論文の概要: Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12491v1
- Date: Mon, 15 Sep 2025 22:28:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.785756
- Title: Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding
- Title（参考訳）: 良い振動 : バイブ符号化における共起・通信・流れ・信頼の質的研究
- Authors: Veronica Pimenova, Sarah Fakhoury, Christian Bird, Margaret-Anne Storey, Madeline Endres,
- Abstract要約: 本稿では,AIとの対話,共同創造,開発者フローと喜びを中心に,バイブ符号化の基盤となる理論を提案する。
AIトラストは、委譲から共同創造への継続的な移動を規制し、フローを持続させることで開発者エクスペリエンスを支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.862249355928346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vibe coding, a term coined by Andrej Karpathy in February 2025, has quickly become a compelling and controversial natural language programming paradigm in AI-assisted software development. Centered on iterative co-design with an AI assistant, vibe coding emphasizes flow and experimentation over strict upfront specification. While initial studies have begun to explore this paradigm, most focus on analyzing code artifacts or proposing theories with limited empirical backing. There remains a need for a grounded understanding of vibe coding as it is perceived and experienced by developers. We present the first systematic qualitative investigation of vibe coding perceptions and practice. Drawing on over 190,000 words from semi-structured interviews, Reddit threads, and LinkedIn posts, we characterize what vibe coding is, why and how developers use it, where it breaks down, and which emerging practices aim to support it. We propose a qualitatively grounded theory of vibe coding centered on conversational interaction with AI, co-creation, and developer flow and joy. We find that AI trust regulates movement along a continuum from delegation to co-creation and supports the developer experience by sustaining flow. We surface recurring pain points and risks in areas including specification, reliability, debugging, latency, code review burden, and collaboration. We also present best practices that have been discovered and shared to mitigate these challenges. We conclude with implications for the future of AI dev tools and directions for researchers investigating vibe coding.
- Abstract（参考訳）: 2025年2月にAndrej Karpathy氏によって作られたVibe codingは、AI支援ソフトウェア開発における魅力的な自然言語プログラミングパラダイムとして急速に議論の的になっている。
AIアシスタントとの反復的共同設計を中心に、ビブコーディングは厳格な事前仕様よりもフローと実験を強調する。
初期の研究はこのパラダイムを探求し始めたが、ほとんどの研究はコードアーティファクトの分析や、経験的裏付けが限定された理論の提案に焦点が当てられている。
開発者によって認識され、経験されているように、バイブコーディングの基盤的な理解は依然として必要である。
本稿では,バイブ符号化の知覚と実践に関する最初の体系的質的研究について述べる。
半構造化されたインタビュー、Redditスレッド、LinkedInの投稿から190,000語以上の単語を引いて、バイブコーディングとは何か、なぜ、どのように開発者がそれを使うのか、どこで分解し、どの新興プラクティスがそれをサポートするのかを特徴付けます。
本稿では,AIとの対話,共同創造,開発者フローと喜びを中心に,バイブ符号化の質的な基礎となる理論を提案する。
AIトラストは、委譲から共同創造への継続的な移動を規制し、フローを持続させることで開発者エクスペリエンスを支援する。
仕様、信頼性、デバッグ、レイテンシ、コードレビューの負担、コラボレーションといった分野において、繰り返し発生する苦痛点とリスクが浮かび上がっています。
また、これらの課題を緩和するために発見され、共有されたベストプラクティスも提示します。
我々は、バイブコーディングを研究する研究者にとって、AI開発ツールと方向性の将来への意味を結論付けている。
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