論文の概要: Generative AI and the Transformation of Software Development Practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10819v1
- Date: Sun, 12 Oct 2025 22:02:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.119322
- Title: Generative AI and the Transformation of Software Development Practices
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIとソフトウェア開発プラクティスの変容
- Authors: Vivek Acharya,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIは、ソフトウェアの設計、記述、保守の方法を変えようとしている。
本稿では,AI支援技術がソフトウェア工学の実践をどのように変化させているかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Generative AI is reshaping how software is designed, written, and maintained. Advances in large language models (LLMs) are enabling new development styles - from chat-oriented programming and 'vibe coding' to agentic programming - that can accelerate productivity and broaden access. This paper examines how AI-assisted techniques are changing software engineering practice, and the related issues of trust, accountability, and shifting skills. We survey iterative chat-based development, multi-agent systems, dynamic prompt orchestration, and integration via the Model Context Protocol (MCP). Using case studies and industry data, we outline both the opportunities (faster cycles, democratized coding) and the challenges (model reliability and cost) of applying generative AI to coding. We describe new roles, skills, and best practices for using AI in a responsible and effective way.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIは、ソフトウェアの設計、記述、保守の方法を変えようとしている。
大規模言語モデル(LLM)の進歩は、チャット指向プログラミングや'バイブコーディング'からエージェントプログラミングに至るまで、生産性を向上し、アクセスを拡大する新しい開発スタイルを可能にしている。
本稿では、AI支援技術がソフトウェア工学の実践をどのように変化させているか、および、信頼、説明責任、シフトスキルに関連する課題について考察する。
我々は、反復型チャットベースの開発、マルチエージェントシステム、動的プロンプトオーケストレーション、およびモデルコンテキストプロトコル(MCP)による統合について調査する。
ケーススタディと業界データを用いて、生成AIをコーディングに適用する際の機会(サイクルの早さ、コーディングの民主化)と課題(モデルの信頼性とコスト)を概説する。
我々は、AIを責任ある効果的な方法で使用するための新しい役割、スキル、ベストプラクティスについて説明する。
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