Automatikus AI kódíró asszisztens megvalósítása

Tanszéki konzulens: 
A munkatárs fényképe
associate professor
Szoba: IE437
Tel.:
+36 1 463-2899
Email: meszaros (*) mit * bme * hu
Külső konzulens: 
Karz Gergely, Artillence Kft.

A kiírás adatai

A téma státusza: 
Aktív (aktuális, lehet rá jelentkezni)
Kiírás éve: 
2024
A kiírás jellege: 
önálló labor

A szoftverfejlesztés világában a hatékonyság és a kódminőség kulcsfontosságú tényezők. A modern fejlesztési munkafolyamatokban a kód review-k és tesztek jelentős szerepet játszanak a hibák kiszűrésében és a kód optimalizálásában. Az automatizáció ezen a téren jelentős előnyöket kínál, különösen a Github Actions platformján keresztül, amely lehetővé teszi a fejlesztési ciklusok automatizálását.

A hallgató feladata egy AI-alapú kódíró asszisztens megvalósítása, amely Github Actions-t használva automatizált kód review-kat és teszt eseteket készít, valamint javasolt javításokat generál. A projekt célja, hogy a kódminőséget javítsa és a fejlesztési időt csökkentse, az AI algoritmusok intelligens javaslatait felhasználva.

A projekt követelményei:

  • Github Actions integráció a kód review és tesztelési folyamatokhoz
  • LLM-ek alkalmazása (ChatGPT, Llama 3.1, ...) a kódminőség javítására és hibák észlelésére
  • Automatizált javaslatok generálása a kód optimalizálásához
  • A javaslatok automatikus feltöltése Github API-n keresztül a megfelelő Pull-Request-re.
  • Részletes dokumentáció az asszisztens működéséről és konfigurálásáról

A hallgató feladatai:

  • Github Actions munkafolyamatok megtervezése és implementálása
  • LLM Ágensek fejlesztése és integrálása a kód review és tesztelési folyamatokhoz
  • Ágens javaslatainak, visszajelzéseinek feltöltése Github-ra
  • Dokumentáció
© 2010-2024 BME MIT