論文の概要: Code4MeV2: a Research-oriented Code-completion Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03755v1
• Date: Sat, 04 Oct 2025 09:40:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.23307
• Title: Code4MeV2: a Research-oriented Code-completion Platform
• Title（参考訳）: Code4MeV2:研究指向のコード補完プラットフォーム
• Authors: Roham Koohestani, Parham Bateni, Aydin Ebrahimi, Behdad Etezadi, Kiarash Karimi, Maliheh Izadi,
• Abstract要約: 我々はJetBrains IDE向けの研究指向のオープンソースコード補完プラグインであるCode4MeV2を紹介した。 Code4MeV2はクライアントサーバアーキテクチャを使って設計されており、インラインコード補完とコンテキスト対応のチャットアシスタントを備えている。 平均レイテンシは200msで、コード補完の観点から業界で互換性のあるパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.552490023407639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The adoption of AI-powered code completion tools in software development has increased substantially, yet the user interaction data produced by these systems remain proprietary within large corporations. This creates a barrier for the academic community, as researchers must often develop dedicated platforms to conduct studies on human--AI interaction, making reproducible research and large-scale data analysis impractical. In this work, we introduce Code4MeV2, a research-oriented, open-source code completion plugin for JetBrains IDEs, as a solution to this limitation. Code4MeV2 is designed using a client--server architecture and features inline code completion and a context-aware chat assistant. Its core contribution is a modular and transparent data collection framework that gives researchers fine-grained control over telemetry and context gathering. Code4MeV2 achieves industry-comparable performance in terms of code completion, with an average latency of 200~ms. We assess our tool through a combination of an expert evaluation and a user study with eight participants. Feedback from both researchers and daily users highlights its informativeness and usefulness. We invite the community to adopt and contribute to this tool. More information about the tool can be found at https://app.code4me.me.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるAIによるコード補完ツールの採用は、大幅に増加しているが、これらのシステムによって生成されたユーザーインタラクションデータは、大企業内でも独占的のままである。 これは、研究者が人間とAIの相互作用の研究を行い、再現可能な研究と大規模データ分析を非現実的に行うための専用プラットフォームを開発する必要があるため、学術コミュニティにとって障壁となる。 本研究では,JetBrains IDE用の研究指向のオープンソースコード補完プラグインであるCode4MeV2を紹介する。 Code4MeV2はクライアントサーバアーキテクチャを使って設計されており、インラインコード補完とコンテキスト対応のチャットアシスタントを備えている。 中心となるコントリビューションは、テレメトリとコンテキスト収集を詳細に制御するモジュール的で透明なデータ収集フレームワークである。 Code4MeV2は、平均レイテンシ200～msで、コード補完の観点から業界互換のパフォーマンスを実現している。 我々は,専門家評価と8人の参加者によるユーザスタディを組み合わせることで,ツールの評価を行った。 研究者と日々のユーザからのフィードバックは、その情報性と有用性を強調している。 私たちはコミュニティにこのツールの採用とコントリビューションを依頼します。 このツールの詳細はhttps://app.code4me.me.comで確認できる。

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