一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法技术

本发明专利技术涉及一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，该方法利用基于代码的大模型，通过模型在预训练阶段学习到的代码理解能力和生成能力，结合静态代码扫描分析工具对潜在异味的精准定位，能够有效地识别和修复软件代码中的潜在异味。这种方法可以显著提高软件开发的效率和代码质量，减少人工干预，同时确保更高的代码安全性和可维护性。该技术不仅适用于传统的软件开发过程，也适应于持续集成和持续部署(CI/CD)环境中的动态代码。通过这种方式，可以有效地管理和优化大规模软件项目的代码库。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机科学领域，特别是针对软件开发中代码异味检测和自动化重构的技术，具体涉及一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法。

技术介绍

1、随着软件工程的快速发展和编程实践的多样化，遵守编码规范成为确保代码质量、提高软件可维护性及团队协作效率的关键因素。良好的代码质量直接影响软件的稳定性、安全性和性能，而忽视编码规范可能带来诸多开发问题，例如增加异味率、降低代码可读性及可维护性。

2、手动检查和修正不符合规范的代码不仅耗时而且容易受到审查者个人经验和偏好的影响，导致代码审查的不一致性和效率低下。此外，不遵循编码规范可能导致的具体影响包括：

3、(1)维护成本提高：不统一的编码风格增加了理解和修改代码的难度，从而提高了维护成本。

4、(2)缺乏可扩展性：不规范的代码往往难以扩展或集成新功能，限制了软件的发展速度。

5、(3)安全风险：例如，未进行适当的输入验证可能导致sql注入等安全漏洞。

6、尽管已有工具如静态代码分析器和格式化工具可以自动化检测和修正一些常见问题，但这些工具依赖固定规本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，其特征在于：所述S103中，对每条异味修复数据构建提示词的具体步骤如下：

3.如权利要求1或2所述的一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，其特征在于：所述S104中，基座模型训练的具体步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于大模型的代码静态分析警告自动修复方法，其特征在于：所述s103中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小洪，张耀升，鄢萌，梁家源，郭天泽，丁磊，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：