論文の概要: MaintainCoder: Maintainable Code Generation Under Dynamic Requirements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24260v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 16:06:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-01 14:39:44.515514
- Title: MaintainCoder: Maintainable Code Generation Under Dynamic Requirements
- Title（参考訳）: MaintainCoder: 動的要件下での保守可能なコード生成
- Authors: Zhengren Wang, Rui Ling, Chufan Wang, Yongan Yu, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Wentao Zhang,
- Abstract要約: 最小限の再作業で動的要求を処理するために MaintainCoder を提案する。
ウォーターフォールモデル、デザインパターン、マルチエージェントコラボレーションを統合する。
私たちの仕事は、保守可能なコード生成の基礎を提供するだけでなく、より包括的なコード品質の研究の必要性も強調しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.419305172274512
- License:
- Abstract: Modern code generation has made significant strides in functional correctness and execution efficiency. However, these systems often overlook a critical dimension in real-world software development: maintainability. To handle dynamic requirements with minimal rework, we propose MaintainCoder as a pioneering solution. It integrates Waterfall model, design patterns, and multi-agent collaboration to systematically enhance cohesion, reduce coupling, and improve adaptability. We also introduce MaintainBench, a benchmark comprising requirement changes and corresponding dynamic metrics on maintainance effort. Experiments demonstrate that existing code generation methods struggle to meet maintainability standards when requirements evolve. In contrast, MaintainCoder improves maintainability metrics by 14-30% with even higher correctness, i.e. pass@k. Our work not only provides the foundation of maintainable code generation, but also highlights the need for more holistic code quality research. Resources: https://github.com/IAAR-Shanghai/MaintainCoder.
- Abstract（参考訳）: 現代のコード生成は、機能の正しさと実行効率に大きな進歩を遂げた。
しかしながら、これらのシステムは、現実のソフトウェア開発において重要な側面である保守性を見落としていることが多い。
動的要求を最小限のリワークで処理するために、先駆的なソリューションとして MaintainCoder を提案する。
ウォーターフォールモデル、デザインパターン、マルチエージェントのコラボレーションを統合して、凝集を体系的に強化し、結合を減らし、適応性を向上させる。
MaintainBenchも紹介します。これは要件の変更と、メンテナンス作業に関する対応する動的メトリクスで構成されるベンチマークです。
既存のコード生成メソッドは、要求が進化するときに保守性基準を満たすのに苦労している。
対照的に、ContaintainCoderは、さらに高い正確性、すなわちpass@kで、保守性メトリクスを14～30%改善する。
私たちの仕事は、保守可能なコード生成の基礎を提供するだけでなく、より包括的なコード品質の研究の必要性も強調しています。
リソース: https://github.com/IAAR-Shanghai/MaintainCoder.com
関連論文リスト
- An Empirical Study of Retrieval-Augmented Code Generation: Challenges and Opportunities [19.455889970335967]
コード生成は、自然言語の記述に従って、特定のプログラミング言語のコードスニペットを自動的に生成することを目的としている。
コード生成のための事前訓練されたモデルの1つの大きな課題は、自然言語要求とソースコードのセマンティックギャップである。
Retrieval-augmented frameworkは、要求を理解し、生成プロセスのガイダンスを提供するために利用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T15:17:51Z) - ConAIR:Consistency-Augmented Iterative Interaction Framework to Enhance the Reliability of Code Generation [17.68163468068264]
コード生成, ConAIR の信頼性を高めるために, 一貫性を付加した反復的相互作用フレームワークを提案する。
人間の努力を最小限に抑えることで、パフォーマンスを大幅に向上できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T15:26:24Z) - LLMs as Continuous Learners: Improving the Reproduction of Defective Code in Software Issues [62.12404317786005]
EvoCoderは、イシューコード再現のための継続的学習フレームワークである。
その結果,既存のSOTA法よりも20%改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-21T08:49:23Z) - See-Saw Generative Mechanism for Scalable Recursive Code Generation with Generative AI [0.0]
本稿では,動的かつ反復的なコード生成手法であるSee-Saw生成機構を紹介する。
提案されたアプローチは、アライメントと機能を保証するために、メインコード更新と依存性生成を交互に行う。
このメカニズムにより、すべてのコードコンポーネントが同期化され、機能し、スケーラブルで効率的なプロジェクト生成を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:54:56Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - MOSS: Enabling Code-Driven Evolution and Context Management for AI Agents [7.4159044558995335]
動的コンテキスト管理システムとコード生成を統合する新しいフレームワークであるMOSS(llM-oriented Operating System Simulation)を紹介する。
フレームワークの中核は、最小限の知識原則を強制するために、インバージョン・オブ・コントロールコンテナとデコレータを併用する。
我々は,このフレームワークがエージェント開発における効率性と能力をいかに向上させるかを示し,チューリング完全エージェントへの移行におけるその優位性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-24T14:30:21Z) - Better Python Programming for all: With the focus on Maintainability [5.669063174637433]
本研究では,Large Language Models (LLM) が生成するコードの保守性向上を目的とした。
私たちのアプローチでは、モデルをトレーニングし、評価するために特別に設計されたデータセットを使用します。
LLMを微調整してコードの保守性を優先順位付けした後、我々の評価は、このモデルがコードの保守性標準を大幅に改善することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-17T08:14:22Z) - 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) - VersiCode: Towards Version-controllable Code Generation [58.82709231906735]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において大きな進歩を遂げていますが、既存の研究は、ソフトウェア開発の動的な性質を説明できません。
バージョン別コード補完(VSCC)とバージョン別コードマイグレーション(VACM)の2つの新しいタスクを提案する。
VersiCodeについて広範な評価を行い、バージョン管理可能なコード生成が確かに重要な課題であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T16:15:06Z) - SOEN-101: Code Generation by Emulating Software Process Models Using Large Language Model Agents [50.82665351100067]
FlowGenは、複数のLarge Language Model (LLM)エージェントに基づいたソフトウェアプロセスモデルをエミュレートするコード生成フレームワークである。
FlowGenScrumをHumanEval、HumanEval-ET、MBPP、MBPP-ETの4つのベンチマークで評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-23T14:04:48Z) - ReCode: Robustness Evaluation of Code Generation Models [90.10436771217243]
コード生成モデルのための総合的ロバストネス評価ベンチマークであるReCodeを提案する。
ドクストリング、関数と変数名、コード構文、コードフォーマットのコードに特化して、30以上の変換をカスタマイズします。
ヒトのアノテータでは、摂動プロンプトの90%以上が本来のプロンプトの意味を変えていないことが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:11:31Z)
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。