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龙图腾网获悉西交网络空间安全研究院;西安交通大学申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120010858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510150718.7，技术领域涉及：G06F8/41；该发明授权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是由晋武侠;桑磊;刘烃设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一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，其特征在于，包括以下步骤： S1、UML模型定义、映射及验证，根据需求和功能描述完成模型的初步代码框架映射及验证；所述UML模型定义、映射及验证，包括： 基于UML正向工程，将UML模型与目标实现语言进行映射，定义类结构、方法职责、类之间的关系及基础代码框架； 利用类图映射类定义、包结构、属性、接口、枚举和基础方法，并对生成的代码进行初步验证以确保一致性； S2、设定精细化的提示词工程，基于大语言模型，设定精细化的提示词策略，利用自然语言与模型进行交互，生成初步补全后的类级别代码； 所述设定精细化的提示词工程，包括： 通过多种提示词策略，包括输入语义、输出定制、错误识别、提示改进、交互优化和上下文控制，针对代码生成过程进行细粒度的引导； 在提示词设计中，基于代码生成的准确性、安全性和泛化能力三个维度进行优化，以完善步骤S1生成的类级别代码，实现对代码结构的初步补全； S3、这对得到的类级别代码进行静态代码分析，完成抽象语法树的构建，实体、依赖分析，扫描代码中存在的错误调用问题； 对于检查错误调用，首先进行作用域校验，获取静态分析之后的实体，实体是代码中的一个方法、函数或其他代码块，之后检查实体是否是scope类型，即是否属于特定的作用域，如果该实体是scope类型，则进一步进行存在性校验，检查该实体内部是否包含call调用，这需要识别实体内部是否存在对其他方法或函数的调用，之后得到该实体所包含的所有call调用，接着进行参数与返回值兼容性校验，判断该实体所调用的实体是否存在，确保被调用的方法或函数在代码库中是有效的，记录错误调用，如果被调用的实体不存在，则记录该错误调用； S4、基于质量反馈的代码迭代完善；包括： 基于步骤S3中识别的错误调用和其他静态分析反馈结果，通过精细化的提示词方法与大语言模型进行多轮交互，针对代码错误进行修复和优化； 生成的修改结果应用于初始代码，随后重复步骤S3的静态分析和错误检查，直至错误调用和其他静态检查问题消除；通过持续的交互与上下文控制，实现代码的迭代完善，最终生成高质量代码； S5、非功能性质量评估，确定生成最终的高质量代码；评估包括可维护性、圈复杂度及性能指标，若评估结果不符合预定标准，继续与大语言模型交互进行优化，最终生成符合质量要求的高质量代码。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西交网络空间安全研究院;西安交通大学，其通讯地址为：311800 浙江省绍兴市诸暨市浦阳路18号科创园3#楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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