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。

関連論文リスト

• FeatBench: Evaluating Coding Agents on Feature Implementation for Vibe Coding [11.846768103642583]
  FeatBenchは、機能実装に焦点を当てた、バイブコーディングのための新しいベンチマークである。 FeatBenchは、ベンチマークを進化させるための品質と完全に自動化されたパイプラインを保証するために、マルチレベルのフィルタリングパイプライン上に構築されている。 我々の評価によると、ビブ符号化パラダイムにおける機能実装は重要な課題であり、最高成功率は29.94%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-26T11:47:50Z)
• Skill Discovery for Software Scripting Automation via Offline Simulations with LLMs [63.10710876536337]
  検証済みスクリプトの集合であるソフトウェア固有のスキルセットをキュレートするためのオフラインシミュレーションフレームワークを提案する。 本フレームワークは,1)タスク作成,トップダウン機能の利用,およびボトムアップAPIのシナジー探索という2つのコンポーネントから構成される。 Adobe Illustratorでの実験では、我々のフレームワークは自動化の成功率を大幅に改善し、レスポンス時間を短縮し、ランタイムトークンのコストを削減しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T04:03:37Z)
• Spider2-V: How Far Are Multimodal Agents From Automating Data Science and Engineering Workflows? [73.81908518992161]
  我々は、プロのデータサイエンスとエンジニアリングに焦点を当てた最初のマルチモーダルエージェントベンチマークであるSpider2-Vを紹介する。 Spider2-Vは、本物のコンピュータ環境における現実世界のタスクを特徴とし、20のエンタープライズレベルのプロフェッショナルアプリケーションを組み込んでいる。 これらのタスクは、エンタープライズデータソフトウェアシステムにおいて、コードを書き、GUIを管理することで、マルチモーダルエージェントがデータ関連のタスクを実行する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T17:54:37Z)
• Insights from the Usage of the Ansible Lightspeed Code Completion Service [2.6401871006820534]
  LightspeedはIT自動化に特化した言語です。 Lightspeedサービスのためのコードと分析フレームワークは、他の人が利用できるようにされている。 N-Day ユーザ保持図を表示する最初のコード補完ツール。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T11:57:28Z)
• ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
  ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。 これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T02:11:34Z)
• Automated Creation and Human-assisted Curation of Computable Scientific Models from Code and Text [2.3746609573239756]
  ドメインエキスパートは、コードに詳しくなければ、科学的モデルの実装を完全に理解することはできない。 我々は,科学モデルの自動作成と人手によるキュレーションのためのシステムを開発した。 本研究では,NASAのハイパーソニック・エアロダイナミックス(Hypersonic Aerodynamics)のウェブサイトから得られたコードと関連テキストのデータセットを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T17:31:38Z)
• DeepSumm -- Deep Code Summaries using Neural Transformer Architecture [8.566457170664927]
  我々はソースコード要約の課題を解決するためにニューラルネットワークを用いる。 2.1m以上のコメントとコードの教師付きサンプルで、トレーニング時間を50%以上短縮します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T22:43:29Z)
• PHOTONAI -- A Python API for Rapid Machine Learning Model Development [2.414341608751139]
  PHOTONAIは、機械学習モデル開発の簡素化と高速化を目的とした、ハイレベルなPython APIである。 これは統一フレームワークとして機能し、ユーザーは異なるツールボックスからのアルゴリズムをカスタムのアルゴリズムシーケンスに簡単にアクセスし、組み合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T10:33:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。