CN110083749A - 用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统及方法，所述系统包括应用层、智能数据处理中心及多种知识库，其中，应用层将用户的输入操作转换为请求，并将输出数据展现给用户；智能数据处理中心对知识库、第三方数据源中的知识进行采集、处理，将应用层请求解析为可识别的数据格式，并输出处理的数据；知识库接收由智能数据处理中心发送的数据，处理数据并返回结果。本发明智能化地实现了在软件开发过程中所需的代码检索、代码复用、工具安装、环境搭建、文档检索、文档复用、项目管理及问题与解决方案查询等功能，进而降低了企业软件开发成本，提升软件开发质量，帮助企业快速构建应用并加快其商业化进程。
Description
技术领域
本发明涉及计算机软件应用技术领域，尤其涉及一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统及方法。
背景技术
当前，在软件项目的开发过程中，存在一些值得关注的问题，例如：1. 工程师难以有效记录遇到的问题和寻找解决方案；2. 项目沟通成本较高；3. 企业历史项目的源代码及文档无法有效在新的项目中复用；4. 大量的重复性工作；5. 软件开发知识的蒸发和侵蚀。
这些问题，在软件开发中会导致严重的后果，如软件开发效率降低，软件质量下降，项目成本上升，项目延期。针对上述问题，一种解决方案是采用知识库，即对项目知识进行科学地存储和管理。然而传统的解决方案中知识库种类单一，往往只能针对特定的方面（如记录遇到的问题和寻找解决方案），在复杂的软件开发过程中所起到的作用较为有限。在软件开发逐步智能化的今天，急需可以集成多种知识库，解决多种问题，具有一定程度自动化和智能化的系统和方法。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统及方法，以能够解决多种软件开发中的问题，提高软件开发效率和软件质量，降低项目成本，保证项目进度。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，包括应用层、智能数据处理中心及多种知识库，其中，
应用层与智能数据处理中心双向通信，将用户的输入操作转换为请求，并将输出处理的数据展现给用户；
智能数据处理中心由数据处理层及数据接入层组成，与知识库、应用层及第三方数据源双向通信，对知识库、第三方数据源中的知识进行采集、处理，将应用层请求解析为知识库及第三方数据源可识别的数据格式，并输出处理的数据；
知识库由数据存储、数据处理和数据传输三个部分组成，通过接口与智能数据处理中心进行双向通信，接收由智能数据处理中心发送的数据，处理数据并返回结果。
相应地，本发明实施例还提供了一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法，包括：
步骤1：应用层接收用户的输入，将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式，并将数据传输至智能数据处理中心；
步骤2：智能数据处理中心将来自应用层的用户输入解析为对应知识库可识别的数据格式，并将数据传输至对应的知识库；
步骤3：知识库接收来自智能数据处理中心的数据，处理数据并产生返回结果，将返回结果传输至智能数据处理中心；
步骤4：智能数据处理中心接收来自对应知识库的数据，解析和组装数据并传输至应用层；
步骤5：应用层接收智能数据处理中心返回的数据，应用层解析返回的结果并呈现给用户。
本发明的有益效果为：本发明智能化地实现了在软件开发过程中所需的代码检索、代码复用、工具安装、环境搭建、文档检索、文档复用、项目管理及问题与解决方案查询等功能，进而提高企业软件开发效率和软件质量，降低项目成本，帮助企业快速构建应用并加快其商业化进程。
附图说明
图1是本发明实施例的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统的结构示意图。
图2是本发明实施例的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统的另一种结构示意图。
图3是本发明实施例的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法的流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例中若有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中若涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
请参照图1～图2，本发明实施例的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统包括应用层、智能数据处理中心及多种知识库。
应用层与智能数据处理中心双向通信，负责将用户的输入操作转换为请求，并将输出处理的数据展现给用户。
优选地，应用层的展现方式包括且不限于Web页面、文件夹和文件。
优选地，应用层提供基本的系统管理，包括但不限于机构、用户、角色、权限的管理。
智能数据处理中心由数据处理层及数据接入层组成，与知识库、应用层及第三方数据源双向通信，对知识库、第三方数据源中的知识进行采集、处理，将应用层请求解析为知识库及第三方数据源可识别的数据格式，并输出处理的数据。
智能数据处理中心应能够与企业外的、公开的第三方数据源进行交互。
智能数据处理中心负责将应用层请求解析为知识库及第三方数据源可识别的数据格式，并输出处理的数据。
优选地，智能数据处理中心可以生成工程目录（如基于Java语言的工程目录）。
优选地，智能数据处理中心可以在工程目录中插入、修改代码。
优选地，智能数据处理中心可以输出数据到版本控制系统（如SVN、Git）。
优选地，智能数据处理中心可以在工程目录中加入依赖文件。
优选地，智能数据处理中心可以完成工具的自动或半自动安装。
优选地，智能数据处理中心可以完成环境（如软件开发环境、软件测试环境及软件生产环境）的自动或半自动搭建。
优选地，智能数据处理中心可以对问答知识库、代码知识库、文档知识库和项目知识库进行全文检索。
优选地，智能数据处理中心可以生成或修改文档。
知识库由数据存储、数据处理和数据传输三个部分组成，通过接口与智能数据处理中心进行双向通信，接收由智能数据处理中心发送的数据，处理数据并返回结果。
知识库可以通过接口与智能数据处理中心进行双向通信，即接收由智能数据处理中心发送的数据，处理数据并返回结果。
作为一种实施方式，知识库包含问答知识库、代码知识库、依赖知识库、工具知识库、文档知识库、项目知识库中的两种或两种以上的知识库。优选地，多种知识库应包含问答知识库、代码知识库、依赖知识库、工具知识库、文档知识库、项目知识库。其中：
（1）问答知识库
问答知识库用以存储企业在软件开发、软件运维等过程中遇到的问题及其解决方案。
作为一种实施方式，问答知识库包含多个子库。一种分解方式为按照过程分解，如分解为运维问答子库、研发问答子库；另一种分解方式为按照项目分解，如分解为项目一问答子库、项目二问答子库。
优选地，运维问答子库存储所有项目运维中遇到的问题及解决方案；研发问答子库中存储所有项目研发中遇到的问题及解决方案。
（2）代码知识库
作为一种实施方式，代码知识库用以存储企业的软件代码。
优选地，代码知识库应包含多个子库。一种分解方式为按照代码的颗粒度分解，如分解为项目代码子库、框架代码子库、模块代码子库；另一种分解方式为按照项目分解，如分解为项目一代码子库、项目二代码子库。
优选地，项目代码子库存储已结项项目的完整代码；框架代码子库存储已结项项目的框架代码（如Spring MVC框架、Vue框架）。模块代码子库存储已结项项目的模块代码（如登录模块、文件服务模块）。
优选地，代码知识库实体应采用非关系型数据库。
（3）依赖知识库
作为一种实施方式，依赖知识库用以存储企业在软件开发中用到的依赖文件（如JAR文件、LIB文件）。
优选地，依赖知识库应包含多个子库。一种分解方式为按照编程语言分解，如分解为Java依赖子库、C依赖子库、Python依赖子库。另一种分解方式为按照文件类型分解，如分解为JAR依赖子库、LIB依赖子库。
优选地，Java依赖子库存储所有项目的Java语言开发使用的依赖；C依赖子库存储所有项目中C语言开发使用的依赖；Python依赖子库包括所有项目中Python语言开发中使用的依赖。
优选地，依赖知识库数据存储应由文件系统实现。
优选地，依赖知识库应与Maven，Gradle等工具集成。
（4）工具知识库
作为一种实施方式，工具知识库用以存储企业在软件开发、测试及部署中用到的工具及环境。
工具知识库用以存储工具安装及环境配置的指令、脚本。
优选地，工具知识库应包含多个子库。一种分解方式为按照用途分解，如分解为环境工具子库、开发工具子库、测试工具子库；另一种分解方式为按照软件开发活动分解，如分解为需求分析工具子库、设计工具子库、编码工具子库。
优选地，环境工具子库存储所有项目搭建环境所需的工具（如Tomcat、Redis）；开发工具子库包括所有项目开发所需的工具（如Eclipse、HBuilder）；测试工具子库包括所有项目测试所需的工具（如Jmeter、Selenium）。
优选地，工具知识库应能做到自动化或半自动化地更新工具版本。
优选地，工具知识库使用容器技术或虚拟机技术（如Docker，VirtualBox）。
（5）文档知识库
作为一种实施方式，文档知识库用以存储企业在软件开发中的文档，包括且不限于预研、需求、设计、测试及日志等相关文档。
优选地，文档知识库应包含多个子库。一种分解方式为按照软件开发活动分解，如分解为需求文档子库、设计文档子库、管理文档子库；另一种分解方式为按照项目分解，如分解为项目一文档子库、项目二文档子库。
优选地，需求文档子库包括已结项项目中需求工程阶段产生的所有文档；设计文档子库包括已结项项目中设计阶段产生的所有文档；管理文档子库包括已结项项目中项目管理阶段产生的所有文档。
优选地，文档知识库应采用文件系统实现。
（6）项目知识库
作为一种实施方式，项目知识库用以存储企业在所有软件项目中的全部资料（包括且不限于研发资料和运维资料等）。
优选地，项目知识库应包含多个子库。一种分解方式为按照项目分解，如分解为项目一项目子库、项目二项目子库；另一种分解方式为按照项目状态分解，如分解为已结项项目子库、未结项项目子库。
优选地，项目知识库应使用版本控制系统（如SVN，Git）实现。
图3描述了本发明的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统的一种具体实施，本发明的主要业务流程例如：
实施例1：查询问题解决方案
（1）访问用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统。
（2）按系统指引在应用层问答知识库对应的模块输入检索词，并在应用层问答知识库对应的模块勾选希望的检索范围，包括“全部”、“研发问答知识库”、“运维问答知识库”、“第三方数据源”等。
（3）点击“检索”。
（4）应用层接收用户的输入。
（5）应用层将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式。
（6）应用层将数据传输至智能数据处理中心。
（7）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为问答知识库可识别的数据格式。特别地，若来自应用层的输入包括“第三方数据源”，则智能数据处理中心还需要将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式。
（8）智能数据处理中心将解析后的数据传输至问答知识库。特别地，若智能数据处理中心还将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式，则智能数据处理中心还需要将解析后的相关数据传输至第三方数据源。
（9）问答知识库接收来自智能数据处理中心的数据。特别地，若智能数据处理中心将解析后的相关数据传输至第三方数据源，则第三方数据源接收来自智能数据处理中心的数据。
（10）问答知识库处理数据并产生返回结果。特别地，若第三方数据源接收了来自智能数据处理中心的数据，则第三方数据源处理数据并产生返回结果。
（11）问答知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。特别地，若第三方数据源产生了返回结果，则第三方数据源将返回结果传输至智能数据处理中心。
（12）智能数据处理中心接收来自问答知识库的数据。特别地，若第三方数据源将返回结果传输至智能数据处理中心，则智能数据处理中心还需要接收来自第三方数据源的数据。
（13）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（14）应用层解析返回的结果并呈现给用户。
实施例2：检索代码
（1）访问用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统。
（2）按系统指引在应用层代码知识库对应的模块输入检索词，并在应用层代码知识库对应的模块勾选希望的检索范围，包括“全部”、“项目代码知识库”、“框架代码知识库”、“模块代码知识库”、“第三方数据源”等。
（3）点击“检索”。
（4）应用层接收用户的输入。
（5）应用层将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式。
（6）应用层将数据传输至智能数据处理中心。
（7）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为代码知识库可识别的数据格式。特别地，若来自应用层的输入包括“第三方数据源”，则智能数据处理中心还需要将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式。
（8）智能数据处理中心将解析后的数据传输至代码知识库。特别地，若智能数据处理中心还将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式，则智能数据处理中心还需要将解析后的相关数据传输至第三方数据源。
（9）代码知识库接收来自智能数据处理中心的数据。特别地，若智能数据处理中心将解析后的相关数据传输至第三方数据源，则第三方数据源接收来自智能数据处理中心的数据。
（10）代码知识库处理数据并产生返回结果。特别地，若第三方数据源接收了来自智能数据处理中心的数据，则第三方数据源处理数据并产生返回结果。
（11）代码知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。特别地，若第三方数据源产生了返回结果，则第三方数据源将返回结果传输至智能数据处理中心。
（12）智能数据处理中心接收来自代码知识库的数据。特别地，若第三方数据源将返回结果传输至智能数据处理中心，则智能数据处理中心还需要接收来自第三方数据源的数据。
（13）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（14）应用层解析返回的结果并呈现给用户。
实施例3：复用代码
（1）访问用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统。
（2）按系统指引在应用层代码知识库对应的模块勾选需要复用的代码，包括但不限于项目代码、框架代码、模块代码。
（3）点击“生成工程”。
（4）应用层接收用户的输入。
（5）应用层将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式。
（6）应用层将数据传输至智能数据处理中心。
（7）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为代码知识库可识别的数据格式。
（8）智能数据处理中心将解析后的数据传输至代码知识库。
（9）代码知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（10）代码知识库处理数据并产生返回结果。
（11）代码知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（12）智能数据处理中心接收来自代码知识库的数据。特别地，代码知识库返回的结果中包含多个不同的代码片段。智能数据处理中心还需要将这些代码片段集成进一个工程中。
（13）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（14）应用层解析返回的结果并以工程的方式输出给用户。
实施例4：搭建软件生产环境
（1）访问用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统。
（2）按系统指引在应用层工具知识库对应的模块配置需要搭建的软件生产环境（如待部署服务器的信息和软件生产环境需要用到的工具）。
（3）点击“环境搭建”。
（4）应用层接收用户的输入。
（5）应用层将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式。
（6）应用层将数据传输至智能数据处理中心。
（7）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为工具知识库可识别的数据格式。智能数据处理中心将解析后的数据传输至工具知识库。
（8）工具知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（9）工具知识库处理数据并产生返回结果。如对应的工具安装包、脚本指令及环境镜像。
（10）工具知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（11）智能数据处理中心接收来自工具知识库的数据，并进行软件生产环境的搭建。
（12）智能数据处理中心将软件生产环境搭建结果传输至应用层。
（13）应用层解析返回的结果并呈现给用户。
请参照图3，本发明实施例的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法，包括：
步骤1：应用层接收用户的输入，将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式，并将数据传输至智能数据处理中心；
步骤2：智能数据处理中心将来自应用层的用户输入解析为对应知识库可识别的数据格式，并将数据传输至对应的知识库；
步骤3：知识库接收来自智能数据处理中心的数据，处理数据并产生返回结果，将返回结果传输至智能数据处理中心；
步骤4：智能数据处理中心接收来自对应知识库的数据，解析和组装数据并传输至应用层；
步骤5：应用层接收智能数据处理中心返回的数据，应用层解析返回的结果并呈现给用户。
作为一种实施方式，所述步骤2包括：智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式，并将数据传输至第三方数据源；
步骤3包括：第三方数据源接收来自智能数据处理中心的数据，处理数据并产生返回结果，将返回结果传输至智能数据处理中心；
步骤4包括：智能数据处理中心接收来自第三方数据源的数据，解析数据并传输至应用层。
作为一种实施方式，所述步骤1之前还包括：
应用层构建步骤：构建将用户的输入操作转换为请求，并将输出处理的数据展现给用户，实现对机构、用户、角色、权限的管理的应用层。
作为一种实施方式，所述步骤1之前还包括：
知识库构建步骤：构建多种知识库，知识库包含问答知识库、代码知识库、依赖知识库、工具知识库、文档知识库、项目知识库中的两种或多种。
本发明实施例的各实施方式的流程如下：
（1）智能数据处理中心与问答知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为问答知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至问答知识库。
（c）问答知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）问答知识库处理数据并产生返回结果。
（e）问答知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自问答知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（2）智能数据处理中心与代码知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为代码知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至代码知识库。
（c）代码知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）代码知识库处理数据并产生返回结果。
（e）代码知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自代码知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析和组装数据并传输至应用层。特别地，可能存在需要将多个零散的代码片段组装成一个完整工程的任务。优选地，此任务在智能数据处理中心完成，而不在代码知识库完成。
（3）智能数据处理中心与依赖知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为依赖知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至依赖知识库。
（c）依赖知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）依赖知识库处理数据并产生返回结果。
（e）依赖知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自依赖知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（4）智能数据处理中心与工具知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为工具知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至工具知识库。
（c）工具知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）工具知识库处理数据并产生返回结果。
（e）工具知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自工具知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（5）智能数据处理中心与文档知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为文档知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至文档知识库。
（c）文档知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）文档知识库处理数据并产生返回结果。
（e）文档知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自文档知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析和组装数据并传输至应用层。
（6）智能数据处理中心与项目知识库的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为项目知识库可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至项目知识库。
（c）项目知识库接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）项目知识库处理数据并产生返回结果。
（e）项目知识库将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自项目知识库的数据。
（g）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（7）智能数据处理中心与第三方数据源的交互：
（a）智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式。
（b）智能数据处理中心将数据传输至第三方数据源。
（c）第三方数据源接收来自智能数据处理中心的数据。
（d）第三方数据源处理数据并产生返回结果。
（e）第三方数据源将返回结果传输至智能数据处理中心。
（f）智能数据处理中心接收来自第三方数据源的数据。
（g）智能数据处理中心解析数据并传输至应用层。
（8）智能数据处理中心与应用层的交互：
（a）应用层接收用户的输入。
（b）应用层将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式。
（c）应用层将数据传输至智能数据处理中心。
（d）智能数据处理中心接收应用层的输入。
（e）基于应用层的输入，跳转至上述（1）-（7）中的其中一条支路继续执行。
（f）应用层接收智能数据处理中心返回的数据。
（g）应用层解析返回的结果并呈现给用户。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。
Claims (11)
1.一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，包括应用层、智能数据处理中心及多种知识库，其中，
应用层与智能数据处理中心双向通信，将用户的输入操作转换为请求，并将输出处理的数据展现给用户；
智能数据处理中心由数据处理层及数据接入层组成，与知识库、应用层及第三方数据源双向通信，对知识库、第三方数据源中的知识进行采集、处理，将应用层请求解析为知识库及第三方数据源可识别的数据格式，并输出处理的数据；
知识库由数据存储、数据处理和数据传输三个部分组成，通过接口与智能数据处理中心进行双向通信，接收由智能数据处理中心发送的数据，处理数据并返回结果。
2.如权利要求1所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述知识库包含问答知识库、代码知识库、依赖知识库、工具知识库、文档知识库、项目知识库中的两种或两种以上的知识库。
3.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述问答知识库存储企业在软件开发、软件运维过程中遇到的问题及其解决方案，问答知识库包含按照过程或项目分解而成的多个子库。
4.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述代码知识库存储企业开发的软件代码，代码知识库包含按照颗粒度或项目分解而成的多个子库。
5.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述依赖知识库存储企业在软件开发中用到的依赖文件，且包含按照编程语言分解或按照文件类型分解而成的多个子库。
6.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述工具知识库存储工具安装及环境配置的指令、脚本，且包含按照用途分解或按照软件开发活动分解而成的多个子库。
7.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述文档知识库存储企业在软件开发中的文档，且包含按照软件开发活动分解或按照项目分解而成的多个子库。
8.如权利要求2所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建的系统，其特征在于，所述项目知识库存储企业在所有软件项目中的资料，且包含按照项目分解或按照项目状态分解而成的多个子库。
9.一种用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法，其特征在于，包括：
步骤1：应用层接收用户的输入，将该输入解析为智能数据处理中心可识别的数据格式，并将数据传输至智能数据处理中心；
步骤2：智能数据处理中心将来自应用层的用户输入解析为对应知识库可识别的数据格式，并将数据传输至对应的知识库；
步骤3：知识库接收来自智能数据处理中心的数据，处理数据并产生返回结果，将返回结果传输至智能数据处理中心；
步骤4：智能数据处理中心接收来自对应知识库的数据，解析和组装数据并传输至应用层；
步骤5：应用层接收智能数据处理中心返回的数据，应用层解析返回的结果并呈现给用户。
10.如权利要求9所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法，其特征在于，所述步骤2包括：智能数据处理中心将来自应用层的输入解析为第三方数据源可识别的数据格式，并将数据传输至第三方数据源；
步骤3包括：第三方数据源接收来自智能数据处理中心的数据，处理数据并产生返回结果，将返回结果传输至智能数据处理中心；
步骤4包括：智能数据处理中心接收来自第三方数据源的数据，解析数据并传输至应用层。
11.如权利要求9所述的用于软件快速开发的检索、复用、环境搭建方法，其特征在于，所述步骤1之前还包括：
应用层构建步骤：构建将用户的输入操作转换为请求，并将输出处理的数据展现给用户，实现对机构、用户、角色、权限的管理的应用层。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112363696A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-12 | 中车工业研究院有限公司 | 增强现实快速开发系统及方法、电子设备及可读存储介质 |
| CN112799937A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 东北大学 | 基于GitHub自动化检测Maven项目中依赖冲突问题的方法 |
| CN112905173A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-06-04 | 南京沁恒微电子股份有限公司 | 一种基于Eclipse的工程复用实现方法及其集成开发环境 |
| CN113434120A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-24 | 上海律信信息科技有限公司 | 一种基于数据安全的软件开发方法 |
| US11520567B2 (en) | 2020-05-07 | 2022-12-06 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Code reuse processing method, apparatus and electronic device |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140143750A1 (en) * | 2012-11-22 | 2014-05-22 | Ecogniz Inc | Structured Enterprise Software Knowledgebase Utilities, And Methods Of Use Thereof |
| CN105989097A (zh) * | 2015-02-12 | 2016-10-05 | 北京仿真中心 | 一种基于本体的知识库查询方法及系统 |
| CN106776744A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 中国软件与技术服务股份有限公司 | 一种基于互联网信息的软件开发方法及系统 |
| CN106886408A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-23 | 广州真诺电子科技有限公司 | 应用于机器人软件工程师的智能决策系统 |
| CN108170424A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 重庆南华中天信息技术有限公司 | 一种基于云知识库的自我扩展方法及系统 |
| CN108717433A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-30 | 南京邮电大学 | 一种面向程序设计领域问答系统的知识库构建方法及装置 |
-
2019
- 2019-04-11 CN CN201910288422.6A patent/CN110083749A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140143750A1 (en) * | 2012-11-22 | 2014-05-22 | Ecogniz Inc | Structured Enterprise Software Knowledgebase Utilities, And Methods Of Use Thereof |
| CN105989097A (zh) * | 2015-02-12 | 2016-10-05 | 北京仿真中心 | 一种基于本体的知识库查询方法及系统 |
| CN106776744A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 中国软件与技术服务股份有限公司 | 一种基于互联网信息的软件开发方法及系统 |
| CN106886408A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-06-23 | 广州真诺电子科技有限公司 | 应用于机器人软件工程师的智能决策系统 |
| CN108170424A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-06-15 | 重庆南华中天信息技术有限公司 | 一种基于云知识库的自我扩展方法及系统 |
| CN108717433A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-10-30 | 南京邮电大学 | 一种面向程序设计领域问答系统的知识库构建方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 于本海: "基于生命周期的软件项目知识管理模型研究", 《国书情报工作》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11520567B2 (en) | 2020-05-07 | 2022-12-06 | Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. | Code reuse processing method, apparatus and electronic device |
| CN112363696A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-12 | 中车工业研究院有限公司 | 增强现实快速开发系统及方法、电子设备及可读存储介质 |
| CN112363696B (zh) * | 2020-11-11 | 2023-12-22 | 中车工业研究院有限公司 | 增强现实快速开发系统及方法、电子设备及可读存储介质 |
| CN112799937A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-14 | 东北大学 | 基于GitHub自动化检测Maven项目中依赖冲突问题的方法 |
| CN112799937B (zh) * | 2021-01-13 | 2023-09-26 | 东北大学 | 基于GitHub自动化检测Maven项目中依赖冲突问题的方法 |
| CN112905173A (zh) * | 2021-05-07 | 2021-06-04 | 南京沁恒微电子股份有限公司 | 一种基于Eclipse的工程复用实现方法及其集成开发环境 |
| CN113434120A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-24 | 上海律信信息科技有限公司 | 一种基于数据安全的软件开发方法 |
| CN113434120B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-02-17 | 上海律信信息科技有限公司 | 一种基于数据安全的软件开发方法 |
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