本发明涉及软件设计，尤其涉及一种自然语言需求至可工作软件的转化方法以及一种自然语言需求至可工作软件的转化系统。
背景技术：
1、目前，随着软件开发行业的快速发展，传统的开发模式已经难以满足市场对快速迭代和高度定制化的需求。在这一背景下，devops作为一种文化和实践的集合，旨在通过自动化软件交付过程来提高开发效率和质量。然而，devops实践在需求理解和转换为可执行代码的过程中仍存在瓶颈。
2、在传统的开发模式中，需求往往通过口头或书面形式传达，这容易导致需求理解上的偏差和误解。在需求理解错误的情况下，错误会在整个开发流程中传播，导致最终产品与用户需求不符。开发和运维团队之间缺乏有效的沟通和协作，导致软件在开发和部署过程中出现问题。在需求变更时，传统开发流程需要手动更新文档和代码，这导致迭代速度慢，难以快速响应市场变化。
3、尽管devops工具提供了一定程度的自动化，但需求分析、设计和编码阶段的自动化程度仍然不足。现有的自动化工具和流程通常需要专业知识，对非技术背景的团队成员不够友好。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明提供了一种自然语言需求至可工作软件的转化方法及系统，通过大语言模型llm的自然语言处理技术准确理解并转换自然语言需求，将用户采用自然语言表达的软件需求转换为相应的代码，能够减少因人为因素导致的需求理解偏差，减少错误传播，减少手动干预，降低技术门槛，提高开发效率，并通过大语言模型llm与devops工具的集成协作框架，将代码快速、可靠地测试及部署成为可工作软件，实现开发和运维流程的无缝对接，提高团队协作效率，缩短从需求提出到软件交付的周期，加快迭代速度。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种自然语言需求至可工作软件的转化方法，包括：
3、获取用户通过自然语言描述的需求内容；
4、将所述需求内容输入至大语言模型llm进行语义分析，将自然语言需求转换为结构化的需求特征；
5、通过自然语言交互，与所述用户进行需求验证；
6、利用所述大语言模型llm对验证后的需求特征生成相应代码；
7、利用预增强的devops工具对所述代码按照预设流程进行自动化测试，并将测试通过的代码进行部署得到对应的可工作软件。
8、在上述技术方案中，优选地，所述通过自然语言交互，与所述用户进行需求验证，具体过程包括：
9、利用所述大语言模型llm对所述需求特征进行需求分析，并将分析得到的需求内容发送至所述用户；
10、通过自然语言交互与所述用户确认所述需求内容的准确性，采用问答形式与所述用户进行多轮问答，并针对所述用户的回复内容进行语义分析，实现需求验证。
11、在上述技术方案中，优选地，所述利用所述大语言模型llm对验证后的需求特征生成相应代码，具体过程包括：
12、根据验证后的需求特征得到用于生成代码的提示词prompt；
13、将所述提示词prompt输入所述大语言模型llm，生成相对应的伪代码或可执行代码。
14、在上述技术方案中，优选地，所述利用预增强的devops工具对所述代码按照预设流程进行自动化测试的具体过程包括：
15、将所生成的所述代码保存至指定工作目录的指定文件中；
16、通过开发插件或扩展对devops工具进行增强，并对所述devops工具的调用模式进行统一和标准化；
17、利用所述devops工具，按照预设流程对所述指定文件中的代码进行编辑检查、代码扫描、安全扫描、自动化测试及编译打包。
18、在上述技术方案中，优选地，利用所述大语言模型llm构造智能体agent，所述智能体agent通过获取日志方式确定所述devops工具所返回的信息，所述智能体agent通过推理来调整和编排所述devops工具的执行和使用，使得所述devops工具能够根据所述代码部署得到可工作软件。
19、本发明还提出一种自然语言需求至可工作软件的转化系统，应用如上述技术方案中任一项公开的自然语言需求至可工作软件的转化方法，包括：
20、需求获取模块，用于获取用户通过自然语言描述的需求内容；
21、需求解析模块，用于将所述需求内容输入至大语言模型llm进行语义分析，将自然语言需求转换为结构化的需求特征；
22、需求验证模块，用于通过自然语言交互，与所述用户进行需求验证；
23、代码生成模块，用于利用所述大语言模型llm对验证后的需求特征生成相应代码；
24、测试部署模块，用于利用预增强的devops工具对所述代码按照预设流程进行自动化测试，并将测试通过的代码进行部署得到对应的可工作软件。
25、在上述技术方案中，优选地，所述需求验证模块具体用于：
26、利用所述大语言模型llm对所述需求特征进行需求分析，并将分析得到的需求内容发送至所述用户；
27、通过自然语言交互与所述用户确认所述需求内容的准确性，采用问答形式与所述用户进行多轮问答，并针对所述用户的回复内容进行语义分析，实现需求验证。
28、在上述技术方案中，优选地，所述代码生成模块具体用于：
29、根据验证后的需求特征得到用于生成代码的提示词prompt；
30、将所述提示词prompt输入所述大语言模型llm，生成相对应的伪代码或可执行代码。
31、在上述技术方案中，优选地，所述测试部署模块具体用于：
32、将所生成的所述代码保存至指定工作目录的指定文件中；
33、通过开发插件或扩展对devops工具进行增强，并对所述devops工具的调用模式进行统一和标准化；
34、利用所述devops工具，按照预设流程对所述指定文件中的代码进行编辑检查、代码扫描、安全扫描、自动化测试及编译打包。
35、在上述技术方案中，优选地，利用所述大语言模型llm构造智能体agent，所述智能体agent通过获取日志方式确定所述devops工具所返回的信息，所述智能体agent通过推理来调整和编排所述devops工具的执行和使用，使得所述devops工具能够根据所述代码部署得到可工作软件。
36、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
37、(1)提高需求理解的准确性：通过llm的自然语言处理能力，减少因人为因素导致的需求理解偏差。
38、(2)加强开发与运维的协作：利用llm与devops工具的集成，实现开发和运维流程的无缝对接，提高团队协作效率。
39、(3)提升自动化水平：通过自动化需求分析、设计和编码过程，减少手动干预，提高开发效率。
40、(4)加快迭代速度：使软件能够快速响应需求变更，缩短从需求提出到软件交付的周期。
41、(5)降低技术门槛：通过自然语言的交互方式，使得非技术背景的团队成员也能轻松参与到软件开发过程中。
42、(6)减少错误传播：在需求理解阶段就通过llm进行验证和修正，减少错误在开发过程中的传播。
1.一种自然语言需求至可工作软件的转化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的自然语言需求至可工作软件的转化方法，其特征在于，所述通过自然语言交互，与所述用户进行需求验证，具体过程包括：
3.根据权利要求1所述的自然语言需求至可工作软件的转化方法，其特征在于，所述利用所述大语言模型llm对验证后的需求特征生成相应代码，具体过程包括：
4.根据权利要求1所述的自然语言需求至可工作软件的转化方法，其特征在于，所述利用预增强的devops工具对所述代码按照预设流程进行自动化测试的具体过程包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的自然语言需求至可工作软件的转化方法，其特征在于，利用所述大语言模型llm构造智能体agent，所述智能体agent通过获取日志方式确定所述devops工具所返回的信息，所述智能体agent通过推理来调整和编排所述devops工具的执行和使用，使得所述devops工具能够根据所述代码部署得到可工作软件。
6.一种自然语言需求至可工作软件的转化系统，其特征在于，应用如权利要求1至5中任一项所述的自然语言需求至可工作软件的转化方法，包括：
7.根据权利要求6所述的自然语言需求至可工作软件的转化系统，其特征在于，所述需求验证模块具体用于：
8.根据权利要求6所述的自然语言需求至可工作软件的转化系统，其特征在于，所述代码生成模块具体用于：
9.根据权利要求6所述的自然语言需求至可工作软件的转化系统，其特征在于，所述测试部署模块具体用于：
10.根据权利要求6至9中任一项所述的自然语言需求至可工作软件的转化系统，其特征在于，利用所述大语言模型llm构造智能体agent，所述智能体agent通过获取日志方式确定所述devops工具所返回的信息，所述智能体agent通过推理来调整和编排所述devops工具的执行和使用，使得所述devops工具能够根据所述代码部署得到可工作软件。
