Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een automatische code review assistent te ontwikkelen met Claude, gericht op het analyseren van Python-code op fouten, stijlproblemen en optimalisaties, met speciale aandacht voor PEP8-stijlregels: 1. API Toegang tot Claude - Zorg dat je toegang hebt tot de API van Claude (bijvoorbeeld via een API-sleutel). - Installeer benodigde Python-pakketten zoals `requests` voor API communicatie. 2. Verzamel de Code - Lees de Python-code die je wilt laten controleren vanuit een bestand of string. 3. Opstellen van een Prompt - Formuleer een duidelijke prompt aan Claude waarin je vraagt om: * Fouten in de code te identificeren * Stijlproblemen volgens PEP8 te markeren * Optimalisaties voor te stellen - Bijvoorbeeld: "Analyseer onderstaande Python-code op fouten, stijlproblemen volgens PEP8 en mogelijke optimalisaties. Geef een gedetailleerde feedback." 4. API Aanroep - Verstuur de code samen met je prompt naar Claude via een API-aanroep. - Ontvang en verwerk de reactie. 5. Resultaat Verwerken - Toon de feedback op een overzichtelijke manier. - Overweeg om automatische correcties of suggesties te implementeren. 6. Voorbeeld Code Hier is een eenvoudig voorbeeld in Python: ```python import requests API_URL = 'https://api.anthropic.com/v1/claude' # of de juiste endpoint API_KEY = 'jouw_api_sleutel' def analyseer_code(code): prompt = ( "Analyseer onderstaande Python-code op fouten, stijlproblemen volgens PEP8 en mogelijke optimalisaties. " "Geef een gedetailleerde feedback.\n\n" f"Code:\n{code}\n\nFeedback:" ) headers = { 'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json', } data = { 'model': 'claude-v1', # pas aan afhankelijk van de beschikbare modellen 'prompt': prompt, 'max_tokens': 1000, 'temperature': 0.2, } response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: antwoord = response.json().get('completion', '') print(antwoord) else: print(f"Fout bij API-aanroep: {response.status_code} - {response.text}") # Lees je code uit een bestand with open('je_code.py', 'r') as f: code_inhoud = f.read() analyseer_code(code_inhoud) ``` 7. Verbetering en Automatisering - Automatiseer dit proces door het te integreren in je ontwikkelworkflow. - Overweeg om regelmatige checks uit te voeren met bijvoorbeeld een CI/CD pipeline. Door deze aanpak te volgen, creëer je een krachtige assistent die je helpt bij het verbeteren van je Python-code volgens PEP8 en andere best practices.

Zeker, ik help je graag een automatische code review assistent te ontwikkelen voor Python met focus op PEP8. ## Aandachtspunten voor PEP8 Controle ### 1. **Indentatie en Witruimte** - 4 spaties per indentatieniveau (geen tabs) - Maximale regelbreedte: 79 karakters - Juiste spacing rond operatoren en na komma's ### 2. **Naamgevingsconventies** - Variabelen/functies: `snake_case` - Klassen: `CamelCase` - Constanten: `ALLCAPS` - Privé-attributen: `_leading_underscore` ### 3. **Imports en Module Structuur** - Imports geordend (standaard → third-party → lokale) - Eén import per regel - Absolute imports boven relative imports ### 4. **Functie- en Methodedefinities** - Juiste docstring-formattering - Parameters en return type annotaties - Consistent gebruik van spaties ### 5. **Commentaar en Documentatie** - Docstrings volgens Google/PEP257 style - Inline commentaar op juiste plaats - Duidelijke, beknopte uitleg ## Implementatie Voorbeeld ```python import ast import pep8 from pylint import checkers from pylint.reporters import BaseReporter class PEP8Checker: def __init__(self): self.style_guide = pep8.StyleGuide() self.issues = [] def check_code(self, code: str, filename: str = "temp.py"): """Controleer code op PEP8 compliance""" # Controleer basis PEP8 regels results = self.style_guide.check_files([filename]) # Specifieke checks toevoegen self._check_line_length(code) self._check_naming_conventions(code) self._check_import_order(code) return self.issues def _check_line_length(self, code: str): lines = code.split('\n') for i, line in enumerate(lines, 1): if len(line) > 79: self.issues.append({ 'line': i, 'type': 'PEP8', 'message': f'Regel te lang ({len(line)} karakters)', 'severity': 'warning' }) def _check_naming_conventions(self, code: str): tree = ast.parse(code) for node in ast.walk(tree): if isinstance(node, ast.FunctionDef): if not node.name.islower() or '_' not in node.name: self.issues.append({ 'line': node.lineno, 'type': 'PEP8', 'message': f'Functienaam "{node.name}" moet snake_case zijn', 'severity': 'error' }) def _check_import_order(self, code: str): # Implementeer import order check pass # Gebruik: checker = PEP8Checker() issues = checker.check_code(your_python_code) ``` ## Aanbevolen Tools voor Integratie - **flake8**: Combineren met PEP8 checking - **black**: Automatische code formatting - **pylint**: Uitgebreide statische analyse - **mypy**: Type checking Wil je dat ik specifieke checks voor bepaalde code patterns implementeer of een complete review pipeline opzet?