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申请/专利权人：广州嘉为科技有限公司
摘要：本申请提出一种基于DevOps的智能代码检查方法及系统，包括以下步骤：步骤1：流水线拉取代码；步骤2：获取代码检查类型；步骤3：解析代码文件语言类型；步骤4：调用Prompt模块接口获取提示词；步骤5：使用代码语言类型、代码检查类型和代码内容构建查询请求，从知识库检索知识；步骤6：处理代码内容、提示词和知识库数据，得到模型输入数据；步骤7：将模型输入数据输入LLM模型生成检查内容；步骤8：将模型生成内容格式化成检查结果；步骤9：将检查结果写入数据库。本发明通过集成多种LLM大模型和知识库，自动化进行代码检查，提高代码检查的准确性和效率，解决了传统代码检查方法中静态检查效果不佳、检查规则拓展困难、效率低下的问题。
主权项：1.一种基于DevOps的智能代码检查方法，其特征在于，包括：步骤1：流水线从代码库拉取代码到本地；步骤2：代码检查模块从流水线获取用户配置的代码检查类型，所述代码检查类型包括代码样式检查、代码缺陷检查和代码漏洞检查；步骤3：使用正则表达式从文件后缀名中提取代码语言类型；步骤4：使用代码语言类型和代码检查类型构建查询请求，调用Prompt模块接口获取Prompt提示词；步骤5：使用代码语言类型、代码检查类型和被检查代码内容构建查询请求，调用知识库接口获取相关的编码规范知识、安全规范知识、业务规范知识；步骤6：对代码内容、Prompt提示词和知识库数据格式化处理后进行组合，得到模型输入数据；步骤7：将模型输入数据，输入针对代码检查微调的LLM模型，得到LLM模型的生成内容；步骤8：根据Prompt中配置的输出格式将LLM模型内容转成格式化的检查结果；步骤9：将代码检查结果写入到数据库。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州嘉为科技有限公司 一种基于DevOps的智能代码检查方法及系统
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