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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120973691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511492743.X，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法及系统是由顾钊铨;张晨晖;曾丽仪;朱俊义;王乐设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法及系统，方法包括获取用户输入的待优化初始Dockerfile文件内容并输入至异味检测模块进行多维度扫描与分析，输出结构化异味检测信息；将预定义的自然语言指令框架、待优化的原始Dockerfile以及本次迭代中异味检测模块输出的结构化异味信息进行融合生成提示词；将提示词输入大语言模型进行语义解析与代码生成，输出针对当前Dockerfile异味的优化后Dockerfile；采用正则表达式匹配与语义分析相结合的方法对优化后Dockerfile进行清洗与关键信息提取，生成Dockerfile更新内容，并将Dockerfile更新内容反馈至异味检测模块进行下一轮迭代。本发明实现了从Dockerfile异味检测到修复的智能化与自动化。

本发明授权基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的Dockerfile异味迭代式检测与修复方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取用户输入的待优化的初始Dockerfile文件内容及预设的最大迭代次数参数； 将初始Dockerfile内容输入至异味检测模块，所述异味检测模块对输入的初始Dockerfile进行多维度扫描与分析，输出结构化异味检测信息； 对当前结构化异味检测信息进行逻辑判断，若当前检测结果中异味列表为空集，或已达到预设的最大迭代次数，则触发终止条件，输出最终优化Dockerfile结果；否则继续执行以下步骤： 将预定义的自然语言指令框架、待优化的初始Dockerfile以及本次迭代中异味检测模块输出的结构化异味信息进行融合生成提示词； 将提示词输入大语言模型进行语义解析与代码生成，对输出采用正则表达式匹配与语义分析相结合的方法进行清洗和信息提取，最终生成针对当前Dockerfile异味的优化后Dockerfile； 将优化后Dockerfile反馈至异味检测模块进行下一轮迭代； 所述异味检测模块基于开源静态分析工具Hadolint构建； 提示词Prompt的具体表达式为：Prompt=Instruct+Dockerfile+Smells，其中Instruct表示预定义的自然语言指令框架，用于明确优化目标与约束条件，Dockerfile表示待优化的初始Dockerfile，Smells表示本次迭代中异味检测模块输出的结构化异味信息。

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