論文の概要: "My productivity is boosted, but ..." Demystifying Users' Perception on AI Coding Assistants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12285v1
- Date: Sun, 17 Aug 2025 08:22:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.660587
- Title: "My productivity is boosted, but ..." Demystifying Users' Perception on AI Coding Assistants
- Title（参考訳）: 「生産性は向上するが...」AIコーディングアシスタントに対するユーザの認識を損なう
- Authors: Yunbo Lyu, Zhou Yang, Jieke Shi, Jianming Chang, Yue Liu, David Lo,
- Abstract要約: Visual Studio Code Marketplaceから1,085のAIコーディングアシスタントを特定します。
次に、十分なインストールとレビューを持つ32のAIコーディングアシスタントからサンプリングされたユーザレビューを手動で分析し、これらのアシスタントに関するユーザの懸念とフィードバックに関する包括的な分類を構築します。
ユーザニーズを満たすAIコーディングアシスタントの強化を導くための5つの実践的意味と提案を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.118506949442564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper aims to explore fundamental questions in the era when AI coding assistants like GitHub Copilot are widely adopted: what do developers truly value and criticize in AI coding assistants, and what does this reveal about their needs and expectations in real-world software development? Unlike previous studies that conduct observational research in controlled and simulated environments, we analyze extensive, first-hand user reviews of AI coding assistants, which capture developers' authentic perspectives and experiences drawn directly from their actual day-to-day work contexts. We identify 1,085 AI coding assistants from the Visual Studio Code Marketplace. Although they only account for 1.64% of all extensions, we observe a surge in these assistants: over 90% of them are released within the past two years. We then manually analyze the user reviews sampled from 32 AI coding assistants that have sufficient installations and reviews to construct a comprehensive taxonomy of user concerns and feedback about these assistants. We manually annotate each review's attitude when mentioning certain aspects of coding assistants, yielding nuanced insights into user satisfaction and dissatisfaction regarding specific features, concerns, and overall tool performance. Built on top of the findings-including how users demand not just intelligent suggestions but also context-aware, customizable, and resource-efficient interactions-we propose five practical implications and suggestions to guide the enhancement of AI coding assistants that satisfy user needs.
- Abstract（参考訳）: この論文は、GitHub CopilotのようなAIコーディングアシスタントが広く採用されている時代の基本的な問題を探ることを目的としている。
制御およびシミュレーション環境における観察的研究を行う従来の研究とは異なり、我々はAIコーディングアシスタントの広範なユーザレビューを分析し、実際の日々の作業コンテキストから直接、開発者の真の視点と経験をキャプチャする。
Visual Studio Code Marketplaceから1,085のAIコーディングアシスタントを特定します。
それらはすべての拡張の1.64%に過ぎませんが、これらのアシスタントの急増を観察します。
次に、十分なインストールとレビューを持つ32のAIコーディングアシスタントからサンプリングされたユーザレビューを手動で分析し、これらのアシスタントに関するユーザの懸念とフィードバックに関する包括的な分類を構築します。
コーディングアシスタントの特定の側面に言及するとき、各レビューの態度を手動でアノテートし、ユーザ満足度や、特定の機能、関心事、ツール全体のパフォーマンスに対する不満に関する微妙な洞察を与えます。
ユーザのニーズを満たすAIコーディングアシスタントの強化を導くための,5つの実践的な意味と提案を提案する。
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