Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prompted Software Engineering in the Era of AI Models

論文の概要: Prompted Software Engineering in the Era of AI Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03359v1
Date: Thu, 7 Sep 2023 20:40:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 16:30:18.824125
Title: Prompted Software Engineering in the Era of AI Models
Title（参考訳）: AIモデルの時代における挑発的なソフトウェアエンジニアリング
Authors: Dae-Kyoo Kim
Abstract要約: 本稿では、言語ベースのAIモデルのための効果的なプロンプトを構築するために、プロンプトエンジニアリングを統合した、プロンプトソフトウェアエンジニアリング(PSE)を紹介する。 PSEは、ソフトウェア開発にAIモデルを使用することで、少ないリソースで高品質なソフトウェアを生産し、面倒なタスクを自動化し、開発者がより革新的な側面に集中できるようにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper introduces prompted software engineering (PSE), which integrates prompt engineering to build effective prompts for language-based AI models, to enhance the software development process. PSE enables the use of AI models in software development to produce high-quality software with fewer resources, automating tedious tasks and allowing developers to focus on more innovative aspects. However, effective prompts are necessary to guide software development in generating accurate, relevant, and useful responses, while mitigating risks of misleading outputs. This paper describes how productive prompts should be built throughout the software development cycle.
Abstract（参考訳）: 本稿では、プロンプトエンジニアリングを統合し、言語ベースのaiモデルの効果的なプロンプトを構築し、ソフトウェア開発プロセスを強化するpse(prompted software engineering)を紹介する。 PSEは、ソフトウェア開発にAIモデルを使用することで、少ないリソースで高品質なソフトウェアを生産し、面倒なタスクを自動化し、開発者がより革新的な側面に集中できるようにする。しかし、効果的なプロンプトは、正確な、適切で有用な応答を生成しながら、誤ったアウトプットのリスクを軽減し、ソフトウェア開発を導くために必要である。本稿では,ソフトウェア開発サイクルを通じて生産的なプロンプトを構築する方法を説明する。

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