論文の概要: Context Branching for LLM Conversations: A Version Control Approach to Exploratory Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.13914v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 21:49:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-17 16:49:26.506562
• Title: Context Branching for LLM Conversations: A Version Control Approach to Exploratory Programming
• Title（参考訳）: LLM会話のためのコンテキストブランチ:探索型プログラミングのためのバージョン管理アプローチ
• Authors: Bhargav Chickmagalur Nanjundappa, Spandan Maaheshwari,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学にとって不可欠なものとなっているが、その効果はマルチターン会話において著しく低下している。 LLMインタラクションにバージョン制御のセマンティクスを適用する会話管理システムであるContextBranchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have become integral to software engineering workflows, yet their effectiveness degrades significantly in multi-turn conversations. Recent studies demonstrate an average 39% performance drop when instructions are delivered across multiple turns, with models making premature assumptions and failing to course correct (Laban et al., 2025). This degradation is particularly problematic in exploratory programming tasks where developers need to investigate alternative approaches without committing to a single path. Current solutions force users into a false dichotomy: continue in a context-polluted conversation where the LLM becomes increasingly confused, or start fresh and lose all accumulated context. We present ContextBranch, a conversation management system that applies version control semantics to LLM interactions. ContextBranch provides four core primitives--checkpoint, branch, switch, and inject--enabling users to capture conversation state, explore alternatives in isolation, and selectively merge insights. We evaluate ContextBranch through a controlled experiment with 30 software engineering scenarios featuring intentionally polluting explorations. Branched conversations achieved higher response quality compared to linear conversations, with large improvements in focus and context awareness. Benefits were concentrated in complex scenarios involving conceptually distant explorations. Branching reduced context size by 58.1% (31.0 to 13.0 messages), eliminating irrelevant exploratory content. Our work establishes conversation branching as a fundamental primitive for AI-assisted exploratory work, demonstrating that isolation prevents context pollution when exploring alternatives.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学のワークフローに不可欠なものになっているが、その効果はマルチターン会話において著しく低下している。 近年の研究では、命令が複数回にまたがって配信されると平均39%のパフォーマンス低下が示され、モデルが未熟な仮定をし、コースが正しくない(Laban et al , 2025)。 この劣化は、開発者が単一のパスにコミットすることなく、代替アプローチを調査する必要がある探索的なプログラミングタスクにおいて特に問題となる。 現在のソリューションでは、ユーザを誤った二分法に強制する — LLMがますます混乱する状況にあるコンテキスト汚染された会話を継続する、あるいは新たに開始し、蓄積されたコンテキストをすべて失われる、といったものだ。 LLMインタラクションにバージョン制御のセマンティクスを適用する会話管理システムであるContextBranchを提案する。 ContextBranchは、4つのコアプリミティブ – チェックポイント、ブランチ、スイッチ、インジェクション – を提供する。 我々は、意図的な汚染調査を特徴とする30のソフトウェアエンジニアリングシナリオによる制御された実験を通してContextBranchを評価する。 分岐された会話は、線形会話よりも高い応答品質を実現し、フォーカスとコンテキスト認識を大きく改善した。 利益は概念的に遠い探検を含む複雑なシナリオに集中していた。 ブランチによってコンテキストサイズが58.1%削減された(31.0から13.0メッセージ)。 我々の研究は、AIによる探索作業の基本的なプリミティブとして会話の分岐を確立し、隔離が代替品を探索する際のコンテキスト汚染を防ぐことを実証している。

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