論文の概要: Choose Your Own Adventure: Non-Linear AI-Assisted Programming with EvoGraph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.18883v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 22:05:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.521927
- Title: Choose Your Own Adventure: Non-Linear AI-Assisted Programming with EvoGraph
- Title（参考訳）: EvoGraphを使ったAI支援プログラミング
- Abstract要約: EvoGraphは、軽量でインタラクティブな開発グラフとして、AIインタラクションとコード変更を統合するプラグインである。
20名の参加者を対象に行ったユーザスタディでは,認知負荷の低減を図りながら,EvoGraphが開発者の課題に対処していることが明らかとなった。
私たちの研究は、開発者がAIを介するプログラミングコンテキストにおける問題解決の進歩を理解し、行動するのを助けるツール設計の機会を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.960431631791812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Current AI-assisted programming tools are predominantly linear and chat-based, which deviates from the iterative and branching nature of programming itself. Our preliminary study with developers using AI assistants suggested that they often struggle to explore alternatives, manage prompting sequences, and trace changes. Informed by these insights, we created EvoGraph, an IDE plugin that integrates AI interactions and code changes as a lightweight and interactive development graph. EvoGraph automatically records a branching AI-assisted coding history and allows developers to manipulate the graph to compare, merge, and revisit prior collaborative AI programming states. Our user study with 20 participants revealed that EvoGraph addressed developers' challenges identified in our preliminary study while imposing lower cognitive load. Participants also found the graph-based representation supported safe exploration, efficient iteration, and reflection on AI-generated changes. Our work highlights design opportunities for tools to help developers make sense of and act on their problem-solving progress in the emerging AI-mediated programming context.
- Abstract（参考訳）: 現在のAI支援プログラミングツールは、主にリニアでチャットベースであり、プログラミング自体の反復的で分岐的な性質から逸脱している。
AIアシスタントを使用する開発者を対象とした予備的な調査では、選択肢を探したり、シーケンスのプロンプトを管理したり、変更の追跡に苦労することが多いことを示唆しています。
AIインタラクションとコードの変更を軽量でインタラクティブな開発グラフとして統合するIDEプラグインであるEvoGraphを開発しました。
EvoGraphは、ブランチAI支援コーディング履歴を自動的に記録し、開発者はグラフを操作して、前回の協調AIプログラミング状態を比較し、マージし、再考することができる。
20名の参加者を対象に行ったユーザスタディでは,認知負荷の低減を図りながら,事前調査で特定された開発者の課題に対処した。
参加者はまた、グラフベースの表現が安全な探索、効率的なイテレーション、AI生成の変更に対するリフレクションをサポートすることも見出した。
私たちの研究は、開発者がAIを介するプログラミングコンテキストにおける問題解決の進歩を理解し、行動するのを助けるツール設計の機会を強調します。
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