論文の概要: Rapid Development of Omics Data Analysis Applications through Vibe Coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09804v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 19:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.631737
• Title: Rapid Development of Omics Data Analysis Applications through Vibe Coding
• Title（参考訳）: バイブ符号化によるOmicsデータ解析アプリケーションの迅速開発
• Authors: Jesse G. Meyer,
• Abstract要約: 私は、現代の大規模言語モデル(LLM)と自律型コーディングエージェントがこの障壁を劇的に減らすことを実証します。 Vibeのコーディングを使って、標準的なタスクを実行できる完全に機能するデータ分析Webサイトを作りました。 ユーザインターフェース、バックエンドロジック、データアップロードパイプラインを含むアプリケーション全体は、4つの自然言語プロンプトを使用して10分以内で開発されました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Building custom data analysis platforms traditionally requires extensive software engineering expertise, limiting accessibility for many researchers. Here, I demonstrate that modern large language models (LLMs) and autonomous coding agents can dramatically lower this barrier through a process called 'vibe coding', an iterative, conversational style of software creation where users describe goals in natural language and AI agents generate, test, and refine executable code in real-time. As a proof of concept, I used Vibe coding to create a fully functional proteomics data analysis website capable of performing standard tasks, including data normalization, differential expression testing, and volcano plot visualization. The entire application, including user interface, backend logic, and data upload pipeline, was developed in less than ten minutes using only four natural-language prompts, without any manual coding, at a cost of under $2. Previous works in this area typically require tens of thousands of dollars in research effort from highly trained programmers. I detail the step-by-step generation process and evaluate the resulting code's functionality. This demonstration highlights how vibe coding enables domain experts to rapidly prototype sophisticated analytical tools, transforming the pace and accessibility of computational biology software development.
• Abstract（参考訳）: 伝統的にカスタムデータ分析プラットフォームを構築するには、多くの研究者にとってアクセシビリティを制限する、広範なソフトウェアエンジニアリングの専門知識が必要である。 ここでは、現代の大規模言語モデル(LLM)と自律型コーディングエージェントが、ユーザーが自然言語で目標を記述し、AIエージェントがリアルタイムで実行可能なコードを生成、テスト、洗練する、反復的な会話スタイルのソフトウェア作成というプロセスを通じて、この障壁を劇的に低くすることができることを実証します。 概念実証として、私はVibeコーディングを使用して、データ正規化、差分式テスト、火山プロット可視化といった標準的なタスクを実行できる、完全に機能するプロテオミクスデータ分析ウェブサイトを作成しました。 ユーザインターフェース、バックエンドロジック、データアップロードパイプラインを含むアプリケーション全体は、手動コーディングなしで4つの自然言語プロンプトのみを使用して、わずか10分で開発され、コストは2.99ドル以下である。 この分野の先行研究は通常、高度に訓練されたプログラマによる数万ドルの研究努力を必要とする。 ステップバイステップの生成プロセスを詳述し、結果のコード機能を評価します。 このデモは、ビブコーディングによってドメインの専門家が高度な分析ツールを迅速にプロトタイプし、計算生物学ソフトウェア開発のペースとアクセシビリティを変化させることを可能にする方法を強調している。

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