論文の概要: AI-Guided Exploration of Large-Scale Codebases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05799v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 19:15:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:05.99272
• Title: AI-Guided Exploration of Large-Scale Codebases
• Title（参考訳）: 大規模コードベースのAIガイドによる探索
• Authors: Yoseph Berhanu Alebachew,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、コードの探索を強化する新しい機会を提供する。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コードの探索を強化する新しい機会を提供する。 この研究は、リバースエンジニアリングとLLM誘導型、意図認識型視覚探索を統合するハイブリッドアプローチを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Understanding large-scale, complex software systems is a major challenge for developers, who spend a significant portion of their time on program comprehension. Traditional tools such as static visualizations and reverse engineering techniques provide structural insights but often lack interactivity, adaptability, and integration with contextual information. Recent advancements in large language models (LLMs) offer new opportunities to enhance code exploration workflows, yet their lack of grounding and integration with structured views limits their effectiveness. This work introduces a hybrid approach that integrates deterministic reverse engineering with LLM-guided, intent-aware visual exploration. The proposed system combines UML-based visualization, dynamic user interfaces, historical context, and collaborative features into an adaptive tool for code comprehension. By interpreting user queries and interaction patterns, the LLM helps developers navigate and understand complex codebases more effectively. A prototype implementation for Java demonstrates the feasibility of this approach. Future work includes empirical evaluation, scaling to polyglot systems, and exploring GUI-driven LLM interaction models. This research lays the groundwork for intelligent, interactive environments that align with developer cognition and collaborative workflows.
• Abstract（参考訳）: 大規模で複雑なソフトウェアシステムを理解することは、プログラムの理解に多くの時間を費やしている開発者にとって大きな課題である。 静的視覚化やリバースエンジニアリング技術といった従来のツールは、構造的な洞察を提供するが、対話性、適応性、コンテキスト情報との統合が欠如していることが多い。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コード探索ワークフローを強化する新たな機会を提供するが、基盤の欠如と構造化ビューとの統合により、その効果が制限される。 この研究は、決定論的リバースエンジニアリングとLLM誘導型、意図認識型視覚探索を統合するハイブリッドアプローチを導入する。 提案システムでは,UML ベースの可視化,動的ユーザインタフェース,履歴コンテキスト,協調機能などをコード理解のための適応ツールに組み込む。 ユーザクエリとインタラクションパターンを解釈することで、LLMは開発者が複雑なコードベースをより効率的にナビゲートし理解するのに役立つ。 Javaのプロトタイプ実装は、このアプローチの実現可能性を示している。 今後の研究には、経験的評価、多言語システムへのスケーリング、GUI駆動のLLMインタラクションモデルの調査などが含まれる。 この研究は、開発者の認知と協調的なワークフローに沿ったインテリジェントでインタラクティブな環境の基盤となる。

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