論文の概要: How far are AI-powered programming assistants from meeting developers' needs?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12000v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 13:16:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 20:16:34.393953
- Title: How far are AI-powered programming assistants from meeting developers' needs?
- Title(参考訳): AIを使ったプログラミングアシスタントは、どこまで開発者のニーズを満たすことができるのか?
- Authors: Xin Tan, Xiao Long, Xianjun Ni, Yinghao Zhu, Jing Jiang, Li Zhang,
- Abstract要約: GitHub CopilotのようなIDE内AIコーディングアシスタントツール(ACAT)は、開発者のコーディング習慣に大きな影響を与えている。
我々は,実開発シナリオをシミュレートし,27人のコンピュータサイエンス学生を募集し,その振る舞いを3つのACATを用いて調査する。
ACATは一般的にタスク完了率を高め、時間を短縮し、コード品質を改善し、自己認識の生産性を高めます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.77734978425295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent In-IDE AI coding assistant tools (ACATs) like GitHub Copilot have significantly impacted developers' coding habits. While some studies have examined their effectiveness, there lacks in-depth investigation into the actual assistance process. To bridge this gap, we simulate real development scenarios encompassing three typical types of software development tasks and recruit 27 computer science students to investigate their behavior with three popular ACATs. Our goal is to comprehensively assess ACATs' effectiveness, explore characteristics of recommended code, identify reasons for modifications, and understand users' challenges and expectations. To facilitate the study, we develop an experimental platform that includes a data collection plugin for VSCode IDE and provides functions for screen recording, code evaluation, and automatic generation of personalized interview and survey questions. Through analysis of the collected data, we find that ACATs generally enhance task completion rates, reduce time, improve code quality, and increase self-perceived productivity. However, the improvement is influenced by both the nature of coding tasks and users' experience level. Notably, for experienced participants, the use of ACATs may even increase completion time. We observe that "edited line completion" is the most frequently recommended way, while "comments completion" and "string completion" have the lowest acceptance rates. The primary reasons for modifying recommended code are disparities between output formats and requirements, flawed logic, and inconsistent code styles. In terms of challenges and expectations, optimization of service access and help documentation is also concerned by participants except for functionality and performance. Our study provides valuable insights into the effectiveness and usability of ACATs, informing further improvements in their design and implementation.
- Abstract(参考訳): GitHub Copilotのような最近のIDE内AIコーディングアシスタントツール(ACAT)は、開発者のコーディング習慣に大きな影響を与えている。
有効性について調べる研究もあるが、実際の支援プロセスについて詳細な調査は行われていない。
このギャップを埋めるために、我々は3つの典型的なソフトウェア開発タスクを含む実際の開発シナリオをシミュレートし、27人のコンピュータサイエンス学生を募集し、3つの一般的なACATを用いて彼らの振る舞いを調査する。
私たちのゴールは、ACATの有効性を総合的に評価し、推奨コードの特徴を探求し、修正の理由を特定し、ユーザの課題と期待を理解することです。
そこで本研究では,VSCode IDE用のデータ収集プラグインと,画面記録機能,コード評価機能,パーソナライズされたインタビュー・調査質問の自動生成機能を備えた実験プラットフォームを開発した。
収集したデータを分析することで、ACATは一般的にタスク完了率を高め、時間を短縮し、コード品質を改善し、自己認識の生産性を向上させる。
しかし、この改善は、コーディングタスクの性質とユーザエクスペリエンスレベルの両方に影響を受けている。
特に、経験豊富な参加者にとって、ACATの使用は完成時間を増加させるかもしれない。
また,「編集された行完成」が最も推奨される方法であるのに対し,「構成完了」と「弦完成」は受理率が最も低いことを観察した。
推奨コードを変更する主な理由は、出力フォーマットと要求、欠陥のあるロジック、一貫性のないコードスタイルの相違である。
課題と期待に関して、サービスアクセスとヘルプドキュメンテーションの最適化は、機能とパフォーマンスを除いて参加者によっても関係しています。
本研究は,ACATの有効性とユーザビリティに関する貴重な知見を提供し,その設計と実装のさらなる改善を図っている。
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