LLMによるコードスメル（不吉な臭い）の自動検知と修正プロンプト術

LLMによるコードスメル（不吉な臭い）の自動検知と修正プロンプト術とは

LLMによるコードスメル（不吉な臭い）の自動検知と修正プロンプト術とは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、ソフトウェアコード内に潜む保守性や品質を低下させる兆候である「コードスメル」を自動的に識別し、その改善策を具体的なプロンプトとして提示する技術および手法です。これはAIコーディング支援におけるリファクタリングの一環として、開発者がより効率的かつ高精度にコード品質を維持・向上させることを目的としています。特に、複雑なコードベースにおいて、従来の静的解析ツールでは見逃しがちな抽象的な問題もLLMが文脈を理解して指摘できる点が特徴です。適切なプロンプトを用いることで、単なる検知に留まらず、具体的な修正案や改善方針を導き出すことが可能になります。

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