論文の概要: Harnessing the Potential of Gen-AI Coding Assistants in Public Sector Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17434v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 23:59:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 23:40:01.161289
- Title: Harnessing the Potential of Gen-AI Coding Assistants in Public Sector Software Development
- Title（参考訳）: 公共セクターソフトウェア開発におけるGen-AI符号化アシスタントの可能性
- Authors: Kevin KB Ng, Liyana Fauzi, Leon Leow, Jaren Ng,
- Abstract要約: GitHub Copilot - GovTech Singaporeのエンジニアリング生産性プログラム(EPP)
報告書は、AI Code Assistantツールが開発者の生産性を高め、公共セクターにおけるアプリケーション品質を向上させる大きな可能性を強調している。
と分類し、GitHub Copilotのようなクラウド上のGen-AI Coding Assistantツールを使用するようにアドバイスしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The study on GitHub Copilot by GovTech Singapore's Engineering Productivity Programme (EPP) reveals significant potential for AI Code Assistant tools to boost developer productivity and improve application quality in the public sector. Highlighting the substantial benefits for the public sector, the study observed an increased productivity (coding / tasks speed increased by 21-28%), which translates into accelerated development, and quicker go-to-market, with a notable consensus (95%) that the tool increases developer satisfaction. Particularly, junior developers experienced considerable efficiency gains and reduced coding times, illustrating Copilot's capability to enhance job satisfaction by easing routine tasks. This advancement allows for a sharper focus on complex projects, faster learning, and improved code quality. Recognising the strategic importance of these tools, the study recommends the development of an AI Framework to maximise such benefits while cautioning against potential over-reliance without solid foundational programming skills. It also advises public sector developers to classify their code as "Open" to use Gen-AI Coding Assistant tools on the Cloud like GitHub Copilot and to consider self-hosted tools like Codeium or Code Llama for confidential code to leverage technology efficiently within the public sector framework. With up to 8,000 developers, comprising both public officers and vendors developing applications for the public sector and its customers, there is significant potential to enhance productivity.
- Abstract（参考訳）: GovTech SingaporeのEngineering Productivity Programme (EPP)によるGitHub Copilotの研究は、AI Code Assistantツールが開発者の生産性を高め、公共部門におけるアプリケーション品質を向上させる大きな可能性を明らかにしている。
公共セクターの実質的なメリットを高く評価した結果、生産性(コーディング/タスクのスピードが21～28%向上)が向上し、開発が加速し、市場への進出が早くなり、ツールが開発者の満足度を高めるという顕著なコンセンサス(95%)が得られた。
特に、ジュニア開発者はかなりの効率向上とコーディング時間の短縮を経験し、ルーチンタスクを緩和することで仕事の満足度を高めるCopilotの能力を示した。
この進歩により、複雑なプロジェクトに注力し、より速く学習し、コード品質を向上させることができる。
この研究は、これらのツールの戦略的重要性を認識し、AIフレームワークの開発を推奨している。
また、GitHub Copilotのようなクラウド上でGen-AI Coding Assistantツールを使用するための"オープン"として、機密コードのためにCodeiumやCode Llamaのような自己ホスト型のツールを使って、パブリックセクタフレームワーク内でテクノロジを効率的に活用するよう、パブリックセクタ開発者にアドバイスしている。
最大8000人の開発者が参加し、公務員とベンダーの両方がパブリックセクターとその顧客向けのアプリケーションを開発しているため、生産性を高める大きな可能性がある。
関連論文リスト
- Improving Performance of Commercially Available AI Products in a Multi-Agent Configuration [11.626057561212694]
クラウドボティックス PRD AIは、AIを使用してソフトウェア要件を生成するツールである。
GitHub Copilotは、AIペアプログラミングツールである。
PRD AIからビジネス要件を共有することで、GitHub Copilotのコード提案能力を13.8%改善し、開発者のタスク成功率を24.5%改善します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T15:28:19Z) - Dear Diary: A randomized controlled trial of Generative AI coding tools in the workplace [2.5280615594444567]
ジェネレーティブAIコーディングツールは比較的新しいもので、開発者への影響は従来のコーディングメトリクスを超えて拡大している。
本研究の目的は、生成型AIツールに関する既存の信念、自己認識、そしてこれらのツールの定期的な使用がこれらの信念をどう変えるかを明らかにすることである。
その結果,ジェネレーティブなAIコーディングツールの導入と持続的使用は,これらのツールが有用かつ楽しいものであるという開発者の認識を著しく高めていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T00:07:27Z) - The Impact of Generative AI on Collaborative Open-Source Software Development: Evidence from GitHub Copilot [4.8256226973915455]
オープンソースコミュニティにおけるソフトウェア開発における,生成的AIプログラマペアであるGitHub Copilotの役割について検討する。
Copilotはプロジェクトレベルの生産性を6.5%向上させます。
結論として、AIペアプログラマは、コードの自動化と強化に開発者にメリットをもたらしますが、ソフトウェアプロジェクトに関する人間の開発者の知識は、そのメリットを高めることができます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:26:10Z) - Does Co-Development with AI Assistants Lead to More Maintainable Code? A Registered Report [6.7428644467224]
本研究は,AIアシスタントがソフトウェア保守性に与える影響を検討することを目的とする。
フェーズ1では、開発者はAIアシスタントの助けなしに、Javaプロジェクトに新しい機能を追加する。
ランダム化されたコントロールされた試行のフェーズ2では、さまざまな開発者がランダムフェーズ1プロジェクトを進化させ、AIアシスタントなしで作業する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T11:48:42Z) - OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents [109.8507367518992]
私たちは、人間の開発者と同じような方法で世界と対話するAIエージェントを開発するためのプラットフォームであるOpenHandsを紹介します。
プラットフォームが新しいエージェントの実装を可能にし、コード実行のためのサンドボックス環境との安全なインタラクション、評価ベンチマークの導入について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:50:43Z) - Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T19:51:21Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z) - SoTaNa: The Open-Source Software Development Assistant [81.86136560157266]
SoTaNaはオープンソースのソフトウェア開発アシスタントだ。
ソフトウェア工学の分野のための高品質な命令ベースのデータを生成する。
オープンソースの基盤モデルであるLLaMAを強化するためにパラメータ効率のよい微調整アプローチを採用している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-25T14:56:21Z) - The GitHub Development Workflow Automation Ecosystems [47.818229204130596]
大規模なソフトウェア開発は、非常に協力的な取り組みになっています。
この章では、開発ボットとGitHub Actionsのエコシステムについて解説する。
この領域における最先端技術に関する広範な調査を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-08T15:24:23Z) - Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T11:14:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。