Аналіз коду програмного забезпечення з використанням методів та засобів штучного інтелекту

Abstract

Метою роботи є розробка та дослідження вебсервісу "CodeAnalyzer", що дозволяє здійснювати автоматизований аналіз програмного коду та порівняння його версій з використанням штучного інтелекту на основі інтеграції OpenAI API та мови програмування PHP. У роботі використовувалися методи обробки програмного коду, технології штучного інтелекту (велика мовна модель GPT-4o від OpenAI), засоби веб-розробки (PHP для серверної частини, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap для клієнтської частини), HTTP-запити (бібліотека cURL в PHP для взаємодії з API). Результатом роботи є функціональний веб-додаток "CodeAnalyzer", який дозволяє користувачам завантажувати або вставляти програмний код, отримувати його детальний аналіз від OpenAI API (включаючи виявлення потенційних помилок, вразливо- стей, проблем продуктивності, оцінку якості та рекомендації щодо покращення), порівнювати дві версії коду з візуалізацією відмінностей та аналізом змін, а також (для зареєстрованих користувачів) зберігати історію аналізів. Отримані результати демонструють практичну реалізацію вебсервісу, що використовує ШІ для покращення якості коду, та можуть бути використані програмістами для прискорення процесу розробки, полегшення виявлення помилок та навчання найкращим практикам програмування.

The aim of the work is the development and research of the "CodeAnalyzer" web service, which allows for automated analysis of program code and comparison of its versions using artificial intelligence based on the integration of the OpenAI API and the PHP programming language. The work utilized methods of program code processing, artificial intelligence technologies (the large language model GPT-4o from OpenAI), web development tools (PHP for the server-side, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap for the client-side), and HTTP requests (cURL library in PHP for API interaction). The result of the work is a functional web application "CodeAnalyzer," which allows users to upload or paste program code, receive its detailed analysis from the OpenAI API (including the detection of potential errors, vulnerabilities, performance issues, quality assessment, and improvement recommendations), compare two versions of code with visualization of differences and analysis of changes, and also (for registered users) save the history of analyses. The obtained results demonstrate the practical implementation of a web service that uses AI to improve code quality and can be used by programmers to accelerate the development process, facilitate error detection, and learn best programming practices.