論文の概要: From Conversation to Contribution: Characterizing Coding Agent in Open-Source Software
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05677v1
- Date: Mon, 06 Jul 2026 22:44:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.340848
- Title: From Conversation to Contribution: Characterizing Coding Agent in Open-Source Software
- Title（参考訳）: 会話から貢献へ:オープンソースソフトウェアにおけるコーディングエージェントの特徴付け
- Authors: Zihan Fang, Yueke Zhang, Ningzhi Tang, Collin McMillan, Toby Jia-Jun Li, Yu Huang,
- Abstract要約: 開発者とAIとのチャットベースのインタラクションは、その後のオープンソース開発とコラボレーションとどのように関係するかを研究する。
私たちは、より小さく、未成熟で、コラボレーションの少ないリポジトリで、より重いAIの使用を見つけます。
ほとんどのデベロッパーはチャットの共有を望んでいるが、いまだに無能なようだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.414964008939434
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI coding assistants such as GitHub Copilot and Cursor have evolved from code-suggestion tools into conversational collaborators, enabling vibe-coding workflows in which developers guide AI-generated code through natural-language dialogue. Although researchers have increasingly recognized the importance of AI coding agents and begun examining their impact on open-source development, a comprehensive understanding of how developers' chat-based interactions with AI relate to subsequent open-source development and collaboration remains limited. This hinders efforts to effectively design, evaluate, and govern AI-assisted open-source software development. To address this gap, we collected 13,360 AI conversation sessions comprising 79,172 user messages from 1,356 OSS repositories, linked them to repository development histories, and complemented this analysis with a targeted developer survey. We find heavier AI use in smaller, less mature, and less collaborative repositories. After AI adoption, projects tended to show more active contributors and lower contributor concentration (p < .001), although communication remained highly concentrated. Code Writing was the dominant chat purpose, and nearly all AI chat sessions were followed by subsequent commits. We find no broad deterioration in code-quality signals or pull request merging rates. However, developers perceive others' AI-generated code as harder to maintain than their own (p = .029) and view AI as lowering barriers to OSS contribution. While most developers (68%) are willing to share their chat, concerns remain around appearing incompetent, increasing reviewer burden, and exposing ideas to competitors. These findings provide a large-scale empirical characterization of AI-assisted OSS contribution and offer practical insights for designing and governing responsible vibe-coding practices in open-source development.
- Abstract（参考訳）: GitHub CopilotやCursorといったAIコーディングアシスタントは、コード提案ツールから会話コラボレーションツールへと進化した。
研究者たちは、AIコーディングエージェントの重要性をますます認識し、オープンソース開発への影響を調べ始めているが、開発者のAIとのチャットベースのインタラクションがその後のオープンソース開発とコラボレーションにどのように関係しているかに関する包括的な理解は、依然として限られている。
これにより、AI支援のオープンソースソフトウェア開発を効果的に設計し、評価し、管理する努力が妨げられる。
このギャップに対処するため、我々は1,356のOSSリポジトリから79,172のユーザーメッセージからなる13360のAI会話セッションを収集し、それらをリポジトリ開発履歴にリンクし、この分析をターゲットとする開発者調査で補完した。
私たちは、より小さく、未成熟で、コラボレーションの少ないリポジトリで、より重いAIの使用を見つけます。
AI導入後、プロジェクトはより活発なコントリビュータと低いコントリビュータ(p < .001)を示す傾向にあった。
コード記述がチャットの主要な目的であり、ほぼすべてのAIチャットセッションがその後にコミットされた。
コード品質の信号やプルリクエストのマージレートの大幅な低下は見つからない。
しかし、開発者は他人のAI生成コードを自身のコード(p = .029)よりもメンテナンスが難しいと認識し、AIをOSSコントリビューションの障壁の低下と見なしている。
ほとんどの開発者(68%)はチャットの共有を望んでいるが、いまだに無能に見え、レビュアーの負担が増加し、競合他社にアイデアを公開するという懸念が残っている。
これらの発見は、AI支援OSSコントリビューションの大規模な実証的特徴を提供し、オープンソース開発における責任あるバイブコーディングプラクティスを設計し、管理するための実践的な洞察を提供する。
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