軟件演進過程中不可避免會出現(xiàn)代碼與架構(gòu)的腐化，不斷提升軟件開發(fā)與維護的成本，只有不斷重構(gòu)才能解決此問題，但人為重構(gòu)成本較高且易引入新的問題。本項目基于開源社區(qū)代碼數(shù)據(jù)與特定啟發(fā)式規(guī)則，使用機器學(xué)習(xí)，代碼分析與模式挖掘等技術(shù)，構(gòu)造代碼壞味道分析、架構(gòu)壞味道分析與代碼重構(gòu)方案智能分析，并提供端到端的代碼重構(gòu)解決方案，輔助開發(fā)人員持續(xù)高效重構(gòu)代碼，旨在打造業(yè)界最領(lǐng)先的壞味道檢測與智能重構(gòu)服務(wù)。本項目已發(fā)表3項技術(shù)發(fā)明專利，在華為公司內(nèi)部重構(gòu)代碼10w+行，重構(gòu)效率提升23%。

隨著開源理念的普及以及開源社區(qū)的日益壯大，開源軟件的開發(fā)與使用呈井噴式發(fā)展，這種開發(fā)模式在顯著的提升了研發(fā)效率同時，也引入了合規(guī)和安全的風(fēng)險，如何識別以及治理這些開源成分是一個十分有挑戰(zhàn)的課題。針對這個問題，本項目基于分布式計算，大數(shù)據(jù)處理，彈性調(diào)度等技術(shù)，構(gòu)筑全球最完備的開源數(shù)據(jù)集（PB級），實現(xiàn)以周為單位對數(shù)據(jù)的全量處理；基于開源原始數(shù)據(jù)，使用軟件分析、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建全量的開源知識庫；在此基礎(chǔ)上，使用代碼克隆、軟件靜態(tài)分析，信息檢索等技術(shù)，構(gòu)建開源成分片段引用分析，二進制文件溯源分析，編譯依賴組件分析，許可證合規(guī)分析等軟件成分分析基礎(chǔ)能力，最終提供業(yè)界領(lǐng)先的端到端的開源識別及治理解決方案。

隨著開源軟件的發(fā)展，軟件社區(qū)存在著大量優(yōu)質(zhì)的項目。另外，企業(yè)內(nèi)部也積累了許多優(yōu)質(zhì)的代碼。代碼復(fù)用是軟件大數(shù)據(jù)時代的一種普遍現(xiàn)象，可以大大提高研發(fā)效率。本項目利用信息檢索、代碼分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，幫助研發(fā)人員高效獲取代碼資源，促進研發(fā)信息資源的共享與復(fù)用，輔助研發(fā)人員生產(chǎn)效率提升。

隨著開源社區(qū)及商業(yè)市場的繁榮發(fā)展，各類細分領(lǐng)域已為用戶提供了多種生態(tài)選擇，如桌面應(yīng)用可面向window，linux等os進行開發(fā)，移動應(yīng)用可支持面向GMS/HMS, android/harmony等os進行開發(fā)。圍繞上述場景，本項目孵化了一系列智能化生態(tài)遷移能力，支持各類開源三方庫、商業(yè)sdk的智能升級或替換，幫助開發(fā)者快速修復(fù)依賴風(fēng)險問題，從而支持進行多類跨生態(tài)遷移場景，本項目已申請專利3項，發(fā)表頂會論文3篇。

隨著版本控制的理念以及git工具在研發(fā)過程中的日益普及，代碼的提交、揀選、合并等行為已經(jīng)成為日常開發(fā)中必不可少的環(huán)節(jié)，這些行為中有大量的重復(fù)勞動以及協(xié)同工作，如何利用智能化的手段減少研發(fā)過程中的重復(fù)勞動，提升協(xié)同效率是一個日益熱門的領(lǐng)域。本項目將傳統(tǒng)的軟件分析技術(shù)與機器學(xué)習(xí)結(jié)合，提供了智能代碼提交、智能代碼揀選、智能代碼沖突消解等服務(wù)，在用戶提交代碼時自動生成提交記錄，揀選特性時提供批量揀選建議，合并代碼時智能消解沖突等能力，從而極大提升代碼提交及同步環(huán)節(jié)工作效率。目前已經(jīng)產(chǎn)出7項專利，2篇top會議論文，其中一篇獲評為ESEC/FSE 2021 Disinguished Parper。