論文の概要: Mining Architectural Quality Under Agentic AI Adoption: A Causal Study of Java Repositories
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13298v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 12:50:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.79819
- Title: Mining Architectural Quality Under Agentic AI Adoption: A Causal Study of Java Repositories
- Title（参考訳）: エージェントAI導入によるアーキテクチャ品質のマイニング - Javaリポジトリの因果的研究
- Authors: Oliver Aleksander Larsen, Mahyar T. Moghaddam,
- Abstract要約: AIコーディングツールは現在、ほとんどの開発者が使用しており、これらのツールのエージェント的使用は、"バイブコーディング"と呼ばれるプラクティスを広く普及させている。
差分差分設計とBorusyakインプット推定器を用いた建築ニオイ密度(ASD)への導入の因果効果を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2744523252873352
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI coding tools are now used by a majority of developers, and agentic use of these tools has popularized the practice colloquially called "vibe coding". Yet causal evidence on their effect on software architecture is scarce. Prior causal work has measured code-level outcomes (complexity, static analysis warnings); whether such degradation propagates to architecture-level outcomes remains unknown. We mine 151 open-source Java repositories, 74 with detectable agentic AI adoption (identified via configuration files and Co-Authored-By commit trailers) and 77 propensity-matched controls, across a 13-month per-repository window yielding 1,811 monthly Arcan snapshots. We estimate the causal effect of adoption on architectural smell density (ASD) with a staggered difference-in-differences design and the Borusyak imputation estimator, applying a causal design recently used for code-level metrics to the architecture level. Total smell counts are essentially unchanged (+1.1%, p = 0.82) while lines of code grow +12.8% (p = 0.003); the resulting 6.7% ASD decline (p = 0.004) is therefore a denominator effect rather than an architectural improvement. Per-type estimates and robustness checks (wild cluster bootstrap, Lee bounds, stale-observation sensitivity) corroborate the pattern; pre-trends are flat (Wald p = 0.90), consistent with parallel trends. Density-normalized outcomes can mislead when treatment affects system size: raw counts and explicit decomposition are required for causal mining studies of AI tool adoption. The complete replication package, including the curated 151-repository monthly panel, is publicly available.
- Abstract（参考訳）: AIコーディングツールは現在、ほとんどの開発者が使用しており、これらのツールのエージェント的使用は、"バイブコーディング"と呼ばれるプラクティスを広く普及させている。
しかし、ソフトウェアアーキテクチャに対する彼らの影響に関する因果的証拠は乏しい。
これまでの因果研究は、コードレベルの結果(複雑さ、静的解析の警告)を測定しており、そのような劣化がアーキテクチャレベルの結果に伝播するかどうかは不明だ。
私たちは151のオープンソースJavaレポジトリと74のエージェントAI採用(コンフィギュレーションファイルとCo-Authored-Byコミットトレーラを通じて識別される)、77のプロパシティマッチングコントロールを、13ヶ月毎のレポジトリウィンドウで使用し、1,811のArcanスナップショットを生成しました。
我々は,最近,コードレベルのメトリクスをアーキテクチャレベルに適用した因果設計を適用し,差分差分法設計とBorusyakインプット推定器を用いたアーキテクチャの匂い密度(ASD)への導入の因果効果を推定した。
総臭い数(+1.1%、p = 0.82)は基本的に変化しないが、コード行数は+12.8%(p = 0.003)となり、6.7%のSD減少(p = 0.004)はアーキテクチャの改善というよりは分母効果である。
パータイプ推定とロバストネスチェック (Wild cluster bootstrap, Lee bounds, stale-observation sensitivity) はパターンを相関させる。
密度正規化の結果は、治療がシステムサイズに影響を与えるときに誤解を招く可能性がある。
キュレートされた151リポジトリの月次パネルを含む完全なレプリケーションパッケージが公開されている。
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