CN117931264A - 基于云服务的软件开发数据管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于云服务的软件开发数据管理方法及系统，其将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及，在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。这样，可以利用人工智能技术对编写的代码文本进行优化，以此来确保代码的质量和系统的稳定性，提高代码的效率、可读性和规范性。

Description

基于云服务的软件开发数据管理方法及系统

技术领域

本申请涉及智能化数据管理技术领域，并且更具体地，涉及一种基于云服务的软件开发数据管理方法及系统。

背景技术

软件开发数据管理涉及对软件开发过程中产生的各种数据进行有效的组织、存储、分析和利用，它包括源代码、需求文档、设计文档、测试数据、版本控制信息等多种类型的数据。通过有效的软件开发数据管理，可以提高团队协作效率、代码质量和项目管理能力。然而，软件开发数据常常分散在不同的工具和系统中，导致数据难以整合和共享，给数据管理带来困难。并且，由于数据分散和多样性，不同类型的数据可能采用不同的管理方式和格式，导致数据之间缺乏一致性，增加了管理和协作的复杂性。

云服务是一种通过网络提供可按需使用的计算资源和服务的模式，具有高效、灵活、可扩展等优点。云服务可以为软件开发和数据管理提供强大的支持，例如代码存储、版本控制、测试和部署等。然而，云服务也带来了一些挑战，例如如何保证代码的质量，提高代码的效率、可读性和规范性是至关重要的问题。

因此，期望一种优化的基于云服务的软件开发数据管理方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于云服务的软件开发数据管理方法及系统，其将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及，在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。这样，可以利用人工智能技术对编写的代码文本进行优化，以此来确保代码的质量和系统的稳定性，提高代码的效率、可读性和规范性。

第一方面，提供了一种基于云服务的软件开发数据管理方法，其包括：

将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及

在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

第二方面，提供了一种基于云服务的软件开发数据管理系统，其包括：

文本上传模块，用于将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及

代码优化模块，用于在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的流程图。

图2为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的架构示意图。

图3为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法中步骤120的子步骤的流程图。

图4为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理系统的框图。

图5为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的场景示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

除非另有说明，本申请实施例所使用的所有技术和科学术语与本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本申请中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在限制本申请的范围。

在本申请实施例记载中，需要说明的是，除非另有说明和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

需要说明的是，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序。应该理解“第一\第二\第三”区分的对象在适当情况下可以互换，以使这里描述的本申请的实施例可以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

软件开发数据管理是指对软件开发过程中产生的各种数据进行有效的组织、存储、分析和利用的过程，涵盖了多种类型的数据，包括但不限于源代码、需求文档、设计文档、测试数据、版本控制信息等。软件开发数据管理的目标是提高团队协作效率、代码质量和项目管理能力。通过有效的数据管理，团队成员可以更好地共享和利用开发过程中的数据，从而提高开发效率和减少重复工作。同时，数据管理还能帮助团队进行代码质量控制和项目管理，例如跟踪代码变更、解决冲突、记录开发历史等。

然而，软件开发数据常常分散在不同的工具和系统中，导致数据难以整合和共享，给数据管理带来困难。不同类型的数据可能采用不同的管理方式和格式，导致数据之间缺乏一致性，增加了管理和协作的复杂性。

不同类型的数据（如源代码、需求文档、设计文档、测试数据等）通常存储在不同的工具和系统中，例如代码托管平台、需求管理工具、文档管理系统等，这导致数据分散在各个系统之间，难以进行统一的管理和维护。由于数据存储在不同的工具和系统中，数据之间的整合变得困难。例如，要查找特定需求对应的代码实现，可能需要在多个系统中进行搜索和对比，这增加了数据访问和整合的复杂性，降低了团队成员之间的协作效率。由于数据存储在不同的工具和系统中，数据的共享也受到限制，团队成员可能需要特定的访问权限才能获取或修改某些数据，这增加了数据共享的难度。同时，数据格式和接口的差异也会导致数据共享的问题。不同工具和系统可能采用不同的数据管理方式和格式，导致数据之间缺乏一致性。例如，代码托管平台使用的版本控制系统可能与需求管理工具使用的系统不兼容，导致数据的一致性难以保证，这给数据管理和协作带来了困难。由于数据分散和多样性，团队需要同时管理和维护多个工具和系统，这增加了数据管理的复杂性，需要投入更多的时间和资源来确保数据的有效组织、存储、分析和利用。

以上这些挑战给软件开发数据管理带来了困难，降低了团队的协作效率和代码质量。为解决这些问题，可以采用一些策略和工具，例如：尽量将不同类型的数据存储在统一的平台或系统中，以便更好地进行整合和管理。例如，使用集成的开发环境（IDE）或协作平台，将代码、文档和需求等数据集中存储。通过工具和技术实现不同系统之间的数据集成和同步。例如，使用适配器或插件将代码托管平台与需求管理工具进行连接，实现数据的自动同步和一致性。定义统一的数据格式和标准，以确保不同类型的数据之间的一致性。例如，制定代码规范和文档模板，使团队成员遵循相同的标准进行数据管理。确保团队成员能够方便地访问和共享数据，同时控制数据的访问权限，以保护敏感信息的安全性。选择综合的软件开发工具和平台，提供集成的功能和服务，例如代码托管、需求管理、文档管理、协作和通信等，以减少数据分散和管理复杂性。

进一步地，可以采用云服务作为软件开发数据管理的解决方案。云服务（CloudServices）是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式，基于云计算技术，将计算、存储、网络等资源以服务的形式提供给用户，使用户能够按需获取所需的计算能力和服务，而无需自行购买、配置和维护底层基础设施。

云服务通常具有以下特点：

弹性和可扩展性：云服务提供商可以根据用户的需求动态分配和调整计算资源，使用户能够根据实际需求灵活地扩展或缩减资源规模。这种弹性和可扩展性使用户能够应对不同规模和变化的工作负载，提高资源利用率和响应能力。

按需付费：云服务采用按需付费的模式，用户只需根据实际使用的资源和服务付费，无需提前投资大量资金购买硬件设备或软件许可证。这种付费模式使用户能够根据需求灵活控制成本，并避免资源浪费。

可靠性和可用性：云服务提供商通常具有高度可靠的基础设施和数据中心，能够提供高可用性和冗余机制，确保用户的应用和数据始终可用。同时，云服务商还提供数据备份、灾备恢复等服务，提供数据安全和可靠性的保障。

灵活的服务模型：云服务提供多种服务模型，包括基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）、平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。这些服务模型提供了不同层次的抽象和管理，使用户能够选择适合自己需求的服务模型。

云服务的应用范围广泛，包括但不限于以下领域：虚拟服务器和存储，用户可以通过云服务提供商租用虚拟服务器和存储资源，搭建和管理自己的应用和服务。数据库和数据分析，云服务提供商提供托管的数据库服务和数据分析工具，使用户能够方便地存储和分析大规模数据。应用开发和部署，云服务提供商提供开发平台和工具，帮助用户快速开发、测试和部署应用程序。人工智能和机器学习，云服务提供商提供强大的计算和算法支持，使用户能够进行人工智能和机器学习相关的任务和应用。

云服务通过提供弹性、按需付费、可靠性和灵活的服务模型，为用户提供了便捷和高效的计算资源和服务，已经在各个领域得到广泛应用，并成为现代软件开发和数据管理的重要支持工具之一。

确实，云服务可以为软件开发和数据管理提供强大的支持。云服务提供了代码托管平台，如GitHub、GitLab和Bitbucket，使开发团队能够将代码存储在云端，并进行版本控制，开发人员可以通过云端仓库进行代码的共享、协作和管理，方便团队成员之间的代码交流和合作。云服务提供了各种工具和平台，如Jenkins、Travis CI和CircleCI，用于自动化测试和CI/CD流程，开发团队可以使用这些工具来自动化测试流程、构建和部署应用程序，提高开发速度和质量。云服务提供了托管和部署应用程序的平台，如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure和Google Cloud Platform（GCP），开发团队可以将应用程序部署到云端，利用云服务提供的计算和存储资源来运行和扩展应用程序。云服务提供了各种数据存储和管理服务，如云数据库（如Amazon RDS、Azure SQL Database和Google CloudSQL）、云存储（如Amazon S3、Azure Blob Storage和Google Cloud Storage）以及云数据湖（如Amazon S3、Azure Data Lake Storage和Google Cloud Storage），这些服务可以帮助团队存储、管理和处理大量的数据，并提供高可用性、可扩展性和安全性。云服务提供了各种协作和沟通工具，如Slack、Microsoft Teams和Google Workspace，用于团队成员之间的实时沟通、文件共享和任务协作，这些工具可以促进团队合作和信息共享，提高团队的效率和协同工作能力。

云服务为软件开发和数据管理提供了丰富的工具和平台，使团队能够更高效地开发、测试、部署和管理软件应用程序，并更好地处理和利用数据。它们提供了灵活性、可扩展性和便利性，帮助团队提高生产力、降低成本，并提供稳定和安全的基础设施。云服务在软件开发中带来了许多好处，但也存在一些挑战。使用云服务进行代码开发时，确保代码质量是一个重要的挑战，为了提高代码质量，可以采取以下措施：使用静态代码分析工具（如SonarQube）来检查代码中的潜在问题和违反编码规范的情况。建立代码审查流程，通过团队成员之间的相互审查来发现和解决代码质量问题。编写单元测试来验证代码的正确性和稳定性，并确保测试覆盖率足够高。

云服务可以提供自动化工具和平台来提高代码开发的效率。以下是一些提高代码效率的方法：选择功能强大的IDE，如Visual Studio Code、IntelliJ IDEA等，以提供丰富的开发工具和插件，提高开发效率。使用代码生成器工具来自动生成常见的代码片段和模板，减少重复性工作，提高开发速度。使用敏捷开发方法，如Scrum或Kanban，以迭代和增量的方式开发代码，提高开发效率和响应能力。

良好的代码可读性对于团队协作和维护代码非常重要。以下是一些提高代码可读性的建议：制定并遵循一致的编码规范，使代码具有统一的风格和结构。使用清晰、描述性的变量和函数命名，使代码易于理解和维护。为代码添加适当的注释和文档，解释代码的意图、功能和用法，帮助他人理解和使用代码。将复杂的代码块拆分为更小的函数或模块，提高代码的可读性和可维护性。

在云服务中，确保代码符合规范是一项重要的任务。以下是一些规范化代码开发的方法：制定适合团队的编码规范，并确保团队成员遵守规范。使用代码质量工具进行静态代码分析，以检查代码是否符合规范，并提供相应的建议和修复措施。使用自动化工具来检查代码的规范性和一致性，例如代码格式化工具（如Prettier）和代码风格检查工具（如ESLint）。

具体地，图1为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的流程图。如图1所示，所述基于云服务的软件开发数据管理方法，包括：110，将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及，120，在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

在所述步骤110中，确保上传的代码文本在传输和存储过程中得到适当的保护，采取必要的安全措施，如加密传输和存储。确保只有授权的人员可以上传和访问代码文本，使用合适的身份验证和访问控制机制来限制访问权限。确保上传的代码文本没有被篡改或损坏，可以使用校验和或数字签名等机制来验证数据的完整性。

通过上传代码至云平台，团队成员可以方便地共享和访问代码，促进协作和团队合作。将代码文本上传至云平台后，可以集中管理和维护代码，方便团队对代码进行版本控制、审查和维护。通过云平台记录代码上传的历史和变更，可以追溯代码的演变和修改，有助于问题排查和代码审计。

在所述步骤120中，确保在进行代码优化处理时，代码文本的隐私得到保护，不会被未经授权的人员访问或使用。选择和使用经过验证和可信的AIGC模型，确保模型能够准确地优化代码，并遵守相关的法律和规定。根据具体的代码和优化需求，调整代码优化器的参数，以获得最佳的优化效果。

通过使用AIGC模型的代码优化器，可以对代码进行自动优化，提高代码的性能和效率，减少资源消耗。优化器可以帮助发现和修复代码中的潜在问题和缺陷，提高代码的质量、可读性和可维护性。优化器可以自动化一些常见的代码优化任务，减轻开发人员的工作负担，提高开发效率和速度。针对上述技术问题，本申请的技术构思为在进行软件开发数据管理的过程中，将工程师编写的代码输入云平台，在云平台采用数据处理和分析算法来对于代码文本进行语义理解，并利用人工智能技术对编写的代码文本进行优化，以此来确保代码的质量和系统的稳定性，提高代码的效率、可读性和规范性。

具体地，在本申请的技术方案中，首先，将工程师编写的代码文本上传至云平台，并在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

图2为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的架构示意图。图3为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法中步骤120的子步骤的流程图。如图2和图3所示，在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本，包括：121，对所述代码文本进行分词处理以得到代码描述词的序列；122，对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征；以及，123，基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本。

具体来说，在所述云平台，首先，对所述代码文本进行分词处理，以将代码拆分成一个个有意义的词语或符号，从而得到代码描述词的序列，这样能够便于后续对代码进行分析、理解和处理。应可以理解，由于所述代码描述词的序列可以提供关于代码功能、变量命名、函数调用等方面的信息，因此，通过将代码分解成词语或符号的序列，可以更好地理解代码的结构和含义，从而有利于更准确地对于代码文本进行优化。

在本申请的一个实施例中，对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征，包括：将所述代码描述词的序列通过基于word2vec模型的词嵌入层以得到代码描述词嵌入向量的序列；将所述代码描述词嵌入向量的序列通过文本卷积神经网络模型以得到第一尺度代码语义编码特征向量；将所述代码描述词嵌入向量的序列通过基于门控循环单元的上下文编码器以得到第二尺度代码语义编码特征向量；以及，融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量作为所述多尺度代码语义编码特征。

然后，考虑到由于所述代码文本中的各个代码描述词之间具有着上下文的代码语义关联关系。因此，为了能够捕捉刻画出所述代码文本中的各个代码描述词之间的语义关联特征信息，在本申请的技术方案中，需要将所述代码描述词的序列通过基于word2vec模型的词嵌入层以得到代码描述词嵌入向量的序列。应可以理解，所述word2vec模型是一种用于将单词映射到向量表示的技术，它可以将相似的单词映射到相似的向量空间中，从而便于进行语义理解。

进一步地，将所述代码描述词嵌入向量的序列通过文本卷积神经网络模型中进行语义理解，以提取出所述代码文本中的各个代码描述词之间的局部关联语义特征信息，从而得到第一尺度代码语义编码特征向量。应可以理解，所述文本卷积神经网络模型是一种能够捕捉文本中局部特征的模型，它通过卷积操作对文本进行特征提取，可以捕捉到所述代码文本中不同位置的代码描述词之间的局部语义关联特征信息。因此，通过所述文本卷积神经网络模型的编码，可以有效捕捉到有关于所述代码文本的局部语义。

接着，还考虑到所述文本卷积神经网络模型虽然能够提取出所述代码文本的局部语义理解特征，但是由于卷积运算的固有局限性，纯CNN的方法很难学习明确的全局和远程语义信息交互。也就是说，仅通过利用所述文本卷积神经网络模型来进行所述代码文本的语义特征提取，只能对于所述代码文本中的各个代码描述词的局部语义信息进行较好的语义理解，而对于长距离代码描述词依赖关联的语义信息理解能力较弱。因此，在本申请的技术方案中，进一步将所述代码描述词嵌入向量的序列通过基于门控循环单元的上下文编码器中进行特征挖掘，以提取出所述代码文本中的各个代码描述词基于长距离依赖关联的更深层次的上下文语义关联特征信息，从而得到第二尺度代码语义编码特征向量。

继而，再融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量。特别地，这里，所述多尺度代码语义编码特征向量具有所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量所表达的有关于所述代码文本的文本内容的不同尺度的上下文关联的语义特征信息。

在本申请的一个实施例中，基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本，包括：对所述多尺度代码语义编码特征向量进行校正以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量；将所述校正后多尺度代码语义编码特征向量通过所述基于AIGC模型的代码优化器以得到所述优化代码文本。

特别地，在本申请的技术方案中，将所述代码描述词嵌入向量的序列分别通过所述文本卷积神经网络模型和所述基于门控循环单元的上下文编码器以得到所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量，实质上是通过不同尺度的文本语义编码过程来提取代码文本的文本语义的文本内容的不同尺度的上下文关联的语义特征。因此，在融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量时，期望抑制由于文本内容的不同尺度的上下文关联差异导致的所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量在高维特征空间内基于与不同尺度集合变换对应的特征分布方向的高维几何变化差异，从而提升融合效果。

基于此，本申请对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进一步进行融合校正，以获得校正特征向量。

也就是，对所述多尺度代码语义编码特征向量进行校正以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量，包括：对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到校正特征向量；将所述校正特征向量与所述多尺度代码语义编码特征向量进行融合以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量。

对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到校正特征向量，包括：以如下公式对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到所述校正特征向量；

其中，所述公式为：

其中，是所述第一尺度代码语义编码特征向量，/>是所述第二尺度代码语义编码特征向量，/>、/>和/>分别是所述第一尺度代码语义编码特征向量/>、所述第二尺度代码语义编码特征向量/>和所述校正特征向量的特征值，/>和/>分别是特征向量的1范数和2范数，/>是特征向量的长度，且/>是权重超参数。

具体地，为了在进行融合时提升特征对不同特征分布对应的空间变换的感知和认知能力，基于所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量/>的距离结构参数来从向量尺度维度进行特征向量的特征分布在不同方向上的旋转控制，以通过相对旋转解缠来保留融合特征的旋转不变性，从而避免融合特征时在高维特征空间内的几何变换导致的特征分布的高维几何变化差异。这样，再将所述校正特征向量与所述多尺度代码语义编码特征向量进行融合，就可以提升所述多尺度代码语义编码特征向量的融合表达效果，从而改进其通过基于AIGC模型的代码优化器得到的优化代码文本的文本质量。

进而，将所述校正后多尺度代码语义编码特征向量通过所述基于AIGC模型的代码优化器以得到所述优化代码文本。也就是说，在得到所述代码文本的各个描述词之间的多尺度语义关联特征信息后，进一步将其通过所述基于AIGC模型的代码优化器中进行代码优化处理，以此来确保代码的质量和系统的稳定性，提高代码的效率、可读性和规范性。

综上，基于本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法被阐明，在进行软件开发数据管理的过程中，将工程师编写的代码输入云平台，在云平台采用数据处理和分析算法来对于代码文本进行语义理解，并利用人工智能技术对编写的代码文本进行优化，以此来确保代码的质量和系统的稳定性，提高代码的效率、可读性和规范性。

在本申请的一个实施例中，图4为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理系统的框图。如图4所示，根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理系统200，包括：文本上传模块210，用于将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及，代码优化模块220，用于在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

在所述基于云服务的软件开发数据管理系统中，所述代码优化模块，包括：分词处理单元，用于对所述代码文本进行分词处理以得到代码描述词的序列；多尺度语义编码单元，用于对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征；以及，优化代码文本生成单元，用于基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本。

在所述基于云服务的软件开发数据管理系统中，，所述多尺度语义编码单元，用于：将所述代码描述词的序列通过基于word2vec模型的词嵌入层以得到代码描述词嵌入向量的序列；将所述代码描述词嵌入向量的序列通过文本卷积神经网络模型以得到第一尺度代码语义编码特征向量；将所述代码描述词嵌入向量的序列通过基于门控循环单元的上下文编码器以得到第二尺度代码语义编码特征向量；以及，融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量作为所述多尺度代码语义编码特征。

这里，本领域技术人员可以理解，上述基于云服务的软件开发数据管理系统中的各个单元和模块的具体功能和操作已经在上面参考图1到图3的基于云服务的软件开发数据管理方法的描述中得到了详细介绍，并因此，将省略其重复描述。

如上所述，根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理系统200可以实现在各种终端设备中，例如用于基于云服务的软件开发数据管理的服务器等。在一个示例中，根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理系统200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而集成到终端设备中。例如，该基于云服务的软件开发数据管理系统200可以是该终端设备的操作系统中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用程序；当然，该基于云服务的软件开发数据管理系统200同样可以是该终端设备的众多硬件模块之一。

替换地，在另一示例中，该基于云服务的软件开发数据管理系统200与该终端设备也可以是分立的设备，并且基于云服务的软件开发数据管理系统200可以通过有线和/或无线网络连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。

图5为根据本申请实施例的基于云服务的软件开发数据管理方法的场景示意图。如图5所示，在该应用场景中，首先，将工程师编写的代码文本上传至云平台（例如，如图5中所示意的C）；然后，将获取的代码文本输入至部署有基于云服务的软件开发数据管理算法的服务器（例如，如图5中所示意的S）中，其中所述服务器能够基于云服务的软件开发数据管理算法对所述代码文本进行处理，以生成所述优化代码文本。

还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。

提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，包括：

将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及

在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

2.根据权利要求1所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本，包括：

对所述代码文本进行分词处理以得到代码描述词的序列；

对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征；以及

基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本。

3.根据权利要求2所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征，包括：

将所述代码描述词的序列通过基于word2vec模型的词嵌入层以得到代码描述词嵌入向量的序列；

将所述代码描述词嵌入向量的序列通过文本卷积神经网络模型以得到第一尺度代码语义编码特征向量；

将所述代码描述词嵌入向量的序列通过基于门控循环单元的上下文编码器以得到第二尺度代码语义编码特征向量；以及

融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量作为所述多尺度代码语义编码特征。

4.根据权利要求3所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本，包括：

对所述多尺度代码语义编码特征向量进行校正以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量；

将所述校正后多尺度代码语义编码特征向量通过所述基于AIGC模型的代码优化器以得到所述优化代码文本。

5.根据权利要求4所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，对所述多尺度代码语义编码特征向量进行校正以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量，包括：

对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到校正特征向量；

将所述校正特征向量与所述多尺度代码语义编码特征向量进行融合以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量。

6.根据权利要求5所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到校正特征向量，包括：以如下公式对所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量进行融合校正以得到所述校正特征向量；

其中，所述公式为：

其中，是所述第一尺度代码语义编码特征向量，/>是所述第二尺度代码语义编码特征向量，/>、/>和/>分别是所述第一尺度代码语义编码特征向量/>、所述第二尺度代码语义编码特征向量/>和所述校正特征向量的特征值，/>和/>分别是特征向量的1范数和2范数，/>是特征向量的长度，且/>是权重超参数。

7.一种基于云服务的软件开发数据管理系统，其特征在于，包括：

文本上传模块，用于将工程师编写的代码文本上传至云平台；以及

代码优化模块，用于在所述云平台，调用基于AIGC模型的代码优化器对所述代码文本进行处理以得到优化代码文本。

8.根据权利要求7所述的基于云服务的软件开发数据管理系统，其特征在于，所述代码优化模块，包括：

分词处理单元，用于对所述代码文本进行分词处理以得到代码描述词的序列；

多尺度语义编码单元，用于对所述代码描述词的序列进行多尺度语义编码以得到多尺度代码语义编码特征；以及

优化代码文本生成单元，用于基于所述多尺度代码语义编码特征，生成所述优化代码文本。

9.根据权利要求8所述的基于云服务的软件开发数据管理系统，其特征在于，所述多尺度语义编码单元，用于：

将所述代码描述词的序列通过基于word2vec模型的词嵌入层以得到代码描述词嵌入向量的序列；

将所述代码描述词嵌入向量的序列通过文本卷积神经网络模型以得到第一尺度代码语义编码特征向量；

将所述代码描述词嵌入向量的序列通过基于门控循环单元的上下文编码器以得到第二尺度代码语义编码特征向量；以及

融合所述第一尺度代码语义编码特征向量和所述第二尺度代码语义编码特征向量以得到多尺度代码语义编码特征向量作为所述多尺度代码语义编码特征。

10.根据权利要求9所述的基于云服务的软件开发数据管理方法，其特征在于，所述代码优化模块，用于：

对所述多尺度代码语义编码特征向量进行校正以得到校正后多尺度代码语义编码特征向量；

将所述校正后多尺度代码语义编码特征向量通过所述基于AIGC模型的代码优化器以得到所述优化代码文本。