論文の概要: AIDev: Studying AI Coding Agents on GitHub
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09185v1
- Date: Mon, 09 Feb 2026 20:45:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.243423
- Title: AIDev: Studying AI Coding Agents on GitHub
- Title（参考訳）: AIDev: GitHubでAIコーディングエージェントを研究する
- Authors: Hao Li, Haoxiang Zhang, Ahmed E. Hassan,
- Abstract要約: AIDevはエージェントによるプルリクエスト(Agentic-PR)に焦点を当てた大規模なデータセットで、現実のGitHubリポジトリに導入しています。
AIDevは、OpenAI Codex、Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude Codeという5つのエージェントによって生成された932,791のエージェント-PRを集約する。
さらに、AIDevには、100以上の星を持つ2,807のリポジトリから33,596のAgentic-PRのキュレートされたサブセットが含まれており、コメント、レビュー、コミット、関連する問題などのさらなる情報を提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.1677959533705
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI coding agents are rapidly transforming software engineering by performing tasks such as feature development, debugging, and testing. Despite their growing impact, the research community lacks a comprehensive dataset capturing how these agents are used in real-world projects. To address this gap, we introduce AIDev, a large-scale dataset focused on agent-authored pull requests (Agentic-PRs) in real-world GitHub repositories. AIDev aggregates 932,791 Agentic-PRs produced by five agents: OpenAI Codex, Devin, GitHub Copilot, Cursor, and Claude Code. These PRs span 116,211 repositories and involve 72,189 developers. In addition, AIDev includes a curated subset of 33,596 Agentic-PRs from 2,807 repositories with over 100 stars, providing further information such as comments, reviews, commits, and related issues. This dataset offers a foundation for future research on AI adoption, developer productivity, and human-AI collaboration in the new era of software engineering. > AI Agent, Agentic AI, Coding Agent, Agentic Coding, Agentic Software Engineering, Agentic Engineering
- Abstract（参考訳）: AIコーディングエージェントは、機能開発、デバッグ、テストといったタスクを実行することによって、ソフトウェアエンジニアリングを急速に変革している。
影響が拡大しているにもかかわらず、研究コミュニティは、これらのエージェントが現実世界のプロジェクトでどのように使われているかを示す包括的なデータセットを欠いている。
このギャップに対処するため、現実のGitHubリポジトリでエージェント認可プルリクエスト(Agentic-PR)に焦点を当てた大規模なデータセットであるAIDevを紹介します。
AIDevは、OpenAI Codex、Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude Codeという5つのエージェントによって生成された932,791のエージェント-PRを集約する。
これらのPRは116,211のリポジトリにまたがっており、72,189人の開発者を含んでいる。
さらに、AIDevには、100以上の星を持つ2,807のリポジトリから33,596のAgentic-PRのキュレートされたサブセットが含まれており、コメント、レビュー、コミット、関連する問題などのさらなる情報を提供している。
このデータセットは、ソフトウェアエンジニアリングの新時代のAI採用、開発者の生産性、人間とAIのコラボレーションに関する将来の研究の基礎を提供する。
>AIエージェント,エージェントAI,コーディングエージェント,エージェントコーディング,エージェントソフトウェアエンジニアリング,エージェントエンジニアリング
関連論文リスト
- Fingerprinting AI Coding Agents on GitHub [0.0]
我々は,5つの主要エージェントからの33,580のプルリクエストを分析し,指紋認証AI符号化エージェントに関する最初の研究を行った。
コミットメッセージ、PR構造、コード特性にまたがる41の機能は、マルチクラスのエージェント識別において97.2%のF1スコアを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-24T10:35:43Z) - On Autopilot? An Empirical Study of Human-AI Teaming and Review Practices in Open Source [11.412808537439973]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-20T09:09:53Z) - 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) - R&D-Agent: An LLM-Agent Framework Towards Autonomous Data Science [70.1638335489284]
高レベルの機械学習エンジニアリングタスクは、労働集約的で反復的である。
機械学習プロセスを形式化する包括的で分離されたフレームワークであるR&D-Agentを紹介します。
R&D-AgentはMLEを2つのフェーズと6つのコンポーネントに定義し、MLEのエージェント設計を原則としてテスト可能なプロセスに変える。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:07:00Z) - Evaluating Software Development Agents: Patch Patterns, Code Quality, and Issue Complexity in Real-World GitHub Scenarios [13.949319911378826]
この調査は、500の現実のGitHubイシューで上位10のエージェントから4,892のパッチを評価した。
一人のエージェントが支配的であり、170の問題が未解決であり、改善の余地があった。
ほとんどのエージェントはコードの信頼性とセキュリティを維持し、新しいバグや脆弱性を避けた。
一部のエージェントはコードの複雑さを増し、多くの重複を減らし、コードの臭いを最小限にした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T11:33:57Z) - 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)
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。