基本信息
文件名称：大语言模型的代码重构与优化建议研究.docx
文件大小：89.55 KB
总页数：43 页
更新时间：2026-01-04
总字数：约3.79万字
文档摘要
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《大语言模型的代码重构与优化建议研究》
课题分析与写作指导
本课题聚焦于大语言模型在代码重构与优化领域的深度应用，旨在探索如何通过人工智能技术自动化识别代码质量问题并生成精准的重构建议，从而提升软件开发的效率与质量。随着软件系统规模的持续膨胀，传统人工代码审查方法在面对海量代码时显得力不从心，而大语言模型凭借其强大的语义理解与生成能力，为解决这一挑战提供了全新路径。研究内容涵盖代码质量分析的核心维度，包括但不限于圈复杂度、重复代码检测、可读性评估等指标体系，以及重构建议生成机制的设计与实现，例如将臃肿函数拆分为高内聚小函数、消除冗余逻辑、优化算法结构等具体策略