要約
大規模な言語モデルや生成AIを含む人工知能（AI）は、ソフトウェア開発の重要な力として浮上しており、開発ライフサイクル全体に及ぶ強力なツールを開発者に提供しています。
ソフトウェアエンジニアリングの研究はソフトウェア開発においてAIツールを広く研究してきましたが、開発者とこれらのAI駆動のツールとの間の特定のタイプの相互作用は、最近注目を集め始めました。
これらの相互作用を理解し、改善することは、AI駆動型ワークフローの生産性、信頼、効率を向上させる可能性があります。
この論文では、開発者とAIツール間の相互作用タイプの分類法を提案し、自動コンプリートコード提案、コマンド駆動型アクション、会話支援など、11の異なるインタラクションタイプを特定します。
この分類法に基づいて、AIの相互作用の最適化、開発者の制御の改善、AI支援開発における信頼と使いやすさの課題への対処に焦点を当てた研究アジェンダの概要を説明します。
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により、このペーパーは、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刺激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 enhance 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 | 2025-02-05 16:11:33+00:00 |
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