論文の概要: Forecasting Developer Environments with GenAI: A Research Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07412v1
- Date: Sat, 07 Feb 2026 07:16:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.60999
- Title: Forecasting Developer Environments with GenAI: A Research Perspective
- Title（参考訳）: GenAIによる開発者環境予測:研究の展望
- Authors: Raula Gaikovina Kula, Christoph Treude, Xing Hu, Sebastian Baltes, Earl T. Barr, Kelly Blincoe, Fabio Calefato, Junjie Chen, Marc Cheong, Youmei Fan, Daniel M. German, Marco Gerosa, Jin L. C. Guo, Shinpei Hayashi, Robert Hirschfeld, Reid Holmes, Yintong Huo, Takashi Kobayashi, Michele Lanza, Zhongxin Liu, Olivier Nourry, Nicole Novielli, Denys Poshyvanyk, Shinobu Saito, Kazumasa Shimari, Igor Steinmacher, Mairieli Wessel, Markus Wagner, Annie Vella, Laurie Williams, Xin Xia,
- Abstract要約: コード記述から抽象化レベルを向上する能力は、統合開発環境(IDE)内での人間とAIの相互作用を変える可能性がある。
ソフトウェアエンジニアリング、人工知能、ヒューマンコンピュータインタラクションドメインの専門家が集まって、Shonan Meeting 222で課題と機会について議論した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.06013188065995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) models are achieving remarkable performance in various tasks, including code generation, testing, code review, and program repair. The ability to increase the level of abstraction away from writing code has the potential to change the Human-AI interaction within the integrated development environment (IDE). To explore the impact of GenAI on IDEs, 33 experts from the Software Engineering, Artificial Intelligence, and Human-Computer Interaction domains gathered to discuss challenges and opportunities at Shonan Meeting 222, a four-day intensive research meeting. Four themes emerged as areas of interest for researchers and practitioners.
- Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence(GenAI)モデルは、コード生成、テスト、コードレビュー、プログラムの修復など、さまざまなタスクにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。
コード記述から抽象化レベルを向上する能力は、統合開発環境(IDE)内での人間とAIのインタラクションを変える可能性がある。
GenAIのIDEへの影響を探るため、ソフトウェアエンジニアリング、人工知能、ヒューマンコンピュータインタラクションドメインの専門家33人が集まり、4日間にわたる集中的な研究会議であるShonan Meeting 222で課題と機会について議論した。
研究者や実践者にとって関心のある分野として4つのテーマが浮かび上がった。
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