論文の概要: Bridging Developer Needs and Feasible Features for AI Assistants in IDEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08676v2
- Date: Mon, 04 Aug 2025 09:11:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 14:46:24.267768
- Title: Bridging Developer Needs and Feasible Features for AI Assistants in IDEs
- Title（参考訳）: IDEにおけるAIアシスタントの開発者ニーズと実現可能な機能
- Authors: Agnia Sergeyuk, Ekaterina Koshchenko, Ilya Zakharov, Timofey Bryksin, Maliheh Izadi,
- Abstract要約: 35人のプロの開発者にインタビューして、未完成のニーズと期待を明らかにしました。
分析の結果,技術改善,インタラクション,アライメント,スキル構築の簡略化,プログラミングタスクの5つの重要な領域が明らかになった。
その結果、開発者のニーズと実践者による実装とコンテキスト認識に焦点をあてた機能に対する判断との間には、強い整合性があることが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.05260196829912
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the increasing presence of AI assistants in Integrated Development Environments, it remains unclear what developers actually need from these tools and which features are likely to be implemented in practice. To investigate this gap, we conducted a two-phase study. First, we interviewed 35 professional developers from three user groups (Adopters, Churners, and Non-Users) to uncover unmet needs and expectations. Our analysis revealed five key areas: Technology Improvement, Interaction, and Alignment, as well as Simplifying Skill Building, and Programming Tasks. We then examined the feasibility of addressing selected needs through an internal prediction market involving 102 practitioners. The results demonstrate a strong alignment between the developers' needs and the practitioners' judgment for features focused on implementation and context awareness. However, features related to proactivity and maintenance remain both underestimated and technically unaddressed. Our findings reveal gaps in current AI support and provide practical directions for developing more effective and sustainable in-IDE AI systems.
- Abstract（参考訳）: 統合開発環境におけるAIアシスタントの存在が増加しているにもかかわらず、開発者がこれらのツールから実際に何を必要としているのか、実際にどの機能が実装されるのかは不明だ。
このギャップを調査するため、我々は2段階の研究を行った。
まず、私たちは3つのユーザグループ(Adopters、Churners、Non-Users)から35人のプロフェッショナル開発者にインタビューして、未完成のニーズと期待を明らかにしました。
分析の結果,技術改善,インタラクション,アライメント,スキル構築の簡略化,プログラミングタスクの5つの重要な領域が明らかになった。
次に,102人の実践者が参加する内部予測市場を通じて,選択したニーズに対処できる可能性を検討した。
その結果、開発者のニーズと実践者による実装とコンテキスト認識に焦点をあてた機能に対する判断との間には、強い整合性があることが示される。
しかし、積極性や保守に関する特徴は、過小評価され、技術的には不適当である。
我々の発見は、現在のAIサポートのギャップを明らかにし、より効果的で持続可能なIDE内AIシステムを開発するための実践的な方向性を提供する。
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