一种基于大模型的自动化代码生成与优化方法及系统

本申请提供一种基于大模型的自动化代码生成与优化方法及系统。其中，本申请通过大模型解析功能需求生成初始逻辑框架，经符号化处理形成符号化结构，并据此生成保留关键语义的代码中间表示，最终输出源代码。利用漏洞知识图谱构建索引集合，通过并行计算扫描源代码指令序列，结合语义相似度和路径模式匹配标记风险指令位置及漏洞详情。基于漏洞信息检索历史案例库，建立匹配关系并生成包含修复操作和约束的优化策略。在风险位置加载语义分析模型，构建执行模式差异图谱生成特征，据此构造对抗样本微调大模型参数，并对新生成代码进行漏洞复检。本申请实现从需求到代码的智能生成，并闭环完成漏洞识别、修复策略生成、大模型动态优化及修复后验证。