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标题: AutoCodeGenTestFix 是一个基于大模型的自动代码生成、测试和修复工具 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 2 小时前
标题: AutoCodeGenTestFix 是一个基于大模型的自动代码生成、测试和修复工具

ingFang SC";text-wrap: wrap;line-height: 1.75;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">

ingFang SC";text-wrap: wrap;line-height: 1.75;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">现在，我估计，99.99% 的程序员都在使用 GPT 写代码，但是，我相信很多人碰到了和我一样的问题，就是 GPT 生成的代码，他不一定是可用的，有时候，他可能会漏掉一些分支逻辑，这就导致了我们在使用 GPT 生成代码的时候，需要自己手动检查代码的质量，这个过程是非常耗时的。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(150, 18, 238);color: rgb(255, 255, 255);">项目介绍

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 1.5px;text-wrap: wrap;text-align: left;line-height: 1.75;color: rgb(150, 18, 238);">AutoCodeGenTestFix是一个基于大模型的自动代码生成、测试和修复工具。该项目旨在通过自动化流程，帮助开发者快速生成代码、编写测试用例、执行测试并修复代码，从而提高开发效率和代码质量。项目基于langchain这个库构建，简化了很多工程化的操作。

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 1.2em;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(150, 18, 238);color: rgb(255, 255, 255);">解决的问题

这个项目解决的问题，上面已经提到过了，就是让 GPT 自己验证自己生成的代码，如果发现有错误，自己修复这些错误，目的就是保证代码的质量。

项目架构

项目基于以下几个主要组件：

•CodeGenerationAgent：生成初始代码。
•TestGenerationAgent：生成相应的单元测试用例。
•TestExecutionAgent：执行测试用例并获取测试结果。
•TestResultAgent：分析测试结果。
•CodeFixAgent：根据测试结果修复代码。

以下是项目的架构图：

+----------------------++----------------------++----------------------++----------------------++----------------------+
||||||||||
|CodeGenerationAgent|--->|TestGenerationAgent|--->|TestExecutionAgent|--->|TestResultAgent|--->|CodeFixAgent|
||||||||
+----------------------++----------------------++----------------------++----------------------++----------------------+

他的工作流程如下：其中最核心的是TestResultAgent，它会根据测试结果，判断代码的质量，如果发现有错误，会调用CodeFixAgent来修复代码，这样保证了代码的质量。

核心部分

#定义CodeGenerationAgent，用于生成初始代码
code_generation_template=PromptTemplate(
input_variables=["requirement"],
template="根据以下需求生成 Python 代码，只返回代码部分，不包含任何说明或解释：\n\n需求：{requirement}\n\n代码："
)
code_generation_chain=code_generation_template|llm

#定义TestGenerationAgent，用于生成测试用例
test_generation_template=PromptTemplate(
input_variables=["code"],
template="根据以下代码生成 Python 的单元测试用例，只返回测试代码，不包含任何说明或解释：\n\n{code}\n\n测试代码："
)
test_generation_chain=test_generation_template|llm

这就是左右互搏的核心部分，通过这个核心部分，我们可以实现代码的生成、测试、修复。

使用方式

1. 安装必要的库

首先，确保安装好必要的库：

pipinstalllangchainlangchain_openaipytest

2. 设置 OpenAI API 密钥

将你的 OpenAI API 密钥设置为环境变量，或在代码中直接设置：

importopenai
openai.api_key='your-openai-api-key'#替换为你的OpenAIAPI密钥

4. 示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用AutoCodeGenTestFix解决 LeetCode 上的最长公共子串问题：

pythonmain.py"实现一个函数，输入两个字符串s1和s2，返回它们的最长公共子串的长度。"

展望

这个项目目前还在开发中，我会继续完善它，增加更多功能，比如目前可能写一个具体的功能函数是可以胜任的，但是如果是一个前端组件呢？那么自动化测试就是一个非常大的挑战，我会继续努力，让这个项目更加完善。

以下是一些可能的改进方向：

•更多大模型支持：支持更多的大模型，提供更多的选择。
•前端组件生成：支持生成前端组件代码，并自动生成测试用例。

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