論文の概要: LLM-Assisted Repository-Level Generation with Structured Spec-Driven Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02455v1
• Date: Mon, 04 May 2026 10:58:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.248737
• Title: LLM-Assisted Repository-Level Generation with Structured Spec-Driven Engineering
• Title（参考訳）: 構造化スペック駆動工学を用いたLCM支援レポジトリレベル生成
• Abstract要約: State-of-the-art Large Language Models (LLMs) は関数レベルでコード生成に優れるが、リポジトリレベルのシステムにスケールすると出力品質が大幅に低下する。 これを解決するために、構造化スペック駆動工学(SSDE)を提案する。 LLM入力として構造化された仕様は、優れた妥当性を提供すると同時に、高品質でリポジトリレベルのコード生成を明確な目標とします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.751657370831477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: State-of-the-art Large Language Models (LLMs) excel in code generation at the function level. However, the output quality significantly declines when scaling to repository-level systems. Current workflows relying only on natural language prompts suffer from inherent ambiguity and a lack of verifiability. To address this, we propose structured spec-driven engineering (SSDE), a paradigm that leverages structured artifacts to guide LLM generation. We argue that structured specifications as LLM inputs make high-quality, repository-level code generation a tangible goal, while at the same time offering superior verifiability, leading to significant potential for improvement. We first investigate the feasibility of this vision through a pilot study generating Model-View-Controller (MVC) business logic for three software systems using five LLMs, and then highlight the potential, challenges, and future roadmap for SSDE.
• Abstract（参考訳）: State-of-the-art Large Language Models (LLM) は関数レベルでコード生成に優れる。 しかし、リポジトリレベルのシステムへのスケーリングでは、出力品質が大幅に低下する。 現在のワークフローは、自然言語のプロンプトにのみ依存しており、固有の曖昧さと妥当性の欠如に悩まされている。 そこで本研究では、構造化されたアーティファクトを活用してLCM生成を誘導するパラダイムである、構造化スペック駆動エンジニアリング(SSDE)を提案する。 LLM入力として構造化された仕様は、高品質でリポジトリレベルのコード生成を具体的目標としつつ、優れた検証性を提供し、改善の可能性を秘めている、と我々は主張する。 まず,5つのLCMを用いた3つのソフトウェアシステムに対して,MVC(Model-View-Controller)ビジネスロジックを生成するパイロットスタディにより,このビジョンの実現可能性について検討し,SSDEの可能性,課題,今後のロードマップを明らかにする。

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