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申请/专利权人：南京大学
摘要：一种依托大模型的代码异味检测与重构引导技术，其特征是基于代码分析与大模型的代码异味检测与修复方法。主要分为三个部分，Project分析、代码异味检测、代码异味修复。Project分析即代码进行预处理，自动分析项目上下文关系，构建类逻辑关系图以及方法逻辑关系图。第二部分为代码异味检测，采用规则匹配与大模型结合的方法完成，最终输出代码异味统计结果以及检测报告。第三部分为修复重构，借助方法逻辑关系图引导大模型学习程序内部代码结构，在代码层指向性的感知代码异味并对不规范代码结构进行调整，在维持代码逻辑结构的同时完成代码异味检测与修复工作。本技术致力于全面检测并修复项目中存在的代码异味，降低技术债务，提高代码整洁度。
主权项：1.一种依托大模型的代码异味检测与重构引导技术，其特征是通过代码分析，并通过分析结果引导大模型参与完成代码异味检测与修复的方法，主要包括三个部分，Project分析、代码异味检测、代码异味修复。代码分析即代码预处理，自动分析项目上下文关系，构建类逻辑关系图以及方法逻辑关系图；代码异味检测阶段，首先对代码异味进行分类，基于方法的代码异味和基于类的代码异味，分别采用规则匹配与大模型结合的方法完成检测，最终输出代码异味统计结果以及检测报告；根据Projects阶段得到的类逻辑关系图以及方法逻辑关系图以及检测阶段获得的检测报告，引导大模型给出代码修复方法，然后自动化修复文件中不规范代码，最终完成代码重构，提高项目整洁度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种依托大模型的代码异味检测与重构引导技术
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