本公開涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種代碼質(zhì)量管控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今軟件開發(fā)過程中，隨著項(xiàng)目規(guī)模的不斷擴(kuò)大，確保代碼邏輯的精確性和可靠性成為項(xiàng)目成功的關(guān)鍵。人力資源在審查現(xiàn)有代碼以預(yù)防潛在缺陷方面扮演著至關(guān)重要的角色。然而，這一過程往往是時(shí)間消耗大且勞動(dòng)密集型的。根據(jù)學(xué)術(shù)研究表明，當(dāng)項(xiàng)目中未審查的代碼行數(shù)超過200行時(shí)，發(fā)現(xiàn)漏洞的效率將顯著降低。因此，為確保后續(xù)開發(fā)活動(dòng)順利進(jìn)行，定期進(jìn)行代碼審查成為必要條件。

2、傳統(tǒng)的代碼審查方法主要依賴于靜態(tài)代碼分析工具，這些工具融合了多種主流編程規(guī)范，例如pep8和google?style等，以識(shí)別代碼中的語義錯(cuò)誤。盡管這些工具在檢測(cè)代碼表層問題方面表現(xiàn)出色，但它們?cè)诶斫獯a的高層語義和邏輯結(jié)構(gòu)方面存在明顯的局限性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本公開提供一種代碼質(zhì)量管控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中代碼審查不夠全面、準(zhǔn)確率低的問題。

2、第一方面，本公開提供一種代碼質(zhì)量管控方法，所述方法包括：

3、通過預(yù)先設(shè)定的第一提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：對(duì)代碼文件根據(jù)預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，識(shí)別其中的代碼問題，并提出相應(yīng)的修改建議；

4、通過預(yù)先設(shè)定的第二提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：根據(jù)代碼修改建議以及預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)識(shí)別出的問題代碼文件進(jìn)行修正。

5、進(jìn)一步的，在根據(jù)代碼修改建議以及預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)識(shí)別出的問題代碼文件進(jìn)行修正之前，所述方法還包括：

6、使用靜態(tài)代碼分析工具對(duì)代碼文件進(jìn)行分析，識(shí)別其中的代碼問題，并提出相應(yīng)的修改建議；

7、整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件。

8、進(jìn)一步的，整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件，包括：

9、解析大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，提取各代碼問題的信息要素，該要素至少包括行號(hào)、問題描述和修改建議；

10、按行號(hào)遍歷各代碼問題：檢查當(dāng)前代碼問題的行號(hào)是否已記錄在代碼修改意見文件；如果是，則對(duì)當(dāng)前代碼問題與代碼修改意見文件中具有相同行號(hào)的其它代碼問題進(jìn)行信息要素的冗余消除；如果否，則將當(dāng)前代碼問題的信息要素記錄至代碼修改意見文件。

11、進(jìn)一步的，所述方法還包括：獲取對(duì)基于第一提示策略或第二提示策略生成的大型語言模型輸出內(nèi)容的評(píng)價(jià)結(jié)果；將獲取到的評(píng)價(jià)結(jié)果反饋至大型語言模型，以使大型語言模型進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。

12、進(jìn)一步的，所述方法還包括：獲取預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，其中該標(biāo)準(zhǔn)至少?gòu)娜缦挛鍌€(gè)維度評(píng)估代碼質(zhì)量：注釋、復(fù)雜度、功能性、命名和風(fēng)格。

13、第二方面，本公開還提供一種代碼質(zhì)量管控裝置，所述裝置包括：

14、代碼審查單元，用于通過預(yù)先設(shè)定的第一提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：對(duì)代碼文件根據(jù)預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，識(shí)別其中的代碼問題，并提出相應(yīng)的修改建議；

15、代碼修正單元，用于通過預(yù)先設(shè)定的第二提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：根據(jù)代碼修改建議以及預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)識(shí)別出的問題代碼文件進(jìn)行修正。

16、進(jìn)一步的，所述裝置還包括審查整合單元，用于：使用靜態(tài)代碼分析工具對(duì)代碼文件進(jìn)行分析，識(shí)別其中的代碼問題，并提出相應(yīng)的修改建議；整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件。

17、進(jìn)一步的，審查整合單元用于整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件，包括：

18、解析大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，提取各代碼問題的信息要素，該要素至少包括行號(hào)、問題描述和修改建議；

19、按行號(hào)遍歷各代碼問題：檢查當(dāng)前代碼問題的行號(hào)是否已記錄在代碼修改意見文件；如果是，則對(duì)當(dāng)前代碼問題與代碼修改意見文件中具有相同行號(hào)的其它代碼問題進(jìn)行信息要素的冗余消除；如果否，則將當(dāng)前代碼問題的信息要素記錄至代碼修改意見文件。

20、進(jìn)一步的，所述裝置還包括模型優(yōu)化單元，用于：獲取對(duì)基于第一提示策略或第二提示策略生成的大型語言模型輸出內(nèi)容的評(píng)價(jià)結(jié)果；將獲取到的評(píng)價(jià)結(jié)果反饋至大型語言模型，以使大型語言模型進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。

21、進(jìn)一步的，所述裝置還包括標(biāo)準(zhǔn)獲取單元，用于：獲取預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，其中該標(biāo)準(zhǔn)至少?gòu)娜缦挛鍌€(gè)維度評(píng)估代碼質(zhì)量：注釋、復(fù)雜度、功能性、命名和風(fēng)格。

22、第三方面，本公開還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：殼體、處理器、存儲(chǔ)器、電路板和電源電路，其中，電路板安置在殼體圍成的空間內(nèi)部，處理器和存儲(chǔ)器設(shè)置在電路板上；電源電路，用于為上述電子設(shè)備的各個(gè)電路或器件供電；存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)可執(zhí)行程序代碼；處理器通過讀取存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的可執(zhí)行程序代碼來運(yùn)行與可執(zhí)行程序代碼對(duì)應(yīng)的程序，用于執(zhí)行第一方面所述的代碼質(zhì)量管控方法。

23、第四方面，本公開還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有一個(gè)或者多個(gè)程序，所述一個(gè)或者多個(gè)程序可被一個(gè)或者多個(gè)中央處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)第一方面所述的代碼質(zhì)量管控方法。

技術(shù)特征：

1.一種代碼質(zhì)量管控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在根據(jù)代碼修改建議以及預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)識(shí)別出的問題代碼文件進(jìn)行修正之前，所述方法還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

6.一種代碼質(zhì)量管控裝置，其特征在于，所述裝置包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括審查整合單元，用于：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，審查整合單元用于整合大型語言模型生成的代碼修改建議與靜態(tài)代碼分析工具生成的代碼修改建議，形成代碼修改意見文件，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括模型優(yōu)化單元，用于：

10.根據(jù)權(quán)利要求6-9中任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括標(biāo)準(zhǔn)獲取單元，用于：

技術(shù)總結(jié)
本公開提供一種代碼質(zhì)量管控方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中所述方法包括：通過預(yù)先設(shè)定的第一提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：對(duì)代碼文件根據(jù)預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析，識(shí)別其中的代碼問題，并提出相應(yīng)的修改建議；通過預(yù)先設(shè)定的第二提示策略，引導(dǎo)大型語言模型：根據(jù)代碼修改建議以及預(yù)定義的代碼編寫標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)識(shí)別出的問題代碼文件進(jìn)行修正。本公開提供的技術(shù)方案可適用于各種需要對(duì)代碼質(zhì)量加以管理的場(chǎng)景，以解決現(xiàn)有技術(shù)中代碼審查不夠全面、準(zhǔn)確率低的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：吳顯宏
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京面壁智能科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21