論文の概要: On Autopilot? An Empirical Study of Human-AI Teaming and Review Practices in Open Source
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13754v1
- Date: Tue, 20 Jan 2026 09:09:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.241725
- Title: On Autopilot? An Empirical Study of Human-AI Teaming and Review Practices in Open Source
- Title（参考訳）: オートパイロットについて : オープンソースにおける人間-AIチームとレビュー実践の実証的研究
- Authors: Haoyu Gao, Peerachai Banyongrakkul, Hao Guan, Mansooreh Zahedi, Christoph Treude,
- Abstract要約: プロジェクトレベルのガイドラインとAI支援プルリクエスト(PR)との開発者のインタラクションについて検討した。
AIが共著するPRの67.5%以上が、コードオーナシップのないコントリビュータから生まれています。
非オーナーの開発者が最もフィードバックを受けられるような、人間が作ったPRとは対照的に、非オーナーのAI共著のPRは最小限のフィードバックを受け取っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.412808537439973
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) increasingly automate software engineering tasks. While recent studies highlight the accelerated adoption of ``AI as a teammate'' in Open Source Software (OSS), developer interaction patterns remain under-explored. In this work, we investigated project-level guidelines and developers' interactions with AI-assisted pull requests (PRs) by expanding the AIDev dataset to include finer-grained contributor code ownership and a comparative baseline of human-created PRs. We found that over 67.5\% of AI-co-authored PRs originate from contributors without prior code ownership. Despite this, the majority of repositories lack guidelines for AI-coding agent usage. Notably, we observed a distinct interaction pattern: AI-co-authored PRs are merged significantly faster with minimal feedback. In contrast to human-created PRs where non-owner developers receive the most feedback, AI-co-authored PRs from non-owners receive the least, with approximately 80\% merged without any explicit review. Finally, we discuss implications for developers and researchers.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェアエンジニアリングタスクの自動化をますます進めている。
最近の研究では、オープンソースソフトウェア(OSS)における‘AI as a teammate’(チームメイトとしてのAI’)の採用が加速しているのに対して、開発者のインタラクションパターンは未調査のままである。
本研究では,AIDevデータセットを拡張して,プロジェクトレベルのガイドラインとAI支援プルリクエスト(PR)とのインタラクションを検討した。
AIが共著するPRの67.5\%以上が、コードオーナシップのないコントリビュータから生まれています。
それにもかかわらず、ほとんどのリポジトリはAIコーディングエージェントの使用ガイドラインを欠いている。
AIを共著したPRは、最小限のフィードバックで大幅に高速にマージされます。
非オーナーの開発者が最もフィードバックを受けられるような、人間によるPRとは対照的に、非オーナーからのAI共著のPRは、明確なレビューなしで、約80%のマージを最小限に受け取っている。
最後に、開発者や研究者への影響について論じる。
関連論文リスト
- AI IDEs or Autonomous Agents? Measuring the Impact of Coding Agents on Software Development [12.50615284537175]
大規模言語モデル(LLM)ベースのコーディングエージェントは、プルリクエストの生成とマージを行う自律的なコントリビュータとして機能するようになっている。
本稿では,オープンソースリポジトリにおけるエージェント導入の経時的因果関係について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-20T04:51:56Z) - Early-Stage Prediction of Review Effort in AI-Generated Pull Requests [0.0]
我々は,2,807リポジトリにわたるAIDevデータセットから,エージェントによるPR33,707件を分析した。
本稿では,高解像度PRを生成時に予測するサーキットブレーカートリアージモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-02T17:18:01Z) - On the Use of Agentic Coding: An Empirical Study of Pull Requests on GitHub [6.7302091035327285]
大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発プロセスに統合されつつある。
自律的なAIエージェントを使用して、コードを生成し、人間の介入を最小限に抑えたプルリクエストを提出する能力は、標準のプラクティスになる可能性がある。
エージェントコーディングツールであるClaude Codeを使って生成した567のGitHubプルリクエスト(PR)を、157のオープンソースプロジェクトで実証研究しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-18T08:48:32Z) - CoCoNUTS: Concentrating on Content while Neglecting Uninformative Textual Styles for AI-Generated Peer Review Detection [60.52240468810558]
我々は、AI生成ピアレビューの詳細なデータセットの上に構築されたコンテンツ指向ベンチマークであるCoCoNUTSを紹介する。
また、マルチタスク学習フレームワークを介してAIレビュー検出を行うCoCoDetを開発し、レビューコンテンツにおけるAIのより正確で堅牢な検出を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-28T06:03:11Z) - The Rise of AI Teammates in Software Engineering (SE) 3.0: How Autonomous Coding Agents Are Reshaping Software Engineering [10.252332355171237]
本稿では,このようなエージェントが野生でどのように動作するかを示す最初の大規模データセットであるAIDevを紹介する。
AIDevは5つの主要なエージェントによる45万6000件以上のプルリクエストに対処し、ソフトウェア開発において自律的なチームメイトを研究するための前例のない経験的な基盤を提供する。
データセットには、PR、著者、レビュータイムライン、コード変更、統合結果に関する豊富な情報が含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-20T15:15:58Z) - Code with Me or for Me? How Increasing AI Automation Transforms Developer Workflows [60.04362496037186]
本研究は,コーディングエージェントと開発者インタラクションを制御した最初の研究である。
我々は,2つの主要な協調型およびエージェント型符号化アシスタントの評価を行った。
結果から,エージェントはコピロトを超える方法で開発者を支援することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-10T20:12:54Z) - OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents [109.8507367518992]
私たちは、人間の開発者と同じような方法で世界と対話するAIエージェントを開発するためのプラットフォームであるOpenHandsを紹介します。
プラットフォームが新しいエージェントの実装を可能にし、コード実行のためのサンドボックス環境との安全なインタラクション、評価ベンチマークの導入について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:50:43Z) - Generative AI for Pull Request Descriptions: Adoption, Impact, and
Developer Interventions [11.620351603683496]
GitHubのCopilot for Pull Requests (PR)は、PRに関連するさまざまな開発者タスクを自動化することを目的とした有望なサービスである。
本研究では,生成AIによって記述の一部が作成された18,256個のPRについて検討した。
われわれは、Copilot for PRは幼少期ではあるが、採用が著しく増加していることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T06:20:57Z)
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。