Code Optimizer

代码质量自动评估与优化系统 — 基于ML的代码评分、策略选择、自动优化

🔧 Code Optimizer — 代码质量自动评估与优化

概述

基于机器学习的代码质量自动评估和优化系统。从 15 个标准测试案例、35 个特征维度出发，通过平衡随机森林模型自动评估代码质量并选择最优生成策略。

核心能力

功能	描述
📊 代码质量评估	35维度特征分析，ML评分模型，综合质量报告
🎯 智能策略选择	平衡随机森林 + 规则引擎混合架构，自动选择最优代码生成策略
🔄 自动反馈闭环	评估结果自动记录，持续优化ML模型
📋 标准化测试	15个标准测试案例覆盖算法、调试、重构、数据结构

性能指标

指标	结果
评分差异	0.36 分 (↓96% 相比基线)
不平衡比	6:1 (从 36:1 改善)
宏 F1	0.410 (↑40%)
处理速度	0.006 秒/案例
ML 使用率	100% (阈值优化后)

安装

前提条件

• Python 3.9+
• scikit-learn 1.0+
• numpy, pandas

通过 ClawHub 安装

bash

clawhub install code-optimizer

手动安装

bash

# 克隆或复制到 skills 目录
cd ~/.openclaw/workspace
pip install scikit-learn numpy pandas

# 安装技能
clawhub install code-optimizer

使用方法

评估代码质量

bash

# 评估单个文件
code-eval evaluate --code-file my_code.py --task "实现功能"

# 评估代码字符串
code-eval evaluate --code "def hello(): pass" --task "Hello World"

# 批量评估
code-eval batch --dir ./code_samples

运行标准测试

bash

# 运行所有 15 个标准测试
code-eval test-suite

# 运行指定测试
code-eval test --case CASE_001

选择生成策略

bash

# 自动选择最优策略
code-eval select-strategy --code-file my_code.py
# 输出: balanced | emphasize_correctness | extreme_correctness

生成报告

bash

# 生成 HTML 报告
code-eval report --format html --output report.html

配置

主配置

yaml

# config.yaml
evaluator:
  model_path: models/balanced_forest.pkl
  threshold: 0.5
  feature_count: 35

strategies:
  - balanced
  - emphasize_correctness
  - extreme_correctness

integration:
  auto_evaluate: true
  log_results: true
  feedback_loop: true

与 Hermes 集成

当与 Hermes 记忆系统配合使用时：

1. 自动评估每个代码生成任务
2. 评估结果存入记忆系统
3. ML 数据集持续扩充
4. 策略选择融入任务规划

版本历史

版本	日期	说明
1.0.0	2026-04-23	初始版本：代码评估 + 策略选择 + ML模型

许可

MIT License