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uco-sensor-spectral-code-quality-analysis

Analisador espectral de qualidade de código multi-linguagem (Python, JS/TS, Java, Go). Detecta padrões de degradação via análise espectral + change-point exato sobre 9 canais UCO: H (Hamiltoniano), CC, ILR, DSM_d, DSM_c, DI, dead, dups, bugs. Publica UCO_ANOMALY_DETECTED no APEX EventBus para classificações CRITICAL. Alternativa open-source ao SonarQube — sem LLM, billing por chamada de API.

소스 정보

저장소
thiagofernandes1987-create/APEX
최근 소스 활동
2026년 9월 18일 06:01
감지된 SKILL.md 언어
포르투갈어
스타
2
포크
0

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skill_id
algorithms.uco-sensor.sensor
name
UCO-Sensor — Spectral Code Quality Analysis
description
Analisador espectral de qualidade de código multi-linguagem (Python, JS/TS, Java, Go). Detecta padrões de degradação via análise espectral + change-point exato sobre 9 canais UCO: H (Hamiltoniano), CC, ILR, DSM_d, DSM_c, DI, dead, dups, bugs. Publica UCO_ANOMALY_DETECTED no APEX EventBus para classificações CRITICAL. Alternativa open-source ao SonarQube — sem LLM, billing por chamada de API.
version
v3.97.0
status
BETA
domain_path
algorithms/uco-sensor
anchors
["uco","uco_sensor","spectral_analysis","code_quality","sonarqube_alternative","hamiltonian","cyclomatic_complexity","infinite_loop_risk","dead_code","duplicate_detection","apex_integration","UCO_ANOMALY_DETECTED","frequency_engine","sarif","multi_language"]
source_repo
uco-sensor
risk
safe
languages
["python"]
llm_compat
{"claude":"full","gpt4o":"partial","gemini":"partial","llama":"minimal"}
apex_version
v3.97.0
apex_events
{"publishes":[{"event_type":"UCO_ANOMALY_DETECTED","trigger":"classification severity >= CRITICAL","fields":"[Truncated]"}],"consumes":[]}
test_coverage
{"baseline_full_suite":"2645 passed at v3.96.0","scientific_hardening":"M105 added in v3.97.0","canonical_runner":"run_tests_all.py","ci":".github/workflows/uco-sensor-ci.yml"}
entry_points
{"cli":"sensor-api/cli.py","server":"sensor-api/api/server.py","scan":"sensor-api/scan/repo_scanner.py"}
# UCO-Sensor Analisador espectral de qualidade de código — alternativa open-source ao SonarQube. ## O que faz Analisa código-fonte em **Python, JavaScript/TypeScript, Java e Go** extraindo 9 canais UCO: | Canal | Descrição | |---------|-----------| | H | Hamiltoniano (Halstead effort / LOC) | | CC | Cyclomatic Complexity | | ILR | Infinite Loop Risk | | DSM_d | Density de dependências | | DSM_c | Ciclicidade de dependências | | DI | Dependency Instability | | dead | Linhas de código morto | | dups | Blocos duplicados | | bugs | Halstead bug density | O **FrequencyEngine** aplica Welch/STFT/Wavelet e change-point por programação dinâmica penalizada exata sobre séries temporais desses canais. Frequências são expressas em **ciclos por commit**; Hurst só participa de decisões com histórico amostral suficiente. - `AI_CODE_BOMB` — spike simultâneo em dead + dups + ILR - `TECH_DEBT_ACCUMULATION` — H crescendo em ULF/LF - `GOD_CLASS_FORMATION` — DI dominante em HF - `COGNITIVE_COMPLEXITY_EXPLOSION` — CC burst agudo - `DEPENDENCY_CYCLE_INTRODUCTION` — DSM_c > 0.5 - `LOOP_RISK_INTRODUCTION` — ILR isolado - `DEAD_CODE_DRIFT` — dead acumulando; Hurst é evidência auxiliar, não prova de irreversibilidade - `REFACTORING_OPPORTUNITY` — correlação DSM_d + CC ## Integração APEX Quando `severity == CRITICAL`, o `ApexConnector` publica `UCO_ANOMALY_DETECTED` no `ApexEventBus`: ```python from apex_integration.connector import get_connector connector = get_connector() connector.handle(classification_result, store) # → publica {"event_type": "UCO_ANOMALY_DETECTED", "primary_error": "AI_CODE_BOMB", ...} ``` ## CLI ```bash # Escanear repositório local python cli.py scan ./meu-projeto # Escanear todos os repos de um usuário GitHub python cli.py scan-github thiagofernandes1987-create # Filtrar repos específicos python cli.py scan-github thiagofernandes1987-create --repos apex,uco-sensor # Saída SARIF para GitHub Code Scanning python cli.py scan ./meu-projeto --format sarif > results.sarif # Iniciar servidor HTTP python cli.py serve --port 8080 --db uco.db --apex-url https://apex.example.com ``` ## API REST ``` POST /analyze — analisa código + classifica POST /analyze-pr — analisa diff de PR → SARIF + status POST /scan-repo — escaneia diretório remoto GET /health — liveness probe GET /docs — auto-documentação GET /anomalies — eventos UCO_ANOMALY_DETECTED persistidos POST /auth/keys — cria API key GET /apex/status — status da integração APEX POST /apex/ping — testa conectividade APEX ``` ## Instalação ```bash pip install numpy scipy PyWavelets # Opcional (tree-sitter para JS/TS/Java/Go): pip install tree-sitter tree-sitter-python tree-sitter-javascript \ tree-sitter-typescript tree-sitter-java tree-sitter-go ``` ## CI/CD Copie `.github/workflows/uco-sensor.yml` (gerado em `sensor-api/ci/`) para o seu repositório. Funciona como quality gate: bloqueia PRs com arquivos CRITICAL, faz upload SARIF para GitHub Code Scanning. ## Diff History - **v00.37.0**: Marco 3 completo — APEX integration, scan-github CLI, 209/209 testes - **v00.36.0**: Marco 2 completo — multi-language adapters, auth/billing, CI/CD - **v00.35.0**: Marco 1 completo — UCOBridge, SnapshotStore, FrequencyEngine pipeline
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