要約
大規模言語モデルや生成 AI を含む人工知能 (AI) は、ソフトウェア開発における重要な力として台頭しており、開発ライフサイクル全体にわたる強力なツールを開発者に提供します。
ソフトウェア工学の研究では、ソフトウェア開発における AI ツールが幅広く研究されてきましたが、開発者とこれらの AI を活用したツールとの間の特定の種類の対話が注目され始めたのはつい最近です。
これらのインタラクションを理解し改善することで、AI 主導のワークフローにおける生産性、信頼性、効率性が向上する可能性があります。
このペーパーでは、開発者と AI ツールの間の対話タイプの分類を提案し、オートコンプリート コードの提案、コマンド駆動のアクション、会話支援など、11 の異なる対話タイプを特定します。
この分類に基づいて、AI インタラクションの最適化、開発者制御の改善、AI 支援開発における信頼性とユーザビリティの課題への対処に焦点を当てた研究課題の概要を説明します。
この論文は、開発者と AI の相互作用を研究するための構造化された基盤を確立することで、ソフトウェア開発のためのより効果的で適応性のある AI ツールの作成に関する研究を促進することを目的としています。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI), including large language models and generative AI, is emerging as a significant force in software development, offering developers powerful tools that span the entire development lifecycle. Although software engineering research has extensively studied AI tools in software development, the specific types of interactions between developers and these AI-powered tools have only recently begun to receive attention. Understanding and improving these interactions has the potential to improve productivity, trust, and efficiency in AI-driven workflows. In this paper, we propose a taxonomy of interaction types between developers and AI tools, identifying eleven distinct interaction types, such as auto-complete code suggestions, command-driven actions, and conversational assistance. Building on this taxonomy, we outline a research agenda focused on optimizing AI interactions, improving developer control, and addressing trust and usability challenges in AI-assisted development. By establishing a structured foundation for studying developer-AI interactions, this paper aims to stimulate research on creating more effective, adaptive AI tools for software development.
arxiv情報
| 著者 | Christoph Treude,Marco A. Gerosa |
| 発行日 | 2025-01-15 12:53:49+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google