論文の概要: Extending LLM-based support for software engineers with ADHD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00555v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 18:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.69874
• Title: Extending LLM-based support for software engineers with ADHD
• Title（参考訳）: ADHDによるLLMベースのソフトウェアエンジニアサポートの拡張
• Abstract要約: 私たちは、ADHDでソフトウェアエンジニアをサポートするように設計されたLLMベースのアシスタントであるTether 2.0を紹介します。 我々のアプローチは、タスクの進行と継続をサポートするために、構造化されたインタラクションモード、アクティビティ対応コンテキスト、永続メモリを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.624139508456121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software engineering workflows are often not designed to accommodate the needs of developers with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), despite known challenges related to task initiation, sustained attention, and completion. At the same time, large language models (LLMs) are increasingly integrated into programming tools, but existing systems do not account for neurodiversity or support structured progression across development tasks. In this work, we present Tether 2.0, an LLM based assistant designed to support software engineers with ADHD through workflow oriented interaction across planning, coding, debugging, and review. The tool was named Tether 2.0 because it builds upon the open source code and foundations of the original Tether system. Our approach combines structured interaction modes, activity aware context, and persistent memory to support task progression and continuity. We evaluate the system through expert feedback and hands on use with a software engineer with ADHD. Our results indicate that Tether 2.0 supports requirement clarification, task decomposition, incremental implementation, debugging, and completion, while enabling users to maintain progress and resume work after interruptions. These findings suggest that LLM based assistants can support direction, sustained progress, and learning in software development when designed with workflow structure and context aware interaction.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアエンジニアリングワークフローは、タスク開始、持続的注意、完了に関連する既知の課題にもかかわらず、注意欠陥過活動障害(ADHD)の開発者のニーズを満たすように設計されていないことが多い。 同時に、大規模言語モデル(LLM)はプログラミングツールにますます統合されているが、既存のシステムは神経多様性を考慮せず、開発タスク全体にわたる構造化進歩もサポートしていない。 本稿では、計画、コーディング、デバッギング、レビューにまたがるワークフロー指向のインタラクションを通じて、ADHDでソフトウェアエンジニアをサポートするように設計されたLLMベースのアシスタントであるTether 2.0を紹介します。 Tether 2.0という名前のこのツールは、オープンソースのコードとオリジナルのTetherシステムの基盤の上に構築されている。 我々のアプローチは、タスクの進行と継続をサポートするために、構造化されたインタラクションモード、アクティビティ対応コンテキスト、永続メモリを組み合わせる。 専門家のフィードバックによってシステムを評価し,ADHDのソフトウェア技術者と手作業で使用した。 この結果から,Tether 2.0は要求の明確化,タスクの分解,インクリメンタル実装,デバッグ,完了をサポートし,ユーザの進捗維持と中断後の作業再開を実現していることがわかった。 これらの結果から,LLMをベースとしたアシスタントは,ワークフロー構造やコンテキストを考慮したインタラクションを設計した場合に,方向性,進捗の持続,ソフトウェア開発における学習を支援できることが示唆された。

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