論文の概要: Architectural Constraints Alignment in AI-assisted, Platform-based Service Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04973v1
- Date: Wed, 06 May 2026 14:28:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.87752
- Title: Architectural Constraints Alignment in AI-assisted, Platform-based Service Development
- Title（参考訳）: AIによるプラットフォームベースのサービス開発におけるアーキテクチャ制約のアライメント
- Authors: Julius Irion, Moritz Leugers, Paul Hartwig, Simon Kling, Tachmyrat Annayev, Alexander Schwind, Maria C. Borges, Sebastian Werner,
- Abstract要約: 本稿では,プラットフォームベースのコード生成とエージェントによる明確化ループを組み合わせることで,アーキテクチャ制約の曖昧さの顕在化と解決を行う。
評価は、汎用AIコード生成の足場と比較して、アーキテクチャの一貫性とデプロイ性が改善されていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.505127447635864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-assisted development tools enable rapid prototyping of services but often lack awareness of architectural constraints, infrastructure dependencies, and organizational standards required in production environments. Consequently, generated artifacts may exhibit brittle behavior and limited deployability. We propose a retrieval-augmented scaffolding approach that combines platform-based code generation with agentic clarification loops to expose and resolve architectural constraint ambiguities. By combining template retrieval with structured interaction, the method embeds production-relevant considerations during service scaffolding. Evaluation indicates improved architectural consistency and deployability compared to general-purpose AI code generation workflows, suggesting that constraint-aware retrieval is essential for aligning AI-assisted service development with production software engineering practices.
- Abstract（参考訳）: AI支援開発ツールは、サービスの迅速なプロトタイピングを可能にするが、アーキテクチャ上の制約やインフラストラクチャ依存性、運用環境に必要な組織標準に対する認識を欠くことが多い。
その結果、生成したアーティファクトは脆く、デプロイ性が制限される可能性がある。
本稿では,プラットフォームベースのコード生成とエージェントによる明確化ループを組み合わせることで,アーキテクチャ制約の曖昧さの顕在化と解決を行う。
テンプレート検索と構造化インタラクションを組み合わせることで、サービススキャフォールディング時の生産関連考慮事項を埋め込むことができる。
評価は、汎用的なAIコード生成ワークフローと比較して、アーキテクチャの一貫性とデプロイ性の向上を示している。
関連論文リスト
- Shift-Up: A Framework for Software Engineering Guardrails in AI-native Software Development -- Initial Findings [1.1523102135577732]
Generative AI(GenAI)は、開発を手作業によるコーディングからエージェント駆動の実装に移行することで、ソフトウェアエンジニアリングを再構築する。
本稿では,GenAIネイティブ開発のための構造的ガードレールとして,実行可能な要件(BDD)やアーキテクチャモデリング(C4),アーキテクチャ決定記録(ADR)といった,確立したソフトウェアエンジニアリングプラクティスを再解釈するフレームワークであるShift-Upを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-22T10:55:57Z) - BONSAI: A Mixed-Initiative Workspace for Human-AI Co-Development of Visual Analytics Applications [13.657176068149417]
BONSAIは、Visual Analyticsアプリケーションのマルチエージェント共同開発のための混合開始型ワークスペースである。
本稿では、複雑なVA開発に必要な構造的厳密さとAIの生成速度のバランスをとるために、概念的ワークフロー、スケーラブルなアーキテクチャ、統合システムに貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T08:57:49Z) - Understanding by Reconstruction: Reversing the Software Development Process for LLM Pretraining [66.89012795621349]
大規模言語モデル(LLM)は、複雑なソフトウェア工学に必要な、深く、長期にわたる推論に苦しむことが多い。
本稿では,再構築による理解という,新しいパラダイムを提案する。
マルチエージェントシミュレーションを用いて潜在エージェント軌道を合成するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T09:23:20Z) - Context Before Code: An Experience Report on Vibe Coding in Practice [1.7327102304628392]
本稿では,生産制約下での「バイブコーディング」に関する経験報告を示す。
我々は、持続的で生産指向の用途に設計されたマルチプロジェクトエージェント学習プラットフォームを構築した。
繰り返し発生するアーキテクチャ "非デリゲーションゾーン" を識別する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-10T20:20:33Z) - Building Effective AI Coding Agents for the Terminal: Scaffolding, Harness, Context Engineering, and Lessons Learned [9.127884945730019]
この新しいパラダイムに特化して設計された,オープンソースのコマンドラインコーディングエージェントであるOPENDEVについて紹介する。
ワークロード特化モデルルーティングを備えた複合AIシステムアーキテクチャを通じて、これらの課題を克服する。
自動記憶システムを使用して、セッション間でプロジェクト固有の知識を蓄積し、命令フェードアウトに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-05T16:21:08Z) - ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development [72.4729759618632]
本稿では,現実的かつ実行可能なワークフロー内でエージェントバックエンドコーディングを評価するベンチマークであるABC-Benchを紹介する。
オープンソースリポジトリから8つの言語と19のフレームワークにまたがる224の実践的なタスクをキュレートしました。
我々の評価は、最先端モデルでさえ、これらの総合的なタスクに対して信頼性の高いパフォーマンスを提供するのに苦労していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-16T08:23:52Z) - Monadic Context Engineering [59.95390010097654]
本稿では,エージェント設計の正式な基盤を提供するために,モナディックコンテキストエンジニアリング(MCE)を紹介する。
我々は、モナドがロバストなコンポジションをどのように実現し、Applicativesが並列実行に原則化された構造を提供し、また、モナドトランスフォーマーがこれらの機能の体系的なコンポジションをどのように可能にしているかを実証する。
この階層化されたアプローチにより、開発者は、単純で独立した検証可能なコンポーネントから、複雑でレジリエントで効率的なAIエージェントを構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-27T01:52:06Z) - Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering [11.63011212134865]
本稿では,コンテキスト工学のためのファイルシステム抽象化を提案する。
この抽象化は、異種コンテキストアーティファクトを管理するための永続的で管理されたインフラストラクチャを提供する。
GenAIが意思決定支援の活発な協力者となるにつれ、人間はキュレーター、検証者、共犯者としての中心的な役割を担っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-05T06:56:45Z) - 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) - Data Dependency-Aware Code Generation from Enhanced UML Sequence Diagrams [54.528185120850274]
本稿では,API2Depという新しいステップバイステップコード生成フレームワークを提案する。
まず、サービス指向アーキテクチャに適した拡張Unified Modeling Language (UML) APIダイアグラムを紹介します。
次に、データフローの重要な役割を認識し、専用のデータ依存推論タスクを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T12:28:23Z)
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。