Codellm-Devkit：用于程序分析洞察 contextualize code LLMs 的框架

面向代码的大语言模型（code LLM）正不断增长其受欢迎程度和能力，提供了诸如代码补全、代码生成、代码摘要、测试生成、代码翻译等多种功能。要充分发挥code LLM的潜力，开发者必须为模型提供代码特定的上下文信息。这些上下文通常由程序分析工具派生并提炼。然而，存在显著差距——这些静态分析工具往往是针对特定编程语言设计的，且学习曲线陡峭，使其实际应用变得具有挑战性。这些工具针对特定程序语言进行设计，需要开发者学习和管理多个工具才能覆盖其代码库的各个方面。此外，这些工具的配置和集成复杂度也增加了在现有开发环境中使用的难度。这一挑战限制了静态分析与LLM广泛且有效结合潜在收益的可能性。为此，我们提出codellm-devkit（以下简称CLDK），一个开源库，显著简化了针对不同编程语言在各种粒度上进行程序分析的过程，以支持code LLM用例。作为一个Python库，CLDK为开发者提供直观易用的界面，使其能够轻松为code LLM提供丰富的程序分析上下文。通过该库，开发者可以毫不费力地集成详细的、针对代码的洞察，从而提高LLM在编码任务中的操作效率和效果。CLDK已作为开源库发布于https://github.com/IBM/codellm-devkit。