論文の概要: Disrupting Test Development with AI Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02328v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 17:52:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:55.572904
• Title: Disrupting Test Development with AI Assistants
• Title（参考訳）: AIアシスタントでテスト開発をディスラプトする
• Authors: Vijay Joshi, Iver Band,
• Abstract要約: GitHub Copilot、ChatGPT、TabnineなどのジェネレーティブAI支援コーディングツールは、ソフトウェア開発を大きく変えた。 本稿では、これらのイノベーションが生産性とソフトウェア開発のメトリクスにどのように影響するかを分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models, including GPT-4 and its variants, and Generative AI-assisted coding tools like GitHub Copilot, ChatGPT, and Tabnine, have significantly transformed software development. This paper analyzes how these innovations impact productivity and software test development metrics. These tools enable developers to generate complete software programs with minimal human intervention before deployment. However, thorough review and testing by developers are still crucial. Utilizing the Test Pyramid concept, which categorizes tests into unit, integration, and end-to-end tests, we evaluate three popular AI coding assistants by generating and comparing unit tests for opensource modules. Our findings show that AI-generated tests are of equivalent quality to original tests, highlighting differences in usage and results among the tools. This research enhances the understanding and capabilities of AI-assistant tools in automated testing.
• Abstract（参考訳）: GPT-4とその変種、およびGitHub Copilot、ChatGPT、Tabnineのような生成AI支援コーディングツールを含む、大規模な言語モデルの最近の進歩は、ソフトウェア開発を大きく変えた。 本稿では、これらのイノベーションが生産性とソフトウェア開発のメトリクスにどのように影響するかを分析する。 これらのツールは、デプロイ前に人間の介入を最小限に抑えて、完全なソフトウェアプログラムを作成できる。 しかし、開発者による徹底的なレビューとテストは依然として重要です。 ユニットテストを単体テスト、統合テスト、エンドツーエンドテストに分類するTest Pyramidの概念を利用することで、オープンソースモジュールの単体テストの生成と比較によって、一般的な3つのAIコーディングアシスタントを評価します。 その結果、AI生成テストは元のテストと同等の品質であり、ツールの使用状況と結果の相違を強調した。 この研究は、自動テストにおけるAI補助ツールの理解と能力を強化する。

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