Table Of Links 左のテーブル 抽象 1 Introduction 1 導入 2 Data Collection 2 データ収集 3 RQ1: What types of software engineering inquiries do developers present to ChatGPT in the initial prompt? 3 RQ1: 開発者は最初のプロンプトで ChatGPT にどのような種類のソフトウェアエンジニアリングリクエストを提示しますか? 4 RQ2: How do developers present their inquiries to ChatGPT in multi-turn conversations? 4 RQ2: 開発者はどのようにして、複数の回転会話で ChatGPT にリクエストを提示するのですか。 5 RQ3: What are the characteristics of the sharing behavior? 5 RQ3:共有行動の特徴は何ですか? 6 Discussions 6 議論 7 Threats to Validity 7 正当性の脅威 8 Related Work 8 関連事業 9 Conclusion and Future Work 9 結論と将来の仕事 References 参照 結論と将来の仕事 この論文では、DevGPTデータセットを活用して、GitHubのトラックリクエストや問題で開発者が共有したChatGPTとの会話を分析することで、CATGPTの役割を研究します。当社の主要な発見には、(1)開発者は16種類のソフトウェアエンジニアリングリクエストでCATGPTの助けを求めます。 コード生成および問題解決タスクでは、開発者はしばしば、コード生成およびプログラム修理におけるFMの標準ベンチマークであるテキスト記述またはバグコードの従来の入力を超えています。これは、実際のシナリオでより幅広い入力が使用されていることを示しています。 これらの方法は、ChatGPTの応答の質と関連性を段階的に向上させるために用いられています。 (4) さまざまな役割を担う開発者(出典の著者、PRの著者、コードレビュー者など)は、ChatGPTとの共有会話を利用して、役割特有の貢献を補完します。 我々はまた、既存の迅速なエンジニアリングのための最良の実践が収集された共有会話に適用されたかどうか、およびそれらの適用が複数の回転会話の流れに影響を与えるかどうかを調査する予定です。 Acknowledgements 我々は、カナダ自然科学工学研究評議会(NSERC)の支持を認めている(資金調達参考番号:RGPIN-2019-05071)。 Conflict of Interest 著者は、利益衝突がないことを宣言する。 Data Availability Statements この研究の結果、ソースコード、および関連するデータは https で利用できます: //github.com/RISElabQueens/analyzing-shared-conversation 参照 Arya D, Wang W, Guo JL, Cheng J (2019) オープンソースソフトウェア問題の情報タイプの分析と検出. 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(2021) コードで訓練された大型言語モデルの評価. arXiv preprint arXiv:210703374 Deng Y, Xia CS, Yang C, Zhang SD, Yang S, Zhang L (2024) 大規模な言語モデルはエッジジェネレーターである:深層学習図書館を混乱させるための異常なプログラムの作成。 Di Sorbo A, Panichella S, Visaggio CA, Di Penta M, Canfora G, Gall HC (2015) 開発メールコンテンツアナライザー: 開発者の議論における意図的なマイニング(t) In: 2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), IEEE, pp 12–23 Gagniuc PA (2017) Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation. ジョン・ワイリー&ソンズ G ́omez C, Cleary B, Singer L (2013) A study of innovation diffusion through link sharing on stack overflow. In: 2013 10th working conference on mining software repositories (MSR), IEEE, pp 81–84 Guo Q, Cao J, Xie X, Liu S, Li X, Chen B, Peng X (2024) Automated Code Refinement: An Empirical Study. In: Proceedings of the 46th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering, pp 1–13 Hata H, Treude C, Kula RG, Ishio T (2019) 9.6 million links in source code comments: Purpose, evolution, and decay. In: 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE), IEEE, pp 1211–1221 Hata H, Novielli N, Baltes S, Kula RG, Treude C (2022) Github discussions: An exploratory study of early adoption. 実験的ソフトウェアエンジニアリング 27:1–32 Hou X, Zhao Y, Liu Y, Yang Z, Wang K, Li L, Luo X, Lo D, Grundy J, Wang H (2023) ソフトウェアエンジニアリングのための大型言語モデル:文献の体系的なレビュー. arXiv preprint arXiv:230810620 Huang Q, Xia X, Lo D, Murphy GC (2018) 意図採掘の自動化. IEEE ソフトウェア工学に関する取引 46(10):1098–1119 Jiang N, Liu K, Lutellier T, Tan L (2023) コード言語モデルの自動プログラム修理への影響. In: 45th International Conference on Software Engineering, IEEE Press, ICSE ’23, p 1430–1442, DOI 10.1109/ICSE48619.2023.00125, URL https://doi.org/ 10.1109/ICSE48619.2023.00125 Landis JR, Koch GG (1977) The measurement of observer agreement for categorical data. biometrics pp 159-174 Li L, Ren Z, Li X, Zou W, Jiang H (2018) How are issue units linked? empirical study on the linking behavior in github. In: 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), IEEE, pp 386–395 Liang JT, Yang C, Myers BA (2024) AIプログラミングアシスタントの可用性に関する大規模調査:成功と課題. In: Proceedings of the 46th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering, pp 1–13 Liu J, Xia X, Lo D, Zhang H, Zou Y, Hassan AE, Li S (2021) Stack overflow で外部リンクが壊れた IEEE Software Engineering Transactions 48(9):3242–3267 Liu J, Zhang H, Xia X, Lo D, Zou Y, Hassan AE, Li S (2022) ステックオーバーフローに関する外部リンクの繰り返し共有に関する探検研究。 Lu J, Yu L, Li X, Yang L, Zuo C (2023) Llama-reviewer: Advancing code review automation with large language models through parameter-efficient fine-tuning. 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URL https://help.openai.com/en/ articles/7943611-create-a-shared-link, accessed: 2024-01-23 Qu C, Yang L, Croft WB, Zhang Y, Trippas JR, Qiu M (2019) User intent prediction in information-seeking conversations. In: Proceedings of the 2019 Conference on Human Information Interaction and Retrieval, pp 25-33 Rosen C, Shihab E (2016) What are mobile developers asking about? a large scale study using stack overflow. 実験的ソフトウェアエンジニアリング 21:1192– 1223 Ross SI Martinez F, Houde S, Muller M, Weisz JD (2023) The programmer's assistant: Conversational interaction with a large language model for software development. 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 著者 
 
 
 
 
 
 
 
 ハオハオハオ Kazi Amit Hasan Hong Qin マルコス・マセド Yuan Tian スティーブン・H・H・ディング Ahmed E. ハッサン Authors 
 
 
 
 
 
 
 
 ハオハオハオ アミット・ハサン 香港QIN マルコス・マセド Yuan ティアン スティーブン・H・H・ディング Ahmed E. ハッサン 
 
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開発者がコードを書くときにチャットGPTに求めていること

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