Fugu-MT 論文翻訳(概要): CoLadder: Supporting Programmers with Hierarchical Code Generation in Multi-Level Abstraction

論文の概要: CoLadder: Supporting Programmers with Hierarchical Code Generation in Multi-Level Abstraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08699v2
Date: Tue, 26 Dec 2023 14:13:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 21:41:45.607541
Title: CoLadder: Supporting Programmers with Hierarchical Code Generation in Multi-Level Abstraction
Title（参考訳）: CoLadder: 階層的なコード生成を多層抽象化でサポートするプログラマ
Authors: Ryan Yen, Jiawen Zhu, Sangho Suh, Haijun Xia, Jian Zhao
Abstract要約: CoLadderは、階層的なタスク分解、直接コードセグメント操作、結果評価を容易にすることで、プログラマをサポートするシステムである。 12人の経験豊富なプログラマによるユーザスタディでは、CoLadderがプログラマの問題解決意図を柔軟に外部化するのに有効であることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.325032481071997
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Programmers increasingly rely on Large Language Models (LLMs) for code generation. However, misalignment between programmers' goals and generated code complicates the code evaluation process and demands frequent switching between prompt authoring and code evaluation. Yet, current LLM-driven code assistants lack sufficient scaffolding to help programmers format intentions from their overarching goals, a crucial step before translating these intentions into natural language prompts. To address this gap, we adopted an iterative design process to gain insights into programmers' strategies when using LLMs for programming. Building on our findings, we created CoLadder, a system that supports programmers by facilitating hierarchical task decomposition, direct code segment manipulation, and result evaluation during prompt authoring. A user study with 12 experienced programmers showed that CoLadder is effective in helping programmers externalize their problem-solving intentions flexibly, improving their ability to evaluate and modify code across various abstraction levels, from goal to final code implementation.
Abstract（参考訳）: プログラマはコード生成にLarge Language Models (LLM) をますます頼りにしている。しかし、プログラマの目標と生成されたコードとのミスアライメントは、コード評価プロセスを複雑にし、プロンプトオーサリングとコード評価の切り替えを頻繁に要求する。しかし、現在のLLM駆動のコードアシスタントは、プログラマが目標から意図をフォーマットするのに十分な足場がなく、これらの意図を自然言語のプロンプトに変換するための重要なステップである。このギャップに対処するため、プログラミングにLLMを使用する場合、プログラマの戦略に関する洞察を得るために反復的な設計プロセスを採用しました。そこで我々はCoLadderを開発した。CoLadderは,階層的なタスクの分解,コードセグメントの直接操作,プロンプトオーサリング時の結果評価を支援するシステムである。 12人の経験豊富なプログラマによるユーザスタディによると、CoLadderはプログラマが問題解決の意図を柔軟に外部化するのを支援し、目標から最終的なコード実装に至るまで、さまざまな抽象化レベルにわたるコードの評価と修正の能力を向上する。

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