本申請涉及計算機編程，具體而言，涉及一種代碼編輯輔助方法及工具。

背景技術：

1、在代碼編輯器領域，現(xiàn)有技術涵蓋了多種在線和離線編輯工具，支持廣泛的編程語言如javascript、python、sql等。這些工具通?；陂_源項目如ace和monaco?editor，提供了諸如代碼高亮、語法檢查、代碼折疊等基本功能。例如，visual?studio?code使用monaco?editor作為其核心組件，不僅提供高級代碼編輯功能，還具備一個強大的插件支持系統(tǒng)，允許用戶通過安裝不同的插件來擴展編輯器的能力。此外，部分編輯器集成了簡單的代碼自動完成和提示功能，這些功能主要依賴于靜態(tài)分析和預定義的代碼片段庫。

2、現(xiàn)有的代碼編輯器雖然提供了基礎的代碼自動完成和錯誤檢測功能，但在代碼邏輯理解和實時優(yōu)化建議方面表現(xiàn)不足，尤其是在多語言和大數(shù)據(jù)處理場景下的性能分析能力有限。此外，現(xiàn)有技術中的代碼編輯器缺少與大規(guī)模機器學習模型的深度集成，這限制了編輯器在提供高級代碼建議和實時輔助方面的潛力。因此，面對復雜的編程任務時，現(xiàn)有編輯器由于缺乏足夠的智能支持，導致編程效率和代碼質量受限，特別是在大數(shù)據(jù)和高并發(fā)的應用場景中，傳統(tǒng)編輯器提供的輔助功能無法滿足高效開發(fā)的需求。

3、針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供了一種代碼編輯輔助方法及工具，以至少解決相關代碼編輯輔助工具只能提供靜態(tài)代碼檢測功能，難以滿足用戶需求的技術問題。

2、根據(jù)本申請實施例的一個方面，提供了一種代碼編輯輔助方法，包括：獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼；利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息；利用預訓練的智能體決策模型對代碼編輯輔助信息進行分析，生成針對第一代碼的調整建議；在交互界面中展示調整建議。

3、可選地，智能編程編輯器為monaco-editor，交互界面為目標對象自定義的人機交互界面，獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼，包括：響應于目標對象訪問monaco-editor的訪問請求，配置與訪問請求對應的編程語言環(huán)境，其中，monaco-editor支持多語言編程；接收目標對象在交互界面中輸入的第一代碼。

4、可選地，在獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼之后，方法還包括：利用智能編程編輯器對第一代碼進行語法結構分析，得到代碼分析結果，其中，代碼分析結果中包括以下至少之一：第一代碼的代碼元素、語法樹結構；若代碼元素命中預設的元數(shù)據(jù)模板，和/或，語法樹結構命中預設的語法模板，直接在交互界面中展示與元數(shù)據(jù)模板和/或語法模板對應的代碼編輯提示信息；若代碼元素未命中元數(shù)據(jù)模板，且語法樹結構未命中語法模板，繼續(xù)利用檢索增強生成模型對第一代碼進行檢索分析。

5、可選地，在利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息之前，方法還包括：配置檢索數(shù)據(jù)庫，并對檢索數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行索引化，其中，檢索數(shù)據(jù)庫中包括：歷史代碼、歷史編程文檔；配置檢索增強生成模型的模型參數(shù)，其中，模型參數(shù)包括：檢索范圍、響應時間、精確度和回調函數(shù)；配置檢索增強生成模型的檢索算法為基于向量空間相似度的檢索算法。

6、可選地，利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息，包括：利用智能編程編輯器對第一代碼進行預處理，得到第二代碼，其中，預處理包括以下至少之一：代碼標準化、冗余代碼去除、錯誤代碼修正、語義增強；利用檢索增強生成模型從檢索數(shù)據(jù)庫中檢索與第二代碼關聯(lián)的歷史代碼和歷史編程文檔作為代碼編輯輔助信息。

7、可選地，智能體決策模型是利用目標對象的歷史編程數(shù)據(jù)訓練得到，利用預訓練的智能體決策模型對代碼編輯輔助信息進行分析，生成針對第一代碼的調整建議，包括：利用智能體決策模型對代碼編輯輔助信息進行分析，生成與目標對象的編程風格和習慣相匹配的調整建議，其中，調整建議中包括：針對第一代碼的錯誤修改建議、針對第一代碼的結構優(yōu)化建議。

8、可選地，在交互界面中展示調整建議之后，方法還包括：獲取目標對象在交互界面中輸入的針對調整建議的反饋信息；依據(jù)反饋信息對智能體決策模型再次進行訓練。

9、根據(jù)本申請實施例的另一方面，還提供了一種代碼編輯輔助工具，包括：智能編程編輯器、檢索增強生成模型和智能體決策模型，其中，智能編程編輯器，用于提供交互界面；獲取目標對象在交互界面中輸入的第一代碼；展示智能體決策模型生成的針對第一代碼的調整建議；檢索增強生成模型，用于從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息；智能體決策模型，用于對代碼編輯輔助信息進行分析，生成調整建議。

10、根據(jù)本申請實施例的另一方面，還提供了一種計算機程序產品，該計算機程序產品包括：計算機程序，其中，計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的代碼編輯輔助方法。

11、根據(jù)本申請實施例的另一方面，還提供了一種電子設備，該電子設備包括：存儲器和處理器，其中，存儲器中存儲有計算機程序，處理器被配置為通過計算機程序執(zhí)行上述的代碼編輯輔助方法。

12、在本申請實施例中，獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼；利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息；利用預訓練的智能體決策模型對代碼編輯輔助信息進行分析，生成針對第一代碼的調整建議；在交互界面中展示調整建議。通過集成檢索增強生成模型、智能體決策模型和智能編程編輯器，本申請實施例能夠根據(jù)當前的代碼上下文提供深入的代碼邏輯理解和實時優(yōu)化建議，這不僅有助于提高編程效率，還能有效減少代碼中的潛在錯誤。本申請解決了相關代碼編輯輔助工具只能提供靜態(tài)代碼檢測功能，難以滿足用戶需求的技術問題。

技術特征：

1.一種代碼編輯輔助方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能編程編輯器為monaco-editor，所述交互界面為所述目標對象自定義的人機交互界面，獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼之后，所述方法還包括：

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與所述第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息之前，所述方法還包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與所述第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息，包括：

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能體決策模型是利用所述目標對象的歷史編程數(shù)據(jù)訓練得到，利用預訓練的智能體決策模型對所述代碼編輯輔助信息進行分析，生成針對所述第一代碼的調整建議，包括：

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述交互界面中展示所述調整建議之后，所述方法還包括：

8.一種代碼編輯輔助工具，其特征在于，包括：智能編程編輯器、檢索增強生成模型和智能體決策模型，其中，

9.一種計算機程序產品，其特征在于，包括：計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至7中任意一項所述的代碼編輯輔助方法。

10.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器，其中，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被配置為通過所述計算機程序執(zhí)行權利要求1至7中任意一項所述的代碼編輯輔助方法。

技術總結
本申請公開了一種代碼編輯輔助方法及工具。其中，該方法包括：獲取目標對象在智能編程編輯器的交互界面中輸入的第一代碼；利用檢索增強生成模型從預設的檢索數(shù)據(jù)庫中檢索并生成與第一代碼關聯(lián)的代碼編輯輔助信息；利用預訓練的智能體決策模型對代碼編輯輔助信息進行分析，生成針對第一代碼的調整建議；在交互界面中展示調整建議。本申請解決了相關代碼編輯輔助工具只能提供靜態(tài)代碼檢測功能，難以滿足用戶需求的技術問題。

技術研發(fā)人員：劉青松,阮宜龍,張云龍
受保護的技術使用者：中電信人工智能科技（北京）有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30