論文の概要: Exploring Prompt Patterns in AI-Assisted Code Generation: Towards Faster and More Effective Developer-AI Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01604v1
- Date: Mon, 02 Jun 2025 12:43:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.303439
- Title: Exploring Prompt Patterns in AI-Assisted Code Generation: Towards Faster and More Effective Developer-AI Collaboration
- Title（参考訳）: AI支援コード生成におけるプロンプトパターンの探索 - より高速で効果的な開発者とAIのコラボレーションを目指して
- Authors: Sophia DiCuffa, Amanda Zambrana, Priyanshi Yadav, Sashidhar Madiraju, Khushi Suman, Eman Abdullah AlOmar,
- Abstract要約: 本稿では,AI支援コード生成に必要となるインタラクション数を最小化するために,構造化されたプロンプトパターンの適用について検討する。
我々は,開発者とAI間の往復通信を減らすことの有効性を評価するために,異なる7つのプロンプトパターンを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1861081539404137
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The growing integration of AI tools in software development, particularly Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, has revolutionized how developers approach coding tasks. However, achieving high-quality code often requires iterative interactions, which can be time-consuming and inefficient. This paper explores the application of structured prompt patterns to minimize the number of interactions required for satisfactory AI-assisted code generation. Using the DevGPT dataset, we analyzed seven distinct prompt patterns to evaluate their effectiveness in reducing back-and-forth communication between developers and AI. Our findings highlight patterns such as ''Context and Instruction'' and ''Recipe'' as particularly effective in achieving high-quality outputs with minimal iterations. The study emphasizes the potential for prompt engineering to streamline developer-AI collaboration, providing practical insights into crafting prompts that balance precision, efficiency, and clarity.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるAIツールの統合の増大、特にChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、開発者がコーディングタスクにどのようにアプローチするかに革命をもたらした。
しかし、高品質なコードを達成するには、しばしば反復的な相互作用を必要とします。
本稿では,AI支援コード生成に必要となるインタラクション数を最小化するために,構造化されたプロンプトパターンの適用について検討する。
DevGPTデータセットを用いて、7つの異なるプロンプトパターンを分析し、開発者とAI間の往復通信を減らす効果を評価した。
この結果から,「文脈と指導」や「レシピ」といったパターンが,最小限のイテレーションで高品質なアウトプットを実現する上で特に有効であることが示唆された。
この研究は、プロンプトエンジニアリングが開発者とAIのコラボレーションを合理化する可能性を強調し、精度、効率、明快さのバランスをとるクラフトプロンプトに関する実践的な洞察を提供する。
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