Методика та засіб оцінювання якості ПЗ за допомогою ШІ

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси оцінювання якості програмного забезпечення на різних етапах життєвого циклу програмного продукту з використанням методів штучного інтелекту. Мета кваліфікаційної роботи – розробка методики та програмного засобу інтелектуального оцінювання якості програмного забезпечення, що забезпечує автоматизований аналіз програмного коду, оцінювання характеристик якості та формування рекомендацій щодо покращення програмного продукту на основі технологій штучного інтелекту. Методи дослідження – методи системного аналізу, об’єктно-орієнтованого проєктування, моделювання архітектури програмних систем і баз даних, методи статичного та семантичного аналізу програмного коду, інженерії промптів, генерації з доповненим пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG), порівняльного аналізу методів оцінювання якості ПЗ, а також прототипування та тестування веб-застосунків. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості використання розробленого програмного засобу під час створення та супроводження програмних продуктів, у процесах контролю якості ПЗ, автоматизованого аналізу коду, підтримки прийняття рішень під час рефакторингу та забезпечення відповідності програмного забезпечення вимогам стандартів якості (зокрема ISO/IEC 25010). Розробка та дослідження виконувалися під управлінням операційної системи Windows 11. Реалізація програмного засобу здійснювалася у середовищі Visual Studio Code з використанням мов програмування Python та TypeScript.The object of the research is the processes of software quality assessment at various stages of the software product life cycle using artificial intelligence methods. The aim of the qualification thesis is to develop a methodology and a software tool for intelligent software quality assessment that provides automated analysis of source code, evaluation of software quality characteristics, and generation of recommendations for improving the software product based on artificial intelligence technologies. The research methods include system analysis methods, object-oriented design, modeling of software system and database architectures, methods of static and semantic analysis of source code, prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), comparative analysis of software quality assessment methods, as well as prototyping and testing of web applications. The practical significance of the obtained results lies in the possibility of using the developed software tool during the development and maintenance of software products, in software quality assurance processes, automated code analysis, decision support during refactoring, and ensuring compliance of software with quality standards (in particular, ISO/IEC 25010). The development and research were carried out under the Windows 11 operating system. The software tool was implemented in the Visual Studio Code environment using the Python and TypeScript programming languages.