論文の概要: From Prompting to Verification: How Experience Shapes Vibe Coding Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24521v1
• Date: Sat, 23 May 2026 11:18:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.159275
• Title: From Prompting to Verification: How Experience Shapes Vibe Coding Practices
• Title（参考訳）: プロンプティングから検証へ - 経験がコーディングの実践をどう形作るか
• Authors: Ahmed Fawzy, Amjed Tahir, Kelly Blincoe,
• Abstract要約: 本研究では,経験がバイブコーディングの実践をどのように形作るかを検討する。 我々は,非コーダ,初心者,プロの開発者という3つのユーザエクスペリエンスグループに属する162のビブコーダを調査した。 非開発者の多くはアクセシビリティ、初心者の学習、実験によって動機付けられており、プロフェッショナルは仕事に関連した文脈でより頻繁にバイブコーディングを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5195922470930614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI code generation tools have expanded software creation beyond professional developers, giving rise to vibe coding, a practice in which users generate software via natural-language prompts, evaluate outputs primarily by execution. Prior work has examined how AI code generation tools support programming tasks within specific user groups, typically professional developers, leaving open the question of how vibe coding practices differ across experience levels. We address this gap by surveying 162 vibe coders belonging to three user experience groups: non-coders, novices, and professional developers. Our results show that experience selectively shapes vibe coding. Reported experiences and perceptions of code quality are broadly similar across groups, with all three recognising both the strengths and limitations of vibe coding. In contrast, motivations, interaction styles, and quality assurance practices diverge with experience. Non-developers are most motivated by accessibility, novices emphasise learning and experimentation, and professionals use vibe coding more frequently in work-related contexts. We synthesise these findings as a perception--action gap: a general awareness of risks in AI-generated code is broadly distributed, but the capacity to evaluate, debug, and verify remains experience-dependent. We show that vibe coding is partially democratising as it broadens access to software creation without equally distributing the expertise to evaluate it.
• Abstract（参考訳）: AIコード生成ツールは、プロの開発者を超えてソフトウェア作成を拡大し、ユーザーが自然言語のプロンプトを使ってソフトウェアを生成するプラクティスであるバイブコーディング(vibe coding)を生み出し、主に実行によってアウトプットを評価する。 以前の作業では、AIコード生成ツールが特定のユーザグループ(典型的にはプロの開発者)内でプログラミングタスクをどのようにサポートするかを調べ、バイブコーディングのプラクティスが経験レベルによってどのように異なるかという疑問を解き放った。 このギャップには,非コーダ,初心者,プロの開発者という3つのユーザエクスペリエンスグループに属する162のビブコーダを調査して対処する。 以上の結果から,経験はバイブコーディングを選択的に形作ることがわかった。 報告されたコード品質の経験と認識は、グループ間で大きく似ている。 対照的に、モチベーション、インタラクションスタイル、品質保証のプラクティスは、経験によって異なります。 非開発者が最も動機付けているのはアクセシビリティであり、初心者は学習と実験を強調する。 AI生成コードのリスクに対する一般的な認識は広く分散しているが、評価、デバッグ、検証の能力は依然として経験に依存している。 評価する専門知識を均等に分散することなく、ソフトウェア作成へのアクセスを拡大するので、ビブコーディングが部分的に民主化していることを示す。

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