論文の概要: Configuring Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14690v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 12:24:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.398494
- Title: Configuring Agentic AI Coding Tools: An Exploratory Study
- Title（参考訳）: エージェントAIコーディングツールの構成:探索的研究
- Abstract要約: エージェントAIコーディングツールの構成機構を体系的に分析し、Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Gemini、Codexを取り上げる。
8つの設定メカニズムを特定し,2,926のGitHubリポジトリを実証的に調査し,それらが採用されているかどうかと方法を検討した。
次に、ツール間で利用可能な3つのメカニズムであるContext Files、Skills、Subagentsについて詳しく調べます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.643977424519
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agentic AI coding tools with autonomous capabilities beyond conversational content generation increasingly automate repetitive and time-consuming software development tasks. Developers can configure these tools through versioned repository-level artifacts such as Markdown and JSON files. In this paper, we present a systematic analysis of configuration mechanisms for agentic AI coding tools, covering Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Gemini, and Codex. We identify eight configuration mechanisms and, in an empirical study of 2,926 GitHub repositories, examine whether and how they are adopted. We then explore Context Files, Skills, and Subagents, that is, three mechanisms available across tools, in more detail. Our findings reveal three trends. First, Context Files dominate the configuration landscape and are often the sole mechanism in a repository, with AGENTS$.$md emerging as an interoperable standard across tools. Second, advanced mechanisms such as Skills and Subagents are only shallowly adopted: most repositories define only one or two artifacts, and Skills predominantly rely on static instructions rather than executable workflows. Third, distinct configuration cultures are forming around different tools, with Claude Code users employing the broadest range of mechanisms. These findings establish an empirical baseline for longitudinal and experimental research on how configuration strategies evolve and affect agent performance as agentic AI coding tools mature.
- Abstract（参考訳）: 会話コンテンツ生成以外の自律的な機能を備えたエージェントAIコーディングツールは、反復的かつ時間を要するソフトウェア開発タスクをますます自動化している。
開発者はMarkdownやJSONファイルなどのバージョン管理されたリポジトリレベルのアーティファクトを通じて、これらのツールを設定することができる。
本稿では、エージェントAIコーディングツールの構成機構を体系的に分析し、Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Gemini、Codexについて述べる。
8つの設定メカニズムを特定し,2,926のGitHubリポジトリを実証的に調査し,それらが採用されているかどうかと方法を検討した。
次に、ツール間で利用可能な3つのメカニズムであるContext Files、Skills、Subagentsについて詳しく調べます。
以上の結果から3つの傾向が明らかになった。
まず、Context Filesが構成のランドスケープを支配し、AgentS$でリポジトリ内の唯一のメカニズムであることが多い。
ツール間の相互運用可能な標準として出現する$md。
第二に、SkillsやSubagentsのような高度なメカニズムはごくわずかに採用されているだけであり、ほとんどのリポジトリは1つか2つのアーティファクトしか定義していない。
第三に、異なる構成文化がさまざまなツールを中心に形成されており、Claude Codeユーザは最も広い範囲のメカニズムを使用している。
これらの知見は、エージェントAIコーディングツールが成熟するにつれて、構成戦略がエージェントのパフォーマンスをどのように進化させ、影響を及ぼすかについて、縦および実験的な研究のための経験的ベースラインを確立する。
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