論文の概要: Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17910v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 19:51:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 15:27:11.623920
- Title: Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects
- Title（参考訳）: ソフトウェア開発の変革 - 実世界のプロジェクトにおけるGitHubコパイロットの効率性と課題の評価
- Authors: Ruchika Pandey, Prabhat Singh, Raymond Wei, Shaila Shankar,
- Abstract要約: GitHub CopilotはAIによるコーディングアシスタントだ。
本研究では、GitHub Copilotを使用する際の効率向上、改善の領域、新たな課題について評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative AI technologies promise to transform the product development lifecycle. This study evaluates the efficiency gains, areas for improvement, and emerging challenges of using GitHub Copilot, an AI-powered coding assistant. We identified 15 software development tasks and assessed Copilot's benefits through real-world projects on large proprietary code bases. Our findings indicate significant reductions in developer toil, with up to 50% time saved in code documentation and autocompletion, and 30-40% in repetitive coding tasks, unit test generation, debugging, and pair programming. However, Copilot struggles with complex tasks, large functions, multiple files, and proprietary contexts, particularly with C/C++ code. We project a 33-36% time reduction for coding-related tasks in a cloud-first software development lifecycle. This study aims to quantify productivity improvements, identify underperforming scenarios, examine practical benefits and challenges, investigate performance variations across programming languages, and discuss emerging issues related to code quality, security, and developer experience.
- Abstract（参考訳）: 生成AI技術は、製品開発ライフサイクルを変革することを約束します。
この研究は、AIを使ったコーディングアシスタントであるGitHub Copilotを使用する際の効率向上、改善の領域、新たな課題を評価する。
15のソフトウェア開発タスクを特定し、大規模なプロプライエタリなコードベース上の実際のプロジェクトを通じて、Copilotのメリットを評価しました。
コードドキュメンテーションとオートコンプリートに最大50%の時間、反復的なコーディングタスク、ユニットテスト生成、デバッグ、ペアプログラミングに30～40%の時間がかかりました。
しかし、Copilotは複雑なタスク、大きな関数、複数のファイル、プロプライエタリなコンテキスト、特にC/C++コードに悩まされている。
クラウドファーストのソフトウェア開発ライフサイクルにおいて、コーディング関連のタスクを33～36%削減する計画を立てています。
本研究の目的は,生産性向上の定量化,未達成シナリオの特定,実践的なメリットと課題の検証,プログラム言語間のパフォーマンス変化の調査,コード品質,セキュリティ,開発者エクスペリエンスに関する新たな問題について議論することにある。
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