代码修正方法及装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品制造方法及图纸

本申请提供一种代码修正方法及装置、电子设备、存储介质、计算机程序产品，包括：在代码编写过程中，将代码和执行环境复制到目标插件内；响应于测试指令，确定触发对目标插件内被测代码的代码测试功能；通过目标插件在基础环境和被测代码的执行环境下，执行被测代码，并判断是否捕获错误信息；若是，通过目标插件将被测代码和错误信息提交至指定AI大模型；通过目标插件获取指定AI大模型返回的修正后代码，将修正后代码作为新的被测代码，返回执行被测代码，并判断是否捕获错误信息的步骤；反复迭代，直至无法捕获错误信息，将最后获得的修正后代码作为正确代码。本方案，提高了代码修正的效率，降低了时间成本。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机，特别涉及一种代码修正方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质、计算机程序产品。

技术介绍

1、随着ai(artificial intelligence，人工智能)大模型的发展，对于多个行业的辅助生产能力有了显著提升。在开发领域，可以借助ai大模型对开发人员编写的代码进行错误识别。目前，ai大模型经过大量代码样本训练，能够理解和分析编程语言的语法和逻辑结构。在开发过程中，开发人员可以将代码提交至ai大模型，使得ai大模型识别出代码中的语法错误、逻辑错误、性能问题和安全漏洞，并基于检测到的问题给出对应的解决方案。

2、然而，相关方案中，开发人员依据ai大模型提供的反馈和建议，对代码进行修改之后，新的代码可能仍然存在问题。因此，开发人员需要重新将代码提交至ai大模型，使得ai大模型重新对代码中的错误进行识别。每次修改完均需要重新提交，并基于ai大模型的输出结果重新修改代码。整个过程需要人工多次介入处理，效率低下，时间成本较高。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的在于提供一种代码修正方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种代码修正方法，应用于编辑器，其特征在于，所述编辑器搭载目标插件，所述目标插件集成Python的基础环境，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于测试指令，确定触发对所述目标插件内被测代码的代码测试功能之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定AI大模型包括多个子模型；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标插件集成所述指定AI大模型的应用...

【技术特征摘要】

1.一种代码修正方法，应用于编辑器，其特征在于，所述编辑器搭载目标插件，所述目标插件集成python的基础环境，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述响应于测试指令，确定触发对所述目标插件内被测代码的代码测试功能之前，所述方法还包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定ai大模型包括多个子模型；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢春雷，夏凌莉，郭玮，
申请(专利权)人：武汉新致数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：