各位同仁，各位对软件工程自动化与人工智能前沿技术充满热情的专家学者们，大家好。 今天，我将与大家深入探讨一个激动人心且极具实践价值的话题：如何利用“工具反馈循环”（Tool Feedback Loops），特别是从错误堆栈信息中提取的宝贵线索，来引导大型语言模型（LLM）进行自动代码重构。这不仅仅是关于修复Bug，更是关于构建一套能够自我修复、自我优化，并持续演进的软件系统。 在软件开发的世界里，我们每天都在与代码打交道。我们编写它，测试它，部署它，然后当它出现问题时，我们调试它，修复它。这个循环周而复始。而随着LLM在代码生成领域的崛起，我们看到了一个前所未有的机会：让机器不仅能生成代码，还能像经验丰富的工程师一样，理解错误、分析问题，并主动进行代码改进。 然而，LLM并非万能。它们在生成代码时，可能会犯语法错误、逻辑错误，甚至引入安全漏洞。它们缺乏对代码实际运行环境的感知，也无法直接执行代码来验证其正确性。这就是“工具反馈循环”的用武之地。通过将LLM与我们现有的强大开发工具（编译器、Linter、测试框架、运行时环境）结合起来，我们可以创建一个闭环系统，让LLM在真实反馈中学习、 …
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