論文の概要: Theory of Developer Momentum: The Developer's Experience of Progress and the Craft of Maintaining Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24935v1
- Date: Sun, 18 Oct 2026 01:11:05 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-20 22:33:20.503993
- Title: Theory of Developer Momentum: The Developer's Experience of Progress and the Craft of Maintaining Motion
- Title(参考訳): 開発モメンタムの理論:開発者の進歩と維持作業の経験
- Abstract要約: 本稿では,開発モメンタムの理論を紹介する。
我々はDeveloper Momentumを,タスクの目標に向けた開発者の進捗と前進に関する経験として定義する。
我々の理論は、フロー状態、運動量、モチベーションの関連構造を解き放つので、それらの関係をより明確に見ることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This paper introduces a Theory of Developer Momentum that helps us see the activity of developing software in motion and the skilled craft through which progress unfolds. We define Developer Momentum as the developer's experience of progress and forward motion toward the goal of a task. Our theory disentangles the related constructs of flow state, momentum, and motivation, so we can more clearly see the relationships between them and how they interweave to support progress. In order to make progress, developers build up working context in memory, become immersed in a cognitive puzzle, and gain clarity through motion in uncertain terrain. The theory provides researchers with a rich experiential lens to investigate how developers' cognitive experiences are shifting in emerging AI workflows. Building on prior grounded theory work, we conducted in-depth interviews with a theoretically sampled subset of 12 professional developers, and eight feedback interviews to evaluate resonance and investigate how the theory translates to agentic AI workflows. We followed a Constructivist Grounded Theory approach to construct a theory grounded in empirical data. Our theory contributes a novel paradigm for seeing the motion of developing software at multiple scales and resolutions, seeing the living capacities that support this motion, and expanding what becomes available for improvement, skilled judgment, and craft.
- Abstract(参考訳): 本稿では,開発モメンタム(Developer Momentum,開発モメンタム,開発モメンタム,開発モメンタム)について紹介する。
我々はDeveloper Momentumを,タスクの目標に向けた開発者の進捗と前進に関する経験として定義する。
我々の理論は、流れの状態、運動量、モチベーションの関連構造を解き放つので、それらの関係と、それらが進歩をサポートするためにどのように織り交ぜられるかをより明確に見ることができる。
進歩するために、開発者はメモリで作業コンテキストを構築し、認知パズルに没頭し、不確実な地形での動きを通して明確性を得る。
この理論は、開発者がAIワークフローで認知経験がどのように変化しているかを研究するための豊富な経験レンズを提供する。
従来の基礎理論研究に基づいて、12人のプロ開発者の理論的なサンプルサブセットによる詳細なインタビューと、8回のフィードバックインタビューを行い、共鳴を評価し、その理論がエージェントAIワークフローにどのように変換されるかを調査した。
我々は、経験的データに基づく理論を構築するための構成主義的接地理論のアプローチに従った。
我々の理論は、複数のスケールと解像度でソフトウェア開発の動作を見ること、この動きをサポートする生活能力を見ること、そして、改善、熟練した判断、工芸品のために何が利用可能になるかを拡大する新しいパラダイムに寄与する。
関連論文リスト
- Intentmaking and Sensemaking: Human Interaction with AI-Guided Mathematical Discovery [72.49593499512092]
インテントメイキングという別のワークフローを特定し、特徴付けします。
私たちはこれをセンスメイキングの自然な拡張と捉えています。
これらのテーマのドキュメンテーションは、科学的発見のためのAIツール設計へのアプローチを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T09:30:25Z) - Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics [2.102846336724103]
我々は、セマンティックコード埋め込みと意見力学理論を統合する新しいアプローチを導入する。
Expressed-Private Opinion (EPO)モデルを用いて時間進化をモデル化する。
ソフトウェア工学と計算社会科学をブリッジすることで、ソフトウェア進化を定量化するための原則的な方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-17T07:57:00Z) - A Grounded Theory of Debugging in Professional Software Engineering Practice [5.88596290266904]
基礎理論を用いた研究を行った。
17のデバッグタスクに取り組んでいる7人のプロの開発者と5人のプロのライブコーディングストリーマーを観察しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-11T23:19:45Z) - Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding [6.862249355928346]
本稿では,AIとの対話,共同創造,開発者フローと喜びを中心に,バイブ符号化の基盤となる理論を提案する。
AIトラストは、委譲から共同創造への継続的な移動を規制し、フローを持続させることで開発者エクスペリエンスを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-15T22:28:42Z) - Vibe Coding as a Reconfiguration of Intent Mediation in Software Development: Definition, Implications, and Research Agenda [3.6109780623192305]
vibeコーディングは、人間と生成AIが協調してソフトウェアアーティファクトを創造する、ソフトウェア開発パラダイムである。
バイブ符号化は人間と機械の労働を再分配することで認知作業を再構成することを示す。
リスクとともに、民主化、加速、システムレバレッジなど、重要な機会を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-29T15:44:55Z) - OpenWebVoyager: Building Multimodal Web Agents via Iterative Real-World Exploration, Feedback and Optimization [66.22117723598872]
マルチモーダルWebエージェントの開発を容易にするために設計されたオープンソースフレームワークを紹介する。
まず、基本モデルを模倣学習で訓練し、基礎能力を得る。
次に、エージェントにオープンウェブを探索させ、その軌道に関するフィードバックを収集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T15:01:27Z) - A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。
50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。
発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T08:54:56Z) - Machine Psychology [54.287802134327485]
我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。
本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。
これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T13:24:41Z)
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。