代码纠错研究
代码纠错研究
目标
实现大模型自动纠错，不在乎代码只在乎结果。
问题的提出
在进行基于大模型的智能表格处理助手的项目开发中，我们需要根据表格的操作步骤描述序列，逐步生成对应的代码片段，依次分步执行得到最终结果。
在该过程中，由于大模型能力的局限性，有一定概率导致代码出现错误，包括但不限于语法错误、逻辑错误、运行时错误等，故而，在假设步骤无误的前提下，实现基于大模型的代码纠错。
调研情况
这是导提出的研究点，但我在实际调研过程中，发现该点有一个宏观的工作：自动程序修复 ARP，并有一个最近几年新成立的会议：program-repair.org
我认为如果是结合我的现有工作来说，该点相对大材小用，且需求不是那么符合，ARP 一般是针对已有的大型工程代码文件，而我们的需求只是对一小段出错的代码进行纠正，目标只是最终得到结果，与其只在反向优化，不如正反结合，提升生成代码的正确性+实现代码的纠错。
可行方向
代码执行与反馈循环
动态执行与错误捕捉：将生成的代码在安全的沙箱环境中执行，捕捉运行时错误或异常。这些错误信息可以作为反馈，指导大模型纠正代码。（错误反馈，最容易实现）
测试用例验证与对比：通过预定义的测试用例或预期输出，验证代码的正确性。如果输出不符合预期，可以将差异信息反馈给模型，指导其进行修正。（该方法对于我们需求场景不太适用）
代码审查与建议系统
静态代码分析：利用静态代码分析工具检查语法错误、编码风格、潜在的逻辑漏洞和性能问题。这些工具可以提供详细的错误报告和改进建议，以此作为反馈指导大模型。（借助外部工具）
动态分析：在代码运行过程中收集性能数据，如执行时间、内存使用情况等，以识别潜在的性能瓶颈或资源泄漏。（该方法对于我们需求场景优先级不高）
多轮迭代与交互学习
用户反馈循环：鼓励用户对生成的代码进行评估和提供反馈，包括错误报告、性能建议或代码风格偏好。模型可以基于这些反馈进行代码的迭代改进。（引入用户反馈，人在回路的概念）
模型自适应学习：让模型在生成和修正代码的过程中持续学习，通过不断接收和处理新的代码样本，提高其生成代码的准确性和效率。（Prompt工程：在线学习/增量学习/RAG）
错误预测与预防
错误类型识别：训练模型识别常见的编程错误类型，如语法错误、逻辑错误、资源泄漏等，并在生成阶段主动避免这些错误。（微调生成模型，引入 reflection 机制）
代码质量评估：开发一套代码质量评估系统，用于评估代码的可读性、可维护性和效率，帮助模型学习编写更高质量的代码。（微调评估模型）
集成外部工具与服务
代码分析工具：集成静态代码分析器、动态分析器和调试器，为模型提供详细的错误报告和修正建议。
在线代码库与API服务：利用在线代码库和API服务，为模型提供丰富的代码示例和功能模块，帮助其生成更准确、更高效的代码。（引入外部知识）
安全与隐私保护
安全沙箱环境：在隔离的虚拟环境中运行代码，防止潜在的恶意代码或错误代码对系统造成损害。
隐私保护机制：确保在收集和处理用户反馈时，遵守数据保护法规，保护用户隐私。
持续优化与更新
模型更新与扩展：定期更新模型，引入新的编程语言、框架和最佳实践，以保持其在代码生成领域的先进性和准确性。
性能监控与调优：持续监控模型的性能，根据实际使用情况调整参数，优化生成代码的速度和质量。
方案总结
