コード・リファクタリングにおけるグローバルな一貫性の課題を最適化するには？

2025-08-19

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シード・ディフュージョンの拡散モデル・アーキテクチャは、グローバルな計画問題を解くのに適している：

構造化された先験的学習このモデルは、制約順序拡散法によって、変数の宣言と呼び出しの間の依存関係を自動的に識別する。
非ローカル編集機能関数名を変更すると、すべてのコールポイントが同期的に更新されるため、従来のモデルにおけるローカル置換による構文エラーを避けることができます。
2段階のトレーニング・メカニズム編集に基づく普及トレーニング段階では、コードの妥当性を判断する能力を特に強化する。

操作のための提案：元のコードを入力するときは完全なコンテキストを維持し、特定の実装方法ではなく機能目標を指定するように命令を修正する。手続き型コードからオブジェクト指向パラダイムへの移行変更する変数名を直接指定する代わりに。

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