論文の概要: VibeContract: The Missing Quality Assurance Piece in Vibe Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15691v1
- Date: Mon, 16 Mar 2026 03:30:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.890766
- Title: VibeContract: The Missing Quality Assurance Piece in Vibe Coding
- Title（参考訳）: VibeContract:バイブ符号化における品質保証の欠如
- Authors: Song Wang,
- Abstract要約: 本稿では,ビブ符号化の欠落点としてVibeContractパラダイムを提案する。
AI生成コードの正確性、堅牢性、保守性を大幅に向上させる方法について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.781985324057043
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have given rise to vibe coding, a style of software development where developers rely on AI coding assistants to generate, modify, and refactor code using natural language instructions. While this paradigm accelerates software development and lowers barriers to entry, it introduces new challenges for quality assurance (QA). AI-generated code can appear correct but often contains hidden logical errors and inconsistencies, creating an urgent need for novel QA approaches. In this vision paper, we propose the VibeContract paradigm as a missing piece in vibe coding. In this approach, high-level natural-language intent is decomposed into explicit task sequences, and task-level contracts are generated to capture expected inputs, outputs, constraints, and behavioral properties. Developers validate these contracts, and traceability is maintained between tasks, contracts, and generated code. Contracts then guide LLMs for testing, runtime verification, and debugging, enabling QA to occur continuously and proactively alongside code generation. We demonstrate how the VibeContract paradigm can substantially improve the correctness, robustness, and maintainability of LLM-generated code through an example project. We argue that VibeContract introduces a structured and verifiable development workflow that transforms vibe coding from a fast but error-prone practice into a predictable, auditable, and trustworthy software engineering process. Finally, we outline the key challenges, design principles, and a forward-looking research agenda required to realize this vision.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、開発者が自然言語命令を使用してコードを生成し、修正し、リファクタリングするためにAIコーディングアシスタントに依存するソフトウェア開発スタイルである、バイブコーディング(vibe coding)を生み出している。
このパラダイムはソフトウェア開発を加速させ、参入障壁を低くする一方で、品質保証(QA)に対する新たな課題を導入します。
AI生成コードは正しいように見えるが、しばしば隠れた論理的エラーと矛盾を含んでいるため、新しいQAアプローチに緊急の必要性が生じる。
本稿では,ビブ符号化の欠落点としてVibeContractパラダイムを提案する。
このアプローチでは、高レベルの自然言語意図を明示的なタスクシーケンスに分解し、期待される入力、出力、制約、行動特性をキャプチャするためにタスクレベルの契約を生成する。
開発者はこれらのコントラクトを検証し、トレーサビリティはタスク、コントラクト、生成されたコード間で維持される。
コントラクトは、テスト、ランタイム検証、デバッグのためのLCMをガイドし、QAがコード生成とともに継続的に、積極的に実行されるようにする。
実例プロジェクトを通して,LLM生成コードの正確性,堅牢性,保守性を,VibeContractパラダイムが大幅に向上することを示す。
私たちは、VibeContractが構造化され検証可能な開発ワークフローを導入して、ビブコーディングを高速でエラーを起こしやすいプラクティスから、予測可能で監査可能で信頼性の高いソフトウェアエンジニアリングプロセスに変換する、と論じています。
最後に、このビジョンを実現するのに必要な重要な課題、設計原則、先進的な研究課題について概説する。
関連論文リスト
- A Survey of Vibe Coding with Large Language Models [93.88284590533242]
視覚符号化(Vibe Coding)は、開発者が成果観察を通じてAI生成の実装を検証する開発手法である。
変革の可能性にもかかわらず、この創発的パラダイムの有効性は未解明のままである。
この調査は、大規模な言語モデルによるVibe Codingの総合的かつ体系的なレビューを初めて提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-14T11:26:56Z) - Vibe Coding in Practice: Motivations, Challenges, and a Future Outlook -- a Grey Literature Review [2.5195922470930614]
バイブコーディング(Vibe coding)とは、AIコード生成ツールを直感や試行錯誤を通じて、基礎となるコードを必ずしも理解せずに使用するプラクティスである。
ユーザーがなぜバイブコーディングに関わったのか、何を経験しているか、品質保証(QA)にどのようにアプローチし、AI生成コードの品質を知覚するかを体系的に調査した研究はない。
私たちの分析では、スピードとアクセシビリティによってビブコーダがモチベーションを得て、迅速な即時的な成功とフローを経験する"という、スピード品質のトレードオフパラドックスを明らかにしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-30T22:35:00Z) - ACE: Automated Technical Debt Remediation with Validated Large Language Model Refactorings [8.0322025529523]
本稿では、検証された出力を使用してコード改善を自動化するツールであるAugmented Code Engineering (ACE)を紹介する。
ユーザからの初期のフィードバックは、AIが利用できることが、そうでなければほとんど起こらないコードレベルの技術的負債を軽減するのに役立つことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-04T12:39:27Z) - Training Language Models to Generate Quality Code with Program Analysis Feedback [66.0854002147103]
大規模言語モデル(LLM)によるコード生成は、ますます本番環境で採用されているが、コード品質の保証には失敗している。
実運用品質のコードを生成するためにLLMにインセンティブを与える強化学習フレームワークであるREALを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T17:57:47Z) - CodeIF: Benchmarking the Instruction-Following Capabilities of Large Language Models for Code Generation [20.013757490442064]
タスク指向の命令に準拠する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するために設計された最初のベンチマークであるCodeIFを紹介する。
CodeIFは関数合成、アルゴリズム命令、コード説明など幅広いタスクを含んでいる。
我々はLLMによる広範囲な実験を行い、これらの課題の要求を満たす上での強みと限界を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-26T14:19:49Z) - Bridging LLM-Generated Code and Requirements: Reverse Generation technique and SBC Metric for Developer Insights [0.0]
本稿では,SBCスコアと呼ばれる新しいスコアリング機構を提案する。
これは、大規模言語モデルの自然言語生成能力を活用するリバースジェネレーション技術に基づいている。
直接コード解析とは異なり、我々のアプローチはAI生成コードからシステム要求を再構築し、元の仕様と比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T01:12:11Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。
継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。
我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z) - Generation Probabilities Are Not Enough: Uncertainty Highlighting in AI Code Completions [54.55334589363247]
本研究では,不確実性に関する情報を伝達することで,プログラマがより迅速かつ正確にコードを生成することができるかどうかを検討する。
トークンのハイライトは、編集される可能性が最も高いので、タスクの完了が早くなり、よりターゲットを絞った編集が可能になることがわかりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T18:43:34Z)
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。