論文の概要: Conversational AI as a Coding Assistant: Understanding Programmers' Interactions with and Expectations from Large Language Models for Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16508v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 15:06:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:10.048023
• Title: Conversational AI as a Coding Assistant: Understanding Programmers' Interactions with and Expectations from Large Language Models for Coding
• Title（参考訳）: コーディングアシスタントとしての会話型AI:プログラミングのための大規模言語モデルからのプログラマのインタラクションと期待を理解する
• Authors: Mehmet Akhoroz, Caglar Yildirim,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した会話型AIインタフェースは、コーディングアシスタントとしてますます利用されている。 本研究は,LLM駆動型コーディングアシスタントにおけるプログラマの利用パターン,知覚,インタラクション戦略について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.064404027153094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational AI interfaces powered by large language models (LLMs) are increasingly used as coding assistants. However, questions remain about how programmers interact with LLM-based conversational agents, the challenges they encounter, and the factors influencing adoption. This study investigates programmers' usage patterns, perceptions, and interaction strategies when engaging with LLM-driven coding assistants. Through a survey, participants reported both the benefits, such as efficiency and clarity of explanations, and the limitations, including inaccuracies, lack of contextual awareness, and concerns about over-reliance. Notably, some programmers actively avoid LLMs due to a preference for independent learning, distrust in AI-generated code, and ethical considerations. Based on our findings, we propose design guidelines for improving conversational coding assistants, emphasizing context retention, transparency, multimodal support, and adaptability to user preferences. These insights contribute to the broader understanding of how LLM-based conversational agents can be effectively integrated into software development workflows while addressing adoption barriers and enhancing usability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を利用した会話型AIインタフェースは、コーディングアシスタントとしてますます利用されている。 しかし、プログラマがLLMベースの会話エージェントとどのように相互作用するか、彼らが直面する課題、そして採用に影響を与える要因について疑問が残る。 本研究は,LLM駆動型コーディングアシスタントにおけるプログラマの利用パターン,知覚,インタラクション戦略について検討する。 調査を通じて、参加者は、効率性や説明の明確さ、不正確さ、文脈認識の欠如、過度な信頼への懸念など、両方の利点を報告した。 一部のプログラマは、独立した学習、AI生成コードへの不信、倫理的考慮のために、LSMを積極的に避けている。 本研究は,対話型コーディングアシスタントの改良,コンテキスト保持,透明性,マルチモーダルサポート,ユーザの嗜好への適応性を重視した設計ガイドラインを提案する。 これらの洞察は、LLMベースの会話エージェントをソフトウェア開発ワークフローに効果的に統合し、導入障壁に対処し、ユーザビリティを高める方法について、より広範な理解に寄与する。

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