論文の概要: Beyond Autocomplete: Designing CopilotLens Towards Transparent and Explainable AI Coding Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.20062v1
- Date: Tue, 24 Jun 2025 23:50:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.567303
- Title: Beyond Autocomplete: Designing CopilotLens Towards Transparent and Explainable AI Coding Agents
- Title（参考訳）: オートコンプリートを超えて、透明で説明可能なAIコーディングエージェントを目指すCopilotLensの設計
- Authors: Runlong Ye, Zeling Zhang, Boushra Almazroua, Michael Liut,
- Abstract要約: CopilotLensはインタラクティブなフレームワークで、単純な提案から透過的で説明可能なイベントへとコード補完を再構築する。
CopilotLensは、動的2レベルインターフェースを通じてAIエージェントの"思考プロセス"を明らかにする説明レイヤとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: AI-powered code assistants are widely used to generate code completions, significantly boosting developer productivity. However, these tools typically present suggestions without explaining their rationale, leaving their decision-making process inscrutable. This opacity hinders developers' ability to critically evaluate the output, form accurate mental models, and build calibrated trust in the system. To address this, we introduce CopilotLens, a novel interactive framework that reframes code completion from a simple suggestion into a transparent, explainable event. CopilotLens operates as an explanation layer that reveals the AI agent's "thought process" through a dynamic two-level interface, surfacing everything from its reconstructed high-level plans to the specific codebase context influencing the code. This paper presents the design and rationale of CopilotLens, offering a concrete framework for building future agentic code assistants that prioritize clarity of reasoning over speed of suggestion, thereby fostering deeper comprehension and more robust human-AI collaboration.
- Abstract（参考訳）: AIによるコードアシスタントは、コード補完を生成するために広く使われており、開発者の生産性を大幅に向上させる。
しかしながら、これらのツールは通常、彼らの合理的な説明なしに提案を提示し、意思決定プロセスは精査できないままである。
この不透明さは、開発者がアウトプットを批判的に評価し、正確なメンタルモデルを作成し、システムの校正された信頼を構築する能力を妨げます。
これを解決するために、簡単な提案から透過的で説明可能なイベントにコード補完を再設計する、インタラクティブな新しいフレームワークであるCopilotLensを紹介します。
CopilotLensは、動的2レベルインターフェースを通じてAIエージェントの"思考プロセス"を明らかにする説明レイヤとして機能し、再構築された高レベルプランから、コードに影響を与える特定のコードベースコンテキストに至るまで、すべてを監視する。
本稿では,提案の速度よりも推論の明快さを優先し,より深い理解とより堅牢な人間とAIのコラボレーションを促進する,未来のエージェントコードアシスタントを構築するための具体的なフレームワークであるCopilotLensの設計と理論的根拠を提案する。
関連論文リスト
- Exploring Prompt Patterns in AI-Assisted Code Generation: Towards Faster and More Effective Developer-AI Collaboration [3.1861081539404137]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-02T12:43:08Z) - Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI [0.36868085124383626]
レビューでは、AI支援ソフトウェア開発の新たなパラダイムとして、バイブコーディングとエージェントコーディングの2つを包括的に分析している。
Vibeのコーディングは、インプットベースで対話的なインタラクションを通じて、直感的で、ループ内の人間間インタラクションを強調する。
エージェントコーディングは、最小限の介入でタスクを計画、実行、テスト、反復できる目標駆動エージェントを通じて、自律的なソフトウェア開発を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T03:00:21Z) - Scratch Copilot: Supporting Youth Creative Coding with AI [7.494510764739512]
Cognimates Scratch Copilot: Scratchライクな環境に統合されたAIアシスタント。
本稿では,18人の国際児童を対象とした探索的質的評価から,システムアーキテクチャと知見を詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-06T17:13:29Z) - Interacting with AI Reasoning Models: Harnessing "Thoughts" for AI-Driven Software Engineering [11.149764135999437]
AI推論モデルの最近の進歩は、意思決定プロセスに前例のない透明性をもたらす。
ソフトウェアエンジニアには、AI生成されたすべての思考を詳細に分析、検証、解釈する時間や認知の帯域幅がほとんどありません。
本稿では,AI推論モデルとソフトウェアエンジニアのインタラクションを再構築し,信頼性,効率,意思決定力を最大化するためのビジョンを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-01T13:19:15Z) - Code to Think, Think to Code: A Survey on Code-Enhanced Reasoning and Reasoning-Driven Code Intelligence in LLMs [53.00384299879513]
大規模言語モデル(LLM)では、コードと推論が互いに強化される。
コードは検証可能な実行パスを提供し、論理的な分解を強制し、実行時の検証を可能にする。
我々は,このシナジーを強化するために,重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-26T18:55:42Z) - Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning [50.47568731994238]
人工知能(AI)エージェント作成の鍵となる方法は強化学習(RL)である
本稿では,構造化推論をAIエージェントのポリシーに統合し,学習するための一般的なフレームワークモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:57:57Z) - Octopus: Embodied Vision-Language Programmer from Environmental Feedback [58.04529328728999]
身体視覚言語モデル(VLM)は多モード認識と推論において大きな進歩を遂げた。
このギャップを埋めるために、我々は、計画と操作を接続する媒体として実行可能なコード生成を使用する、具体化された視覚言語プログラマであるOctopusを紹介した。
Octopusは、1)エージェントの視覚的およびテキスト的タスクの目的を正確に理解し、2)複雑なアクションシーケンスを定式化し、3)実行可能なコードを生成するように設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:59:58Z) - From Copilot to Pilot: Towards AI Supported Software Development [3.0585424861188844]
我々は、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの限界を研究し、この分野でAIをサポートするコード補完ツールの分類を理解するための分類を提供する。
次に、CopilotのようなAIをサポートするコード補完ツールの現在の境界を決定するために、さらなる調査を行います。
我々は、私たちの分類学における設計レベルの抽象化に到達するために、AIをサポートするコード補完ツールの今後の開発に関する課題について、議論することで締めくくります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T18:56:52Z) - Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z)
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。