論文の概要: Developer Experiences with a Contextualized AI Coding Assistant:
Usability, Expectations, and Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18452v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 10:52:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 16:54:09.572997
- Title: Developer Experiences with a Contextualized AI Coding Assistant:
Usability, Expectations, and Outcomes
- Title（参考訳）: コンテキスト化されたaiコーディングアシスタントによる開発者エクスペリエンス: ユーザビリティ、期待、成果
- Authors: Gustavo Pinto and Cleidson de Souza and Thayssa Rocha and Igor
Steinmacher and Alberto de Souza and Edward Monteiro
- Abstract要約: この研究は、コンテキスト化されたコーディングAIアシスタントであるStackSpot AIを制御された環境で使用した62人の参加者の初期体験に焦点を当てる。
アシスタントの使用は、大幅な時間を節約し、ドキュメントへのアクセスを容易にし、内部APIの正確なコードを生成する結果となった。
コーディングアシスタントが、複雑なコードを扱う際の変数応答や制限と同様に、よりコンテキスト情報にアクセスできるようにするために必要な知識ソースに関連する課題が観察された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.520721038793285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly advancing field of artificial intelligence, software
development has emerged as a key area of innovation. Despite the plethora of
general-purpose AI assistants available, their effectiveness diminishes in
complex, domain-specific scenarios. Noting this limitation, both the academic
community and industry players are relying on contextualized coding AI
assistants. These assistants surpass general-purpose AI tools by integrating
proprietary, domain-specific knowledge, offering precise and relevant
solutions. Our study focuses on the initial experiences of 62 participants who
used a contextualized coding AI assistant -- named StackSpot AI -- in a
controlled setting. According to the participants, the assistants' use resulted
in significant time savings, easier access to documentation, and the generation
of accurate codes for internal APIs. However, challenges associated with the
knowledge sources necessary to make the coding assistant access more contextual
information as well as variable responses and limitations in handling complex
codes were observed. The study's findings, detailing both the benefits and
challenges of contextualized AI assistants, underscore their potential to
revolutionize software development practices, while also highlighting areas for
further refinement.
- Abstract（参考訳）: 急速に進歩する人工知能の分野において、ソフトウェア開発はイノベーションの重要な領域として現れてきた。
汎用AIアシスタントが多用されているにもかかわらず、その効果は複雑なドメイン固有のシナリオで減少する。
この制限に注目して、学術コミュニティと業界のプレイヤーは、コンテキスト化されたコーディングAIアシスタントに依存している。
これらのアシスタントは、プロプライエタリでドメイン固有の知識を統合し、正確で関連するソリューションを提供することによって、汎用AIツールを超える。
本研究では,コンテキスト化コーディングaiアシスタント(stackspot aiと呼ばれる)をコントロール環境で使用した62名の参加者の初期経験に焦点を当てた。
参加者によると、アシスタントの使用は大幅な時間の節約、ドキュメントへのアクセスの容易化、内部apiの正確なコードの生成につながった。
しかし、コーディングアシスタントがよりコンテキスト情報にアクセスするために必要な知識ソースに関連する課題や、可変応答や複雑なコードを扱う際の制限が観察された。
この研究の結果は、コンテキスト化されたAIアシスタントのメリットと課題の両方を詳述し、ソフトウェア開発プラクティスに革命をもたらす可能性を強調しながら、さらなる改善の領域を強調している。
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