論文の概要: Evolving with AI: A Longitudinal Analysis of Developer Logs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10258v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 10:30:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.100692
- Title: Evolving with AI: A Longitudinal Analysis of Developer Logs
- Title（参考訳）: AIによる進化: 開発者ログの経年的分析
- Authors: Agnia Sergeyuk, Eric Huang, Dariia Karaeva, Anastasiia Serova, Yaroslav Golubev, Iftekhar Ahmed,
- Abstract要約: 我々は,持続的AI利用が日常的なコーディング実践を長期的にどのように改善するかを考察する。
生産性、コード品質、コード編集、コードの再利用、コンテキスト切り替えという、ワークフローの変更の5つの側面を分析します。
我々の結果は、ソフトウェアのサイレント再構築に関する実証的な洞察を提供し、将来のAI強化ツールの設計に影響を及ぼす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7353323067733473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-powered coding assistants are rapidly becoming fixtures in professional IDEs, yet their sustained influence on everyday development remains poorly understood. Prior research has focused on short-term use or self-reported perceptions, leaving open questions about how sustained AI use reshapes actual daily coding practices in the long term. We address this gap with a mixed-method study of AI adoption in IDEs, combining longitudinal two-year fine-grained telemetry from 800 developers with a survey of 62 professionals. We analyze five dimensions of workflow change: productivity, code quality, code editing, code reuse, and context switching. Telemetry reveals that AI users produce substantially more code but also delete significantly more. Meanwhile, survey respondents report productivity gains and perceive minimal changes in other dimensions. Our results offer empirical insights into the silent restructuring of software workflows and provide implications for designing future AI-augmented tooling.
- Abstract（参考訳）: AIを利用したコーディングアシスタントは、プロのIDEでは急速に定着しているが、彼らの日々の開発に対する継続的な影響は理解されていない。
これまでの研究では、短期的使用や自己報告的な認識に重点を置いてきた。
このギャップを、800人の開発者による縦断的な2年間の微粒なテレメトリと62人のプロフェッショナルによる調査を組み合わせて、IDEにおけるAI採用に関する混合手法による研究で解決する。
生産性、コード品質、コード編集、コードの再利用、コンテキスト切り替えという、ワークフローの変更の5つの側面を分析します。
テレメトリは、AIユーザーがかなり多くのコードを生成するだけでなく、大幅に削除することを示している。
一方、調査の回答者は生産性の向上を報告し、他の次元における最小限の変化を知覚している。
我々の結果は、ソフトウェアワークフローの静かな再構築に関する実証的な洞察を提供し、将来のAI強化ツールの設計に影響を及ぼす。
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