines.append(f"\n## Priorité {priority} ({len(files)} fichiers)")
for f in files[:5]: # Top 5 par priorité
report_lines.append(
f" - {f.path} ({f.language}, {f.lines} lignes, "
f"{len(f.issues)} problèmes)"
)
for issue in f.issues[:2]: # 2 premiers problèmes
report_lines.append(f" → {issue}")
if len(f.issues) > 2:
report_lines.append(f" → ... et {len(f.issues) - 2} autres")
return "\n".join(report_lines)
Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
scanner = SmartFileScanner("/path/to/your/project")
results = scanner.scan_directory()
print(scanner.generate_batch_report())
# Conversion vers FileTask pour le batch processor
tasks = [
FileTask(
file_path=analysis.path,
task_type="refactor",
instructions=f"Priorité {analysis.priority}: {', '.join(analysis.issues[:2])}",
priority=analysis.priority
)
for analysis in results[:50] # Limite à 50 fichiers
]
print(f"\n{len(tasks)} tâches créées pour le batch processing")Pipeline Complet de Migration AngularJS vers React
#!/usr/bin/env python3
"""
Migration Pipeline - AngularJS to React
HolySheep AI Batch Processing for Large-Scale Code Migration
"""
import asyncio
import os
import re
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Tuple
import json
class AngularJStoReactMigrator:
"""Pipeline de migration AngularJS → React avec HolySheep"""
def __init__(self, project_root: str):
self.project_root = Path(project_root)
self.migration_rules = self._load_migration_rules()
self.conversion_map = {
# Directives AngularJS → Composants React
"ng-app": "App",
"ng-controller": "Component",
"ng-repeat": "map()",
"ng-if": "conditional rendering &&",
"ng-show": "style.display || CSS",
"ng-hide": "style.display || CSS",
"ng-model": "useState + onChange",
"ng-click": "onClick",
"ng-submit": "onSubmit",
"ng-change": "onChange",
"ng-class": "className + ternary",
"ng-style": "style object",
"ng-disabled": "disabled prop",
"ng-src": "src prop",
"ng-href": "href prop",
# Services
"$http": "fetch ou axios",
"$timeout": "setTimeout ou useEffect",
"$interval": "setInterval ou useEffect",
"$location": "useLocation (react-router)",
"$window": "window object",
"$scope": "useState / useContext",
# Filters → Helper functions
"filter": "helper function",
"orderBy": "sort()",
"limitTo": "slice()",
"currency": "Intl.NumberFormat",
"date": "date-fns ou Intl.DateTimeFormat",
"json": "JSON.stringify",
"lowercase": "toLowerCase()",
"uppercase": "toUpperCase()",
"number": "toLocaleString()",
}
def _load_migration_rules(self) -> Dict:
"""Charge les règles de migration personnalisées"""
return {
"component_patterns": {
"angularjs": r"angular\.module\(['\"](\w+)['\"]\)\.controller\(['\"](\w+)['\"]",
"react": "function {name}Component() {{\n{content}\n}}\nexport default {name}Component;"
},
"lifecycle_equivalents": {
"$onInit": "useEffect(() => {{}}, [])",
"$onChanges": "useEffect(() => {{}}, [dependencies])",
"$onDestroy": "useEffect(() => {{ return () => {{}} }}, [])",
"$postLink": "useEffect(() => {{}}, [])",
},
"routing": {
"ngRoute": "react-router-dom",
"$routeProvider": "Routes / Route",
"$routeParams": "useParams()",
"$route": "useLocation()",
}
}
def parse_angularjs_file(self, file_path: Path) -> Dict:
"""Parse un fichier AngularJS et extrait les composants"""
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = f.read()
components = []
# Extraction des controllers
controller_pattern = r'\.controller\([\'"](\w+)[\'"],\s*\[?(.*?)\]?\s*function\s*\((.*?)\)'
controllers = re.finditer(controller_pattern, content, re.DOTALL)
for match in controllers:
controller_name = match.group(1)
scope_vars = match.group(3).split(',') if match.group(3) else []
components.append({
"type": "controller",
"name": controller_name,
"dependencies": [d.strip() for d in scope_vars],
"content": match.group(2)
})
# Extraction des directives
directive_pattern = r'\.directive\([\'"](\w+)[\'"],\s*function\s*\(\)'
directives = re.finditer(directive_pattern, content)
for match in directives:
components.append({
"type": "directive",
"name": match.group(1)
})
# Extraction des services
service_pattern = r'\.service\([\'"](\w+)[\'"],\s*function\s*\((.*?)\)'
services = re.finditer(service_pattern, content, re.DOTALL)
for match in services:
components.append({
"type": "service",
"name": match.group(1),
"dependencies": [d.strip() for d in match.group(2).split(',')]
})
return {
"file": str(file_path),
"components": components,
"original_content": content
}
def generate_migration_prompt(self, parsed_data: Dict) -> str:
"""Génère le prompt de migration pour Claude"""
prompt = f"""MIGRATION AngularJS → React
Fichier source: {parsed_data['file']}
Tu dois migrer ce code AngularJS vers React moderne (Hooks).
COMPOSANTS À MIGRER:
"""
for comp in parsed_data['components']:
prompt += f"\n- {comp['type'].upper()}: {comp['name']}"
if comp.get('dependencies'):
prompt += f" (dépendances: {', '.join(comp['dependencies'])})"
prompt += """
RÈGLES DE MIGRATION OBLIGATOIRES:
1. CONTRÔLEURS → Hooks Components:
- $scope → useState()
- $http → fetch() ou axios
- $timeout → useEffect avec setTimeout
- Méthodes du controller → fonctions dans le composant
2. DIRECTIVES → Composants:
- template → JSX
- link → useEffect()
- scope.isolation → props
3. SERVICES → Custom Hooks:
- Déplacer la logique métier dans des hooks réutilisables
4. FILTERS → Helper functions:
- Convertir en fonctions utilitaires pures
5. BONNES PRATIQUES React:
- Utiliser des composants fonctionnels