Eric Coissac
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Ajout et configuration d’un environnement de développement conteneurisé (devcontainer) avec support multi-langages (Go, Rust, Python), intégration d’outils LLM locaux/cloud (LM Studio, Claude Pro), et refonte des outils MCP : suppression du module sandbox, correction de la gestion des chemins projet dans jj.py, ajout d’une fonction jj_new_tool, et structuration du Makefile pour le build multiplateforme. Mise à jour des scripts (docker-entrypoint.sh, setup-devcontainer.sh), du README.md et de bin/jj-ai-commit.sh pour automatiser la génération de messages de commit à partir des résumés des fichiers modifiés.
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# PMOCrazyCoder
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Environnement de développement conteneurisé avec assistance IA intégrée — Go, Rust, Python, TypeScript, R, Ruby — et outillage IA local (LM Studio) ou cloud (Claude Pro).
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## Vision
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> Un container de développement complet, multi-langages, avec LSP, outils IA et MCP intégrés,
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> utilisable depuis Zed, VS Code ou Cursor, avec persistance par projet.
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## Ce que contient l'image
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### Langages et compilateurs
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- **Go** (dernière version stable via script)
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- **Rust** (stable + nightly, avec rustfmt, clippy, rust-analyzer, rust-src)
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- **Python 3** (avec ruff, fastmcp, ipython, tasklin)
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- **Node.js / npm** (avec TypeScript, ESLint, Prettier, Pyright, typescript-language-server)
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- **Ruby** (avec github-linguist)
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- **R**
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- **Clang / LLVM** (clangd inclus)
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### Outils de développement
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- `jj` (Jujutsu VCS) + `jj-lsp`
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- `gopls`, `mcp-language-server`
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- `cargo-edit`, `cargo-watch`, `cargo-outdated`, `cargo-make`, `cargo-binstall`
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- `sqlite3`, `cmake`, `make`, `git`
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- `aichat` (client LLM CLI)
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### Assistants IA
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- **Claude Code** (installé au `postCreateCommand`)
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- **opencode** (configuré via l'entrypoint)
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- **aichat** (configuré via l'entrypoint, connecté au LLM local)
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## Utilisation rapide
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### Ajouter l'environnement à un projet existant
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```bash
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curl -fsSL https://gargoton.petite-maison-orange.fr/eric/PMOCrazycoder/raw/branch/main/setup-devcontainer.sh | bash
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```
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Ou avec un endpoint LLM personnalisé :
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```bash
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LOCAL_LLM_API=http://monserveur:1248/v1 bash setup-devcontainer.sh
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```
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Le script télécharge les fichiers `devcontainer.json` et `docker-compose.yml` directement depuis le dépôt Gitea, crée les répertoires de persistance dans `.devcontainer/config/` et met à jour `.gitignore`.
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### Ouvrir dans le container
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Ouvrir le projet dans VS Code, Zed ou Cursor et choisir "Reopen in Container". L'image est tirée automatiquement depuis le registry.
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### Authentifier Claude Code
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Dans le panneau Claude Agent de Zed, lancer `/login` et choisir "Log in with Claude.ai" (abonnement Pro/Max).
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## Persistance par projet
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Toutes les données et caches sont persistés dans `.devcontainer/config/` (ignoré par git) :
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| Répertoire | Contenu |
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| `config/claude/` | Sessions et config Claude Code |
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| `config/opencode/` | Config opencode |
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| `config/aichat/` | Config aichat |
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| `config/ai_index/` | Index de code du projet |
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| `config/cargo-registry/` | Cache crates.io |
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| `config/cargo-git/` | Cache dépendances git Cargo |
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| `config/cargo-bin/` | Binaires Rust installés pour le projet |
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| `config/go-cache/` | Cache modules Go |
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| `config/go-bin/` | Binaires Go installés pour le projet |
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| `config/python-local/` | Paquets pip user + gems Ruby |
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| `config/npm-cache/` | Cache npm |
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| `config/r-libs/` | Paquets R installés |
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### Installer des binaires persistants
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```bash
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# Rust — persiste dans .devcontainer/config/cargo-bin/
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cargo install cargo-nextest
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# Go — persiste dans .devcontainer/config/go-bin/
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GOBIN=~/go/bin go install github.com/some/tool@latest
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# Python — persiste dans .devcontainer/config/python-local/
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pip install --user monpaquet
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# R — persiste dans .devcontainer/config/r-libs/
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R -e 'install.packages("tidyverse")'
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```
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## LLM local
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L'entrypoint configure automatiquement opencode et aichat pour pointer sur `LOCAL_LLM_API`
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(défaut : `http://host.docker.internal:1248/v1`).
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Variables d'environnement disponibles dans le container :
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| Variable | Défaut | Description |
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|---|---|---|
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| `LOCAL_LLM_API` | `http://host.docker.internal:1248/v1` | Endpoint OpenAI-compatible |
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| `LLM_MODEL` | `ollama:qwen/qwen3-coder-next@4bit` | Modèle à utiliser |
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| `TEMPERATURE` | `0.5` | Température |
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| `NUM_CTX` | `32768` | Taille de contexte |
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| `MAXTOKEN` | `4096` | Tokens max en sortie |
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## Construire et publier l'image
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```bash
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# Build natif (local)
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make build
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# Build multi-arch (amd64 + arm64) + push vers le registry
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make all
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# Push uniquement (si l'archive OCI existe déjà)
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make push
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# Lister toutes les targets
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make help
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```
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L'image est publiée sur `niepce.petite-maison-orange.fr/public/pmocrazycoder:latest`.
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Le push utilise `skopeo` — assurez-vous d'être authentifié sur le registry.
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## Sources
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- Dépôt git : `https://gargoton.petite-maison-orange.fr/eric/PMOCrazycoder`
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- Registry OCI : `niepce.petite-maison-orange.fr/public/pmocrazycoder:latest`
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## Licence
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CECILL-2.1
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