Towards Code Generation from BDD Test Case Specifications: A Vision

要約

自動コード生成は最近大きな注目を集めており、ソフトウェア開発プロセスにとってますます重要になってきています。
機械学習と人工知能に基づくソリューションは、強力かつ革新的な方法で人間とソフトウェアの効率を向上させるために使用されています。
このペーパーでは、これらの開発を活用し、一般的な Angular フレームワーク用のフロントエンド コンポーネント コードを生成する新しいアプローチを紹介することを目的としています。
私たちは、トランスフォーマーベースの機械学習モデルへの入力として動作駆動型開発テスト仕様を使用してこれを行うことを提案します。
私たちのアプローチは、ソフトウェアの品質を向上させ、自動コード生成に向けた新しい研究アイデアを導入しながら、Web アプリケーションに必要な開発時間を大幅に短縮することを目的としています。

要約(オリジナル)

Automatic code generation has recently attracted large attention and is becoming more significant to the software development process. Solutions based on Machine Learning and Artificial Intelligence are being used to increase human and software efficiency in potent and innovative ways. In this paper, we aim to leverage these developments and introduce a novel approach to generating frontend component code for the popular Angular framework. We propose to do this using behavior-driven development test specifications as input to a transformer-based machine learning model. Our approach aims to drastically reduce the development time needed for web applications while potentially increasing software quality and introducing new research ideas toward automatic code generation.

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