Analyses Hivee

Hivee pilote tes outils, et apporte ses propres analyses. Le code, puis la surface exposée.

Tes outils restent la base : Hivee lit leurs résultats. Quand tu veux aller plus loin, il lit lui-même le code d'un dépôt connecté et observe ce que ton site sert en production. Les constats rejoignent le même registre, avec le même suivi.

Analyse du code

36 règles détectent déjà des défauts sur les schémas, la configuration et le code (Prisma, GraphQL, couche web, Supabase, Next.js). 6 autres sont décrites et pas encore câblées. Le code est lu en mémoire, jamais exécuté, jamais conservé.

Surface exposée (bêta, plan Premium)

Après la preuve que tu possèdes le domaine, Hivee observe ce que n'importe quel visiteur reçoit : en-têtes, cookies, CORS, certificat, chemins sensibles. Requêtes GET, HEAD et OPTIONS uniquement, aucun corps de réponse conservé.

Le verdict croisé

Hivee compare ce que ton dépôt déclare à ce que la production sert. Une protection écrite dans le code mais absente en production est signalée, ce que ni la lecture du code ni l'observation du site ne voient seules.

Du constat à la preuve

Un constat technique peut être proposé comme preuve candidate de readiness : un humain la valide, rien n'est déposé automatiquement.

Limites dites : Le moteur lit le JavaScript et le TypeScript, avec les schémas Prisma, GraphQL et les migrations SQL Supabase. Les autres langages ne sont pas encore couverts. La lecture du code passe par GitHub (dépôts publics, et dépôts privés via l'application Hivee). Pour GitLab et Azure DevOps, les alertes sont importées, la lecture du code arrive. Les constats arrivent après un traitement de fond, pas à la seconde : l'analyse est mise en file, puis les résultats rejoignent le registre. La surface exposée n'est pas un pentest : une observation passive ne remplace ni test d'intrusion ni revue manuelle.

Correction assistée

Du finding au correctif, sans page blanche. Suggestion assistée, validation humaine.

Sur un finding, Hivee génère un diagnostic en français, une suggestion de correctif et un test de non-régression, que ton équipe relit et valide avant toute action. Avec le contexte IA du projet activé, la suggestion tient compte de ton finding et des conventions de ton dépôt.

Diagnostic contextualisé

Avec le contexte IA du projet activé, pourquoi c'est un risque dans ton code à toi ; sans lui, une correction générique de la règle, sans rien de ton projet.

Correctif proposé, jamais appliqué

La suggestion arrive avec son raisonnement et son test de non-régression. Ton équipe décide.

Conventions du dépôt

Si tu actives le contexte IA du projet, les fichiers de règles et de style de ton dépôt guident la suggestion, pour qu'elle suive tes habitudes plutôt qu'un style générique.

Confiance affichée

Chaque suggestion annonce son niveau de confiance, pour que tu saches où relire de près.

Aucune correction n'est appliquée automatiquement dans ton code : chaque suggestion est un point de départ écrit par l'IA, la relecture et la décision restent humaines. Sans ton accord, seuls la règle et son message générique partent chez notre fournisseur d'IA ; si tu actives le contexte IA du projet, le contexte du finding, les conventions de ton dépôt et, avec l'offre Premium, un extrait de code partent aussi. Les fichiers de conventions synchronisés sont lus et stockés.