論文の概要: What Slows Down FMware Development? An Empirical Study of Developer Challenges and Resolution Times

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11138v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 08:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.266546
• Title: What Slows Down FMware Development? An Empirical Study of Developer Challenges and Resolution Times
• Title（参考訳）: FMware開発をスローダウンさせるものは何か? 開発課題と解決時期に関する実証的研究
• Authors: Zitao Wang, Zhimin Zhao, Michael W. Godfrey,
• Abstract要約: この研究は、クラウドベースのプラットフォームとオープンソースリポジトリにわたるFMware開発に関する、初めての大規模分析である。 我々は,(1)FMwareの最も一般的なアプリケーションドメイン,(2)開発者が直面する重要な課題,(3)解決すべき最大の努力を必要とする問題の3つの分野を通して,FMwareエコシステムを調査した。 この結果から,教育,コンテンツ作成,ビジネス戦略に強い焦点が当てられ,メモリ管理,依存性処理,トークン化設定といった技術的課題が持続していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.451770418371169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation Models (FMs), such as OpenAI's GPT, are fundamentally transforming the practice of software engineering by enabling the development of \emph{FMware} -- applications and infrastructures built around these models. FMware systems now support tasks such as code generation, natural-language interaction, knowledge integration, and multi-modal content creation, underscoring their disruptive impact on current software engineering workflows. However, the design, implementation, and evolution of FMware present significant new challenges, particularly across cloud-based and on-premise platforms where goals, processes, and tools often diverge from those of traditional software development. To our knowledge, this is the first large-scale analysis of FMware development across both cloud-based platforms and open-source repositories. We empirically investigate the FMware ecosystem through three focus areas: (1) the most common application domains of FMware, (2) the key challenges developers encounter, and (3) the types of issues that demand the greatest effort to resolve. Our analysis draws on data from GitHub repositories and from leading FMware platforms, including HuggingFace, GPTStore, Ora, and Poe. Our findings reveal a strong focus on education, content creation, and business strategy, alongside persistent technical challenges in memory management, dependency handling, and tokenizer configuration. On GitHub, bug reports and core functionality issues are the most frequently reported problems, while code review, similarity search, and prompt template design are the most time-consuming to resolve. By uncovering developer practices and pain points, this study points to opportunities to improve FMware tools, workflows, and community support, and provides actionable insights to help guide the future of FMware development.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPTのようなファンデーションモデル(FM)は、これらのモデルを中心に構築されたアプリケーションとインフラストラクチャーの開発を可能にすることによって、ソフトウェアエンジニアリングのプラクティスを根本的に変えています。 FMwareシステムは、コード生成、自然言語インタラクション、知識統合、マルチモーダルコンテンツ作成といったタスクをサポートし、現在のソフトウェアエンジニアリングワークフローに対する破壊的な影響を浮き彫りにしている。 しかし、FMwareの設計、実装、そして進化は、特に、ゴール、プロセス、ツールが従来のソフトウェア開発としばしば異なるクラウドベースのプラットフォームとオンプレミスプラットフォームの間で、大きな新しい課題をもたらします。 私たちの知る限り、これはクラウドベースのプラットフォームとオープンソースリポジトリの両方にわたるFMware開発に関する、初めての大規模な分析です。 1)FMwareの最も一般的なアプリケーションドメイン,(2)開発者が直面する重要な課題,(3)解決すべき最大の努力を必要とする問題のタイプ,の3つを通じて,FMwareエコシステムを実証的に調査する。 私たちの分析は、GitHubリポジトリや、HuggingFace、GPTStore、Ola、Poeなど、主要なFMウェアプラットフォームからのデータに基づいています。 この結果から,教育,コンテンツ作成,ビジネス戦略に強い焦点が当てられ,メモリ管理,依存性処理,トークン化設定といった技術的課題が持続していることがわかった。 GitHubでは、バグレポートとコア機能の問題が最も頻繁に報告される問題であり、コードレビュー、類似性検索、プロンプトテンプレート設計が解決に最も時間がかかる。 開発者プラクティスと問題点を明らかにすることで、FMwareツール、ワークフロー、コミュニティサポートを改善する機会を示し、FMware開発の将来をガイドするための実用的な洞察を提供する。

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