論文の概要: Tether: A Personalized Support Assistant for Software Engineers with ADHD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01946v1
- Date: Tue, 02 Sep 2025 04:33:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.9066
- Title: Tether: A Personalized Support Assistant for Software Engineers with ADHD
- Title（参考訳）: Tether: ADHDを持つソフトウェアエンジニアのためのパーソナライズされたサポートアシスタント
- Authors: Aarsh Shah, Cleyton Magalhaes, Kiev Gama, Ronnie de Souza Santos,
- Abstract要約: ソフトウェア工学における等価性、多様性、そして包摂性は、しばしば神経多様性を見落としている。
Attention Deficit Hyper Activity Disorder (ADHD) の開発者を支援するツールはほとんどない
私たちは、ADHDでソフトウェアエンジニアをサポートするように設計されたLCMベースのデスクトップアプリケーションであるTetherを紹介します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.106681271130636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Equity, diversity, and inclusion in software engineering often overlook neurodiversity, particularly the experiences of developers with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Despite the growing awareness about that population in SE, few tools are designed to support their cognitive challenges (e.g., sustained attention, task initiation, self-regulation) within development workflows. We present Tether, an LLM-powered desktop application designed to support software engineers with ADHD by delivering adaptive, context-aware assistance. Drawing from engineering research methodology, Tether combines local activity monitoring, retrieval-augmented generation (RAG), and gamification to offer real-time focus support and personalized dialogue. The system integrates operating system level system tracking to prompt engagement and its chatbot leverages ADHD-specific resources to offer relevant responses. Preliminary validation through self-use revealed improved contextual accuracy following iterative prompt refinements and RAG enhancements. Tether differentiates itself from generic tools by being adaptable and aligned with software-specific workflows and ADHD-related challenges. While not yet evaluated by target users, this work lays the foundation for future neurodiversity-aware tools in SE and highlights the potential of LLMs as personalized support systems for underrepresented cognitive needs.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア工学における等価性、多様性、包摂性は、神経多様性、特に注意欠陥過活動障害(ADHD)を持つ開発者の経験を見落としていることが多い。
SEの人口に対する認識が高まりつつあるにもかかわらず、開発ワークフロー内の認知的課題(例えば、持続的注意、タスク開始、自己統制)をサポートするように設計されているツールは、ほとんどありません。
私たちは、適応的でコンテキスト対応のアシストを提供することで、ソフトウェア技術者をADHDでサポートするために設計されたLLMベースのデスクトップアプリケーションであるTetherを紹介します。
テザーはエンジニアリング研究の方法論から、ローカルアクティビティモニタリング、検索強化世代(RAG)、ゲーミフィケーションを組み合わせて、リアルタイムのフォーカスサポートとパーソナライズされた対話を提供する。
このシステムはOSレベルのシステムトラッキングを統合してエンゲージメントを促し、チャットボットはADHD固有のリソースを活用して関連する応答を提供する。
自己使用による予備的検証では,反復的プロンプト改善とRAG改善により文脈精度が向上した。
Tetherは、ソフトウェア固有のワークフローやADHD関連の課題に適応し、適合することで、ジェネリックツールと差別化している。
対象ユーザからはまだ評価されていないが、この研究は、SEにおける将来の神経多様性を意識したツールの基礎を築き、未表現の認知ニーズに対するパーソナライズされたサポートシステムとしてのLLMの可能性を強調している。
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