論文の概要: Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08149v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 20:12:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.161048
• Title: Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows
• Title（参考訳）: 私か私かのコード?AI自動化が開発者ワークフローにどのように変換されるか
• Authors: Valerie Chen, Ameet Talwalkar, Robert Brennan, Graham Neubig,
• Abstract要約: コーディングエージェントとの開発者インタラクションを探求する最初の学術的研究を行う。 私たちは、GitHub CopilotとOpenHandsの2つの主要なコピロとエージェントコーディングアシスタントを評価します。 この結果から、エージェントは、コピロトを超越した方法で開発者を支援する可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.1850490474361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developers now have access to a growing array of increasingly autonomous AI tools to support software development. While numerous studies have examined developer use of copilots, which can provide chat assistance or code completions, evaluations of coding agents, which can automatically write files and run code, still largely rely on static benchmarks without humans-in-the-loop. In this work, we conduct the first academic study to explore developer interactions with coding agents and characterize how more autonomous AI tools affect user productivity and experience, compared to existing copilots. We evaluate two leading copilot and agentic coding assistants, GitHub Copilot and OpenHands, recruiting participants who regularly use the former. Our results show agents have the potential to assist developers in ways that surpass copilots (e.g., completing tasks that humans might not have accomplished before) and reduce the user effort required to complete tasks. However, there are challenges involved in enabling their broader adoption, including how to ensure users have an adequate understanding of agent behaviors. Our results not only provide insights into how developer workflows change as a result of coding agents but also highlight how user interactions with agents differ from those with existing copilots, motivating a set of recommendations for researchers building new agents. Given the broad set of developers who still largely rely on copilot-like systems, our work highlights key challenges of adopting more agentic systems into developer workflows.
• Abstract（参考訳）: 開発者は、ソフトウェア開発をサポートするために、ますます自律的なAIツール群にアクセスできるようになった。 多くの研究が、チャットアシストやコード補完を提供するコピロツの開発者使用を調査しているが、自動でファイルを書き、コードを実行することができるコーディングエージェントの評価は、いまだに人間がいなくても静的なベンチマークに依存している。 本研究では、コーディングエージェントとの開発者インタラクションを初めて研究し、既存のコパイロと比べて、自律的なAIツールがユーザの生産性とエクスペリエンスにどのように影響するかを特徴付ける。 当社は、GitHub CopilotとOpenHandsの2つの主要なコピロおよびエージェントコーディングアシスタントを評価し、前者を定期的に使用している参加者を募集しています。 その結果、エージェントは、コピロット(例えば、人間が以前に達成したかもしれないタスクを完了させる)を克服し、タスクを完了させるために必要なユーザ労力を減らす方法において、開発者が支援できる可能性が示唆された。 しかしながら、エージェントの動作を適切に理解する方法など、より広範な採用を可能にする上での課題がある。 私たちの結果は、コーディングエージェントの結果として開発者のワークフローがどのように変化するかについての洞察を提供するだけでなく、既存のエージェントとエージェントとのユーザインタラクションの違いを強調し、新しいエージェントを構築する研究者のための推奨事項のセットを動機付けています。 いまだにコピロットのようなシステムに依存している幅広い開発者の集合を考えると、当社の作業は、よりエージェント的なシステムを開発者のワークフローに導入する上で重要な課題を浮き彫りにしている。

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