一种基于静态分析和大语言模型的代码生成与质量优化方法

本发明公开了一种基于静态分析和大语言模型的代码生成与质量优化方法，该方法包括：首先，根据需求和功能描述，利用大语言模型完成代码框架的初步生成与验证；然后，通过精细化的提示词工程与大语言模型交互，生成初步的类级别代码；对生成的代码进行静态分析，构建抽象语法树，检测实体、依赖关系及潜在的错误调用；基于静态分析的反馈结果，结合大语言模型进行多次迭代交互，持续优化代码；最终，对优化后的代码进行非功能性质量评估，确保高质量的类级别代码生成。该发明不仅能够根据需求和功能描述自动生成代码框架，还可以通过静态分析与质量评估反馈机制提高代码的可靠性和可维护性，解决了现有技术中低质量代码生成的问题。