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Enhancing Software Maintainability Through LLM-Assisted Code Refactoring
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-12089-2_10.png)
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摘要
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高质量代码，特别是在可维护性方面，对于确保软件长期保持高效和适应性至关重要，同时还能降低长期维护成本。随着人工智能的持续发展，其在软件开发中的应用为提升代码质量提供了新的机遇。本研究探讨了使用大型语言模型（LLMs）通过代码重构来增强软件可维护性的应用。结果表明，LLMs可以有效地用于此目的，其效果因模型和所用评估指标的不同而有所差异。尽管本研究基于一组有限的Python项目及特定的提示策略，但它为理解LLMs在此背景下的更广泛应用提供了有意义的步骤。
Keyword:
LLMs
Code Maintainability
Code Quality
Technical Debt
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Empirical Evaluation of the Impact of Object-Oriented Code Refactoring on Quality Attributes: A Systematic Literature Review面向对象代码重构对质量属性影响的实证评估: 系统文献综述
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