論文の概要: Programming by Chat: A Large-Scale Behavioral Analysis of 11,579 Real-World AI-Assisted IDE Sessions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00436v1
• Date: Wed, 01 Apr 2026 03:30:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.81699
• Title: Programming by Chat: A Large-Scale Behavioral Analysis of 11,579 Real-World AI-Assisted IDE Sessions
• Title（参考訳）: Chatによるプログラミング: 11,579のリアルワールドAI支援IDEセッションの大規模行動分析
• Authors: Ningzhi Tang, Chaoran Chen, Zihan Fang, Gelei Xu, Maria Dhakal, Yiyu Shi, Collin McMillan, Yu Huang, Toby Jia-Jun Li,
• Abstract要約: 1,300のリポジトリと899の開発者がCursorとGitHub Copilotを使って、11,579のチャットセッションから74,998の開発者メッセージを分析します。 開発者は、完全なタスクを事前に指定するのではなく、アウトプットを反復的に洗練し、認知作業をAIに再配布し、診断、理解、バリデーションをコードやアウトプットに直接関与するのではなく、委譲し、開発者は、コラボレーションを積極的に管理し、永続的なアーティファクトに計画を外部化し、コンテキスト注入や行動制約を通じてAIの自律性を交渉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.76348030799203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: IDE-integrated AI coding assistants, which operate conversationally within developers' working codebases with access to project context and multi-file editing, are rapidly reshaping software development. However, empirical investigation of this shift remains limited: existing studies largely rely on small-scale, controlled settings or analyze general-purpose chatbots rather than codebase-aware IDE workflows. We present, to the best of our knowledge, the first large-scale study of real-world conversational programming in IDE-native settings, analyzing 74,998 developer messages from 11,579 chat sessions across 1,300 repositories and 899 developers using Cursor and GitHub Copilot. These chats were committed to public repositories as part of routine development, capturing in-the-wild behavior. Our findings reveal three shifts in how programming work is organized: conversational programming operates as progressive specification, with developers iteratively refining outputs rather than specifying complete tasks upfront; developers redistribute cognitive work to AI, delegating diagnosis, comprehension, and validation rather than engaging with code and outputs directly; and developers actively manage the collaboration, externalizing plans into persistent artifacts, and negotiating AI autonomy through context injection and behavioral constraints. These results provide foundational empirical insights into AI-assisted development and offer implications for the design of future programming environments.
• Abstract（参考訳）: IDE統合AIコーディングアシスタントは、プロジェクトのコンテキストと複数ファイル編集にアクセスして、開発者の作業コードベース内で対話的に動作する。 既存の研究はコードベース対応のIDEワークフローではなく、小規模で制御された設定や汎用チャットボットの分析に大きく依存しています。 私たちは、私たちの知る限り、CursorとGitHub Copilotを使用して、11,579のチャットセッションと899の開発者から74,998の開発者メッセージを分析し、IDEネイティブな設定で現実世界の会話プログラミングを初めて大規模に研究しました。 これらのチャットは、日常的な開発の一環として公開リポジトリにコミットされ、ワイルドな振る舞いを捉えた。 会話型プログラミングはプログレッシブな仕様として機能し、開発者は事前にタスクを指定せずにアウトプットを反復的に洗練し、開発者はAIに認知作業を再分配し、診断、理解、検証をコードやアウトプットに直接関与するのではなく、委譲し、開発者は積極的にコラボレーションを管理し、プランを永続的なアーティファクトに外部化し、コンテキスト注入や行動制約を通じてAIの自律性を交渉する。 これらの結果は、AI支援開発に関する基礎的な経験的な洞察を与え、将来のプログラミング環境の設計に影響を及ぼす。

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