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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120872845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511368729.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法及系统是由赵彦杰;刘伊扬;黎立;王浩宇;王美珍设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法及系统。以待分析的JavaScript工程项目为输入，依托静态分析技术，构建函数识别图、函数上下文依赖图以及第三方接口语义图，系统化建模函数的定义位置、模块结构、调用关系、参数类型与外部依赖等信息。基于该结构化建模结果，进一步构建统一格式的提示词，用于引导大语言模型生成具备语义一致性与可执行性的单元测试用例。在生成测试代码后，支持对结果进行语法校验、断言识别与依赖补全，自动产出符合工程结构的测试文件。本发明能够显著提升测试用例的生成准确性、路径覆盖率与工程适配能力，适用于多类JavaScript项目与主流Node.js应用场景，具备良好的扩展性与通用性。

本发明授权一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的JavaScript上下文感知测试生成方法，其特征在于，包括： 对目标JavaScript数据进行解析，得到测试函数集合； 通过AST分析所述测试函数集合中的所有函数，得到结构化依赖关系，表示为；同时记录函数元数据信息为； 构建函数识别图； 通过AST分析获取所述测试函数集合中可测试函数的调用图和数据流图； 基于所述调用图，提取目标函数之间的调用关系，形成函数调用边，加入有效调用边集合； 基于所述数据流图，分析函数间的参数流动和依赖关系，提取函数中的参数数据节点，形成上下文实体集合； 提取函数代码中的语义信息，得到依赖边的语义标签； 构建函数上下文依赖图； 解析所述目标JavaScript数据中的依赖项，得到第三方导出函数集合； 识别所述目标JavaScript数据中对外部接口的实际调用路径与调用参数，标记为； 对所述第三方导出函数集合中的导出函数进行分析，提取函数签名、参数结构、返回值类型和典型调用示例，将这些信息标记为； 构建第三方接口语义图； 构建提示词图；其中，为节点集合，为依赖关系边集合，为属性映射集合； 将所述提示词图中的信息组成格式化的提示词，输入至大语言模型，输出测试代码； 对所述测试代码进行后处理操作，得到测试文件。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430200 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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