論文の概要: Enhancing Software Development with Context-Aware Conversational Agents: A User Study on Developer Interactions with Chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08648v1
- Date: Tue, 13 May 2025 15:08:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.632318
- Title: Enhancing Software Development with Context-Aware Conversational Agents: A User Study on Developer Interactions with Chatbots
- Title（参考訳）: コンテキスト対応会話エージェントによるソフトウェア開発の促進:チャットボットとの開発者インタラクションに関するユーザスタディ
- Authors: Glaucia Melo, Paulo Alencar, Donald Cowan,
- Abstract要約: テキストベースのチャットボットのプロトタイプを用いて,29人の開発者を対象に,好みの機能について調査を行った。
その結果,タスク自動化,バージョン管理サポート,コンテキスト適応性への強い関心が明らかになった。
我々は,CA設計における深い文脈理解,歴史的相互作用意識,パーソナライズされた支援の重要性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6321891270689055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Software development is a cognitively intensive process requiring multitasking, adherence to evolving workflows, and continuous learning. With the rise of large language model (LLM)-based tools, such as conversational agents (CAs), there is growing interest in supporting developers through natural language interaction. However, little is known about the specific features developers seek in these systems. We conducted a user study with 29 developers using a prototype text-based chatbot to investigate preferred functionalities. Our findings reveal strong interest in task automation, version control support, and contextual adaptability, especially the need to tailor assistance for both novice and experienced users. We highlight the importance of deep contextual understanding, historical interaction awareness, and personalized support in CA design. This study contributes to the development of context-aware chatbots that enhance productivity and satisfaction, and it outlines opportunities for future research on human-AI collaboration in software engineering.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発は認知的に集中的なプロセスであり、マルチタスク、進化するワークフローへの固執、継続的な学習を必要とします。
会話エージェント(CA)など,言語モデル(LLM)ベースのツールの普及に伴い,自然言語インタラクションを通じて開発者を支援することへの関心が高まっている。
しかし、これらのシステムで開発者が求める特定の機能についてはほとんど分かっていない。
テキストベースのチャットボットのプロトタイプを用いて,29人の開発者を対象に,好みの機能について調査を行った。
この結果から,タスク自動化,バージョン管理サポート,コンテキスト適応性,特に初心者と経験者の双方に支援をカスタマイズする必要性に強い関心が浮かび上がっている。
我々は,CA設計における深い文脈理解,歴史的相互作用意識,パーソナライズされた支援の重要性を強調した。
本研究は、生産性と満足度を高める文脈対応チャットボットの開発に寄与し、ソフトウェア工学における人間とAIのコラボレーションに関する今後の研究の機会を概説する。
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