本發(fā)明涉及軟件開發(fā)輔助領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種軟件開發(fā)智能輔助方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在軟件開發(fā)過程中，代碼片段的重用性和穩(wěn)定性是提高開發(fā)效率和降低維護成本的關(guān)鍵因素。開發(fā)者在日常工作中頻繁編寫和修改的代碼片段，通常包含了豐富的業(yè)務(wù)邏輯和實現(xiàn)細節(jié)。這些代碼片段的管理和評估對于軟件項目的成功至關(guān)重要。然而，隨著代碼庫的擴展和版本的演變，代碼片段之間的依賴關(guān)系變得愈加復(fù)雜。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，通?；诖a片段的使用頻率來分析哪些片段被頻繁使用，這種方法存在明顯不足。使用頻率分析無法全面捕捉代碼片段的依賴關(guān)系和功能覆蓋范圍，忽視了代碼片段在不同功能模塊中的重要性和獨立性。此外，頻率分析無法有效評估代碼片段的重用性和穩(wěn)定性，難以為代碼片段的優(yōu)化和管理提供科學(xué)依據(jù)，導(dǎo)致代碼質(zhì)量和項目穩(wěn)定性難以保證。

3、為了解決上述問題，現(xiàn)提供一種技術(shù)方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供一種軟件開發(fā)智能輔助方法及系統(tǒng)，通過系統(tǒng)化方法提升代碼片段的獨立性、完整性及功能覆蓋率。首先，解析代碼片段的抽象語法樹，構(gòu)建多層次依賴圖和時序依賴圖，計算依賴圖的拉普拉斯矩陣并進行譜分解，獲取特征值和特征向量，評估代碼片段在功能模塊中的覆蓋范圍和重要性，從而計算預(yù)警隔離度和功能泛函率。通過加權(quán)對數(shù)調(diào)和平均公式計算功能覆蓋潛力系數(shù)，并與功能覆蓋潛力閾值比較，判斷代碼片段的可用性。其次，利用深度學(xué)習(xí)模型將代碼片段轉(zhuǎn)換為高維向量表示，通過模型訓(xùn)練捕捉代碼的語法和語義特征，實現(xiàn)對代碼功能和結(jié)構(gòu)的全面表征。此外，收集和預(yù)處理開發(fā)者當前編寫代碼的上下文信息，構(gòu)建并訓(xùn)練情境分析模型，實時理解開發(fā)者的意圖和需求，動態(tài)調(diào)整代碼片段推薦策略。結(jié)合特征嵌入和情境分析結(jié)果，應(yīng)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如k-means對代碼片段進行聚類和分類，形成語義相似和功能相關(guān)的代碼片段庫。顯著提升了代碼片段的分類、聚類和相似度計算的準確性，有效支持代碼搜索和推薦系統(tǒng)，優(yōu)化開發(fā)流程，提高代碼重用率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，減少開發(fā)和維護成本，確保系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運行，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、s1.通過代碼倉庫鉤子自動收集開發(fā)者編寫的代碼片段，對收集到的代碼片段進行預(yù)處理，構(gòu)建待分析代碼片段庫；

4、s2.對待分析代碼片段庫中的每個代碼片段，通過多層次依賴圖和時序依賴圖的構(gòu)建，計算最大流和最小割以量化代碼片段的預(yù)警隔離度，同時利用譜圖理論評估代碼片段的功能覆蓋范圍和多樣性，計算功能泛函率，根據(jù)預(yù)警隔離度和功能泛函率綜合篩選出基礎(chǔ)代碼片段，構(gòu)建基礎(chǔ)代碼片段庫；

5、s3.利用深度學(xué)習(xí)模型，將經(jīng)過步驟s2篩選的代碼片段轉(zhuǎn)換為高維向量表示，通過模型訓(xùn)練，捕捉代碼的語法和語義特征，生成能夠代表代碼功能和結(jié)構(gòu)的嵌入；

6、s4.結(jié)合開發(fā)者當前編寫代碼的上下文，使用情境分析模型理解開發(fā)者的意圖和需求，實時調(diào)整代碼片段的推薦策略；

7、s5.基于特征嵌入和情境分析結(jié)果，應(yīng)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對代碼片段進行聚類和分類，形成語義相似和功能相關(guān)的代碼片段庫。

8、在一個優(yōu)選的實施方式中，步驟s1包括以下內(nèi)容：

9、s1.1，配置倉庫鉤子腳本，使其在每次代碼提交時自動調(diào)用，鉤子腳本將提交的代碼片段提取并存儲到一個臨時數(shù)據(jù)庫中；

10、s1.2，利用g?itd?i?ff命令比較最新提交與之前版本的差異，從差異中提取新增或修改的代碼片段；

11、s1.3，對每個提取的代碼片段生成哈希值，檢查臨時數(shù)據(jù)庫中是否已有相同哈希值的代碼片段，若存在則跳過；

12、s1.4，去除代碼片段中的注釋和多余的空白字符，統(tǒng)一代碼風(fēng)格；

13、s1.5，提取提交日志中的元數(shù)據(jù)信息，將元數(shù)據(jù)與代碼片段關(guān)聯(lián)，存儲在臨時數(shù)據(jù)庫中；

14、s1.6，將預(yù)處理后的代碼片段存儲在待分析代碼片段庫中。

15、在一個優(yōu)選的實施方式中，步驟s2包括以下內(nèi)容：

16、使用預(yù)警隔離度和功能泛函率進行綜合處理計算得到功能覆蓋潛力系數(shù)

17、將功能覆蓋潛力系數(shù)與功能覆蓋潛力閾值進行比較，若功能覆蓋潛力系數(shù)大于或等于功能覆蓋潛力閾值，表示代碼片段在系統(tǒng)中的獨立性和多功能覆蓋能力均達到或超過預(yù)期標準，適合作為基礎(chǔ)代碼片段優(yōu)先考慮其優(yōu)化和復(fù)用，生成可用信號；反之，若功能覆蓋潛力系數(shù)小于功能覆蓋潛力閾值，表示代碼片段在實現(xiàn)功能時的獨立性和多功能覆蓋能力未達到預(yù)期標準，不適合作為基礎(chǔ)代碼片段，生成不可用信號；

18、對于生成可用信號的代碼片段，進行統(tǒng)計并匯總構(gòu)建基礎(chǔ)代碼片段庫。

19、在一個優(yōu)選的實施方式中，預(yù)警隔離度的獲取邏輯如下：

20、s2.1.1，解析代碼片段的抽象語法樹，識別直接依賴和間接依賴，分別構(gòu)建不同層次的依賴圖；

21、s2.1.2，分析代碼執(zhí)行路徑，構(gòu)建時序依賴圖，表示代碼片段在不同時間點的依賴關(guān)系；

22、s2.1.3，將多層次依賴圖和時序依賴圖融合，形成綜合依賴圖；

23、s2.1.4，為多層次依賴圖中的每條邊分配不同的容量，容量值基于依賴關(guān)系的強度和時序依賴的緊密度；

24、s2.1.5，設(shè)置綜合依賴圖的源節(jié)點s和匯節(jié)點t，源節(jié)點表示代碼片段的起點，匯節(jié)點表示代碼片段的終點；

25、s2.1.6，使用分層最大流算法，分別在不同層次的依賴圖上計算最大流；

26、s2.1.7，合并不同層次的最大流結(jié)果，形成綜合最大流；

27、s2.1.8，基于最大流結(jié)果，在綜合依賴圖上尋找最小割，確定多層次最小割邊集合；

28、s2.1.9，計算多層次最小割邊集合的總?cè)萘?，反映綜合依賴的強度；

29、s2.1.10，計算最小割邊集合的總?cè)萘?，即所有割邊的容量之和，預(yù)警隔離度定義為最小割容量的倒數(shù)，公式為：其中，e表示綜合依賴圖中的一條邊，邊代表代碼片段中變量和函數(shù)之間的依賴關(guān)系；c表示最小割邊集合，是在綜合依賴圖中將源節(jié)點s和匯節(jié)點t分割開的邊集合；c(e)表示邊e的容量，容量值基于依賴關(guān)系的強度和時序依賴的緊密度。

30、在一個優(yōu)選的實施方式中，功能泛函率的獲取邏輯如下：

31、s2.2.1，通過解析代碼片段的抽象語法樹，基于代碼的語法結(jié)構(gòu)提取依賴關(guān)系，構(gòu)建依賴圖；

32、s2.2.2，拉普拉斯矩陣用于表示圖的結(jié)構(gòu)特性，通過計算鄰接矩陣a和度矩陣d，得到拉普拉斯矩陣l；

33、s2.2.3，譜分解用于計算拉普拉斯矩陣的特征值和特征向量，通過分析特征值和特征向量獲得圖的連通性和群集特性；

34、s2.2.4，通過分析特征值和特征向量，評估代碼片段在功能模塊中的覆蓋范圍和重要性，選擇前k個最小的非零特征值及其對應(yīng)的特征向量，表示圖中的重要子群；

35、s2.2.5，功能泛函率通過特征值和特征向量的分析結(jié)果，綜合計算代碼片段在功能模塊中的覆蓋范圍和重要性，功能泛函率公式為其中，vi表示節(jié)點在圖中的位置和連接關(guān)系；λi表示圖的連通性特性。

36、在一個優(yōu)選的實施方式中，步驟s3包括以下內(nèi)容：

37、s3.1，收集和標注大量代碼片段樣本，覆蓋多種編程語言和功能模塊，將預(yù)處理后的代碼片段分詞或標記，轉(zhuǎn)換為模型可處理的輸入格式；

38、s3.2，基于預(yù)處理后的代碼片段，構(gòu)建詞匯表，統(tǒng)計所有代碼token，分配唯一的索引id；

39、s3.3，基于選擇的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，定義模型的輸入層，將token序列輸入模型，生成相應(yīng)的嵌入向量；構(gòu)建模型的編碼器層；添加注意力機制；

40、s3.4，定義損失函數(shù)，使用標注數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練；

41、s3.5，使用訓(xùn)練好的模型，將代碼片段輸入模型，生成對應(yīng)的高維向量表示，對生成的高維向量進行歸一化處理，將生成的高維向量存儲在向量數(shù)據(jù)庫中；

42、s3.6，利用模型的編碼器層和注意力機制，捕捉代碼片段的語法和語義特征。

43、在一個優(yōu)選的實施方式中，步驟s4包括以下內(nèi)容：

44、s4.1，獲取當前開發(fā)環(huán)境中的代碼片段、光標位置、編輯歷史上下文信息，利用ide插件，生成開發(fā)者當前編寫代碼的上下文信息；

45、s4.2，對收集到的上下文信息進行預(yù)處理，解析當前代碼片段的抽象語法樹，提取代碼結(jié)構(gòu)和語法信息，根據(jù)光標位置和編輯歷史，識別開發(fā)者當前的編輯意圖和潛在需求；

46、s4.3，基于選擇的情境分析模型，輸入預(yù)處理后的上下文信息，捕捉代碼的上下文關(guān)系和開發(fā)者的編輯習(xí)慣；

47、情境分析模型的輸入層接收預(yù)處理后的上下文信息，編碼層捕捉代碼片段的上下文依賴關(guān)系和語法結(jié)構(gòu)特征；

48、s4.4，使用標注數(shù)據(jù)集訓(xùn)練情境分析模型；

49、s4.5，將訓(xùn)練好的情境分析模型部署到開發(fā)環(huán)境中，實時接收和分析開發(fā)者的上下文信息，理解開發(fā)者的意圖和需求，根據(jù)分析結(jié)果，動態(tài)調(diào)整代碼片段的推薦策略，生成最符合當前開發(fā)情境的代碼片段推薦，利用模型的預(yù)測結(jié)果，實時更新推薦列表。

50、在一個優(yōu)選的實施方式中，步驟s5包括以下內(nèi)容：

51、收集所有代碼片段的特征嵌入和情境分析結(jié)果；

52、根據(jù)選擇的算法，訓(xùn)練無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型；

53、對于k-means，確定聚類數(shù)量k值，初始化聚類中心，迭代更新中心點直至收斂；

54、使用訓(xùn)練好的模型對代碼片段進行聚類和分類；

55、對于每個代碼片段，計算其與所有聚類中心的距離，分配到最近的聚類中心；

56、根據(jù)聚類和分類結(jié)果，構(gòu)建語義相似和功能相關(guān)的代碼片段庫，將同一聚類中的代碼片段歸為一類，形成具有相似語義和功能的代碼片段集合。

57、一種軟件開發(fā)智能輔助系統(tǒng)，包括：片段收集模塊、依賴解析模塊、特征嵌入模塊、情境分析模塊和聚類分類模塊；

58、片段收集模塊通過配置代碼倉庫鉤子，在每次代碼提交時自動收集開發(fā)者編寫的代碼片段，對收集到的代碼片段進行預(yù)處理，包括去除注釋、規(guī)范化縮進和格式，構(gòu)建待分析代碼片段庫，將預(yù)處理后的代碼片段數(shù)據(jù)傳遞給依賴解析模塊；

59、依賴解析模塊對待分析代碼片段庫中的每個代碼片段，通過多層次依賴圖和時序依賴圖的構(gòu)建，計算最大流和最小割以量化代碼片段的預(yù)警隔離度，同時利用譜圖理論評估代碼片段的功能覆蓋范圍和多樣性，計算功能泛函率，根據(jù)預(yù)警隔離度和功能泛函率綜合篩選出基礎(chǔ)代碼片段，構(gòu)建基礎(chǔ)代碼片段庫，將篩選出的基礎(chǔ)代碼片段數(shù)據(jù)傳遞給特征嵌入模塊；

60、特征嵌入模塊利用深度學(xué)習(xí)模型，將經(jīng)過篩選的基礎(chǔ)代碼片段轉(zhuǎn)換為高維向量表示，通過模型訓(xùn)練，捕捉代碼的語法和語義特征，生成能夠代表代碼功能和結(jié)構(gòu)的嵌入向量，形成特征嵌入庫，將生成的高維向量數(shù)據(jù)傳遞給情境分析模塊和聚類分類模塊；

61、情境分析模塊結(jié)合開發(fā)者當前編寫代碼的上下文，使用情境分析模型理解開發(fā)者的意圖和需求，實時調(diào)整代碼片段的推薦策略，將情境分析結(jié)果發(fā)送至聚類分類模塊；

62、聚類分類模塊基于特征嵌入和情境分析結(jié)果，應(yīng)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對代碼片段進行聚類和分類，形成語義相似和功能相關(guān)的代碼片段庫。

63、本發(fā)明一種軟件開發(fā)智能輔助方法及系統(tǒng)的技術(shù)效果和優(yōu)點：

64、1.本發(fā)明通過系統(tǒng)化的方法量化代碼片段的獨立性和完整性以及功能模塊覆蓋率，具體包括解析代碼片段的抽象語法樹(ast)，構(gòu)建多層次依賴圖和時序依賴圖，計算依賴圖的拉普拉斯矩陣，進行譜分解以獲得特征值和特征向量，評估代碼片段在功能模塊中的覆蓋范圍和重要性，并使用這些信息計算預(yù)警隔離度和功能泛函率。最終，通過加權(quán)對數(shù)調(diào)和平均公式計算功能覆蓋潛力系數(shù)，并將其與功能覆蓋潛力閾值比較，判斷代碼片段的可用性。進而通過系統(tǒng)化和量化的方法，高效評估代碼片段的獨立性、完整性及功能覆蓋能力，識別出高價值的基礎(chǔ)代碼片段，提高代碼重用率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，優(yōu)化代碼管理和開發(fā)流程，減少開發(fā)和維護成本，確保系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運行。

65、2.本發(fā)明利用深度學(xué)習(xí)模型將代碼片段轉(zhuǎn)換為高維向量表示，通過模型訓(xùn)練捕捉代碼的語法和語義特征，實現(xiàn)對代碼功能和結(jié)構(gòu)的全面表征。具體包括數(shù)據(jù)準備與預(yù)處理、構(gòu)建詞匯表和嵌入矩陣、設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型、模型訓(xùn)練、高維向量生成、語法和語義特征捕捉、嵌入向量的應(yīng)用等步驟。進而通過深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，提高了代碼片段的語法和語義理解能力，增強了代碼片段分類、聚類和相似度計算的準確性，有效支持代碼搜索和推薦系統(tǒng)，幫助開發(fā)者快速找到相關(guān)代碼片段并進行復(fù)用，從而顯著提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量，減少維護成本，促進代碼的高效管理和優(yōu)化。

66、3.本發(fā)明通過收集和預(yù)處理開發(fā)者當前編寫代碼的上下文信息，構(gòu)建并訓(xùn)練情境分析模型，實時理解開發(fā)者的意圖和需求，動態(tài)調(diào)整代碼片段推薦策略。技術(shù)特征包括收集代碼片段、光標位置、編輯歷史等上下文信息，解析代碼片段的抽象語法樹(ast)，設(shè)計情境分析模型，使用標注數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，部署模型以實時分析上下文并調(diào)整推薦策略，收集反饋并持續(xù)優(yōu)化模型。本發(fā)明的有益效果在于通過情境分析模型實時理解開發(fā)者的意圖和需求，提高代碼片段推薦的精準性和實用性，確保推薦結(jié)果與開發(fā)者需求高度匹配，幫助開發(fā)者快速找到相關(guān)代碼片段，減少重復(fù)勞動，優(yōu)化開發(fā)流程，從而顯著提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。

67、4.本發(fā)明通過收集和預(yù)處理代碼片段數(shù)據(jù)，結(jié)合特征嵌入和情境分析結(jié)果，應(yīng)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如k-means，對代碼片段進行聚類和分類，形成語義相似和功能相關(guān)的代碼片段庫。技術(shù)特征包括使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，計算代碼片段之間的距離，根據(jù)聚類結(jié)果評估效果，并構(gòu)建和持續(xù)優(yōu)化代碼片段庫。本發(fā)明的有益效果在于，通過自動化的聚類和分類過程，高效組織和管理代碼片段，顯著減少手工標注工作量，提高代碼片段檢索和復(fù)用的效率，幫助開發(fā)團隊快速定位高質(zhì)量代碼片段，優(yōu)化開發(fā)流程，提升代碼的可維護性和重用性。