Auto Code Grader 🎯

Система автоматической оценки качества студенческого кода с использованием AI и метрик качества.

🚀 Возможности

• ✅ Функциональная проверка через юнит-тесты
• 📊 Анализ сложности кода (цикломатическая сложность)
• 🎨 Проверка стиля (PEP 8, Google Style Guide)
• 🔍 Поиск дублирования кода
• 💬 NLP-анализ комментариев и имен переменных
• 📈 Визуальная аналитика с интерактивными дашбордами

🏗 Архитектура

src/
├── analyzers/           # Анализаторы кода
│   ├── complexity_analyzer.py
│   ├── style_analyzer.py
│   └── duplication_analyzer.py
├── nlp/                 # NLP-анализ
│   ├── comment_analyzer.py
│   └── name_analyzer.py
├── testing/             # Система тестирования
│   └── test_runner.py
├── visualization/       # Визуализация
│   └── dashboard.py
└── utils/               # Вспомогательные утилиты

🛠 Установка

🏃 Использование

Базовый анализ кода

Запуск дашборда

📊 Метрики оценки

🧪 Тестирование

🔧 CI/CD

Проект использует GitHub Actions для:

• ✅ Автоматического тестирования
• 📊 Анализа качества кода
• 🔒 Проверки безопасности
• 📈 Сбора метрик

📁 Примеры

В папке

• student_code.py
  — пример студенческого кода
• test_student_code.py
  — пример тестов
• complex_code.py
  — код с проблемами для анализа

🎯 Критерии оценки проекта

Полезность (4 балла)

• ✅ Решает реальную проблему автоматизации оценки
• ✅ Четко определена область применения (AI в образовании)
• ✅ Имеет потенциал практического использования

Оформление (3 балла)

• ✅ Логичная структура папок
• ✅ Наличие
  .gitignore
  и
  requirements.txt
• ✅ Код в
  src/
  , тесты в
  tests/

Работоспособность (4 балла)

• ✅ Код работает локально
• ✅ Настроен GitHub Actions workflow
• ✅ Проверка PEP 8
• ✅ Написаны юнит-тесты

Документация (2 балла)

• ✅ Полный README с примерами
• ✅ Описание установки и использования
• ✅ Отсутствие опечаток

Креатив CI/CD (2 балла)

• ✅ Два workflow с разными задачами
• ✅ Практическая ценность (анализ качества + безопасность)
• ✅ Полная документация

🤝 Разработка

Установка для разработки

Добавление нового анализатора

1. Создайте класс в
   src/analyzers/
2. Реализуйте метод
   analyze(code: str) -> dict
3. Добавьте в
   src/main.py
4. Напишите тесты в
   tests/

📄 Лицензия

MIT License — смотрите файл

👥 Авторы

Пульников Артём Алексеевич РИ-150911