Table Of Links Tavolina e majtë abstraktë 1 Introduction 1 Hyrje 2 Data Collection 2 Mbledhja e të dhënave 3 RQ1: What types of software engineering inquiries do developers present to ChatGPT in the initial prompt? 3 RQ1: Cilat lloje të kërkimeve të inxhinierisë së softuerit i paraqesin zhvilluesit ChatGPT në thirrjen fillestare? 4 RQ2: How do developers present their inquiries to ChatGPT in multi-turn conversations? 4 RQ2: Si i paraqesin zhvilluesit kërkesat e tyre ChatGPT në biseda me shumë kthesa? 5 RQ3: What are the characteristics of the sharing behavior? 5 RQ3: Cilat janë karakteristikat e sjelljes së ndarjes? 6 Discussions 6 Diskutime 7 Threats to Validity 7 Kërcënimet ndaj vlefshmërisë 8 Related Work 8 Punë të lidhura 9 Conclusion and Future Work 9 Konkluzionet dhe punët e ardhshme References Referencë Konkluzionet dhe punët e ardhshme Në këtë artikull, ne studiojmë rolin e ChatGPT në kodimin bashkëpunues duke analizuar bisedat e përbashkëta të zhvilluesve me ChatGPT në kërkesat dhe problemet e tërheqjes së GitHub, duke shfrytëzuar grupin e të dhënave të DevGPT. gjetjet tona kryesore përfshijnë: (1) Zhvilluesit kërkojnë ndihmën e ChatGPT në 16 lloje të pyetjeve të inxhinierisë softuerike. Kërkesat më të shpeshta përfshijnë gjenerimin e kodit, kuptimin konceptual, udhëzimin e mënyrës, zgjidhjen e problemeve dhe rishikimin e kodit. Në gjenerimin e kodit dhe detyrat e zgjidhjes së problemeve, zhvilluesit shpesh shkojnë përtej hyrjeve konvencionale të përshkrimeve të tekstit ose kodit buggy, të cilat janë referenca standarde për FM-të në gjenerimin e kodit dhe riparimin e programeve.Kjo tregon një gamë më të gjerë të hyrjeve që përdoren në skenarët e botës reale. Këto metoda përdoren për të përmirësuar gradualisht cilësinë dhe përshtatshmërinë e përgjigjeve të ChatGPT. (4) Zhvilluesit me role të ndryshme – si autorët e librave, autorët e PR dhe shqyrtuesit e kodit – përdorin bisedat e përbashkëta me ChatGPT për të plotësuar kontributet e tyre specifike të rolit. Kjo praktikë synon të përmirësojë efikasitetin dhe transparencën e proceseve të zhvillimit të softuerit të bashkëpunimit. Ne gjithashtu planifikojmë të shqyrtojmë nëse praktikat ekzistuese më të mira për inxhinierinë e menjëhershme janë aplikuar në bisedat e përbashkëta të mbledhura dhe nëse zbatimi i tyre do të ndikojë në rrjedhën e bisedimeve me shumë kthesa. Acknowledgements Ne e vlerësojmë mbështetjen e Këshillit të Kërkimit të Shkencave Natyrore dhe Inxhinierisë të Kanadasë (NSERC), [numri i referencës së fondeve: RGPIN-2019-05071]. Conflict of Interest Autorët deklarojnë se nuk kanë konflikt interesi. Data Availability Statements Rezultatet, kodi burimor dhe të dhënat që lidhen me këtë studim janë në dispozicion në https: //github.com/RISElabQueens/analyzing-shared-conversation Referencë Arya D, Wang W, Guo JL, Cheng J (2019) Analiza dhe zbulimi i llojeve të informacionit të diskutimeve të çështjeve të softuerit me burim të hapur.In: 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE), IEEE, pp 454–464 Baltes S, Treude C, Robillard MP (2020) Referencimi i dokumentacionit kontekstual në lidhje me mbingarkesën e grumbulluar. Barke S, James MB, Polikarpova N (2023) Kopiloti i bazuar: Si programuesit ndërveprojnë me modelet e gjenerimit të kodit. Beyer S, Macho C, Di Penta M, Pinzger M (2020) Çfarë lloj pyetjesh bëjnë zhvilluesit në lidhje me mbingarkesën e grumbullimit? një krahasim i qasjeve të automatizuara për të klasifikuar postimet në kategori të pyetura. Chen M, Tworek J, Jun H, Yuan Q, Pinto HPdO, Kaplan J, Edwards H, Burda Y, Joseph N, Brockman G, et al. (2021) Vlerësimi i modeleve të mëdha të gjuhës të trajnuar në kod. arXiv preprint arXiv:210703374 Deng Y, Xia CS, Yang C, Zhang SD, Yang S, Zhang L (2024) Modelet e mëdha të gjuhës janë gjeneratorë të rastit: Krijimi i programeve të pazakonta për të përzier bibliotekat e të mësuarit të thellë. Di Sorbo A, Panichella S, Visaggio CA, Di Penta M, Canfora G, Gall HC (2015) Analist i përmbajtjes së email-it të zhvillimit: Intention mining in developer discussions (t). Në: 2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), IEEE, pp 12–23 Gagniuc PA (2017) zinxhirët Markov: nga teoria në zbatim dhe eksperiment. G ́omez C, Cleary B, Singer L (2013) Një studim i përhapjes së inovacionit nëpërmjet ndarjes së lidhjeve në stack overflow.In: 2013 10th konferencë pune mbi depozitat e softuerit të minierave (MSR), IEEE, pp 81–84 Guo Q, Cao J, Xie X, Liu S, Li X, Chen B, Peng X (2024) Exploring the potential of chatgpt in 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 milion lidhje në komentet e kodit burimor: Qëllimi, evolucioni dhe shkatërrimi. në: 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 diskutime: Një studim eksplorues i miratimit të hershëm. Hou X, Zhao Y, Liu Y, Yang Z, Wang K, Li L, Luo X, Lo D, Grundy J, Wang H (2023) Modele të mëdha gjuhësore për inxhinierinë e softuerit: Një rishikim sistematik i literaturës. arXiv paraprintimi arXiv:230810620 Huang Q, Xia X, Lo D, Murphy GC (2018) Automation intention mining. IEEE Transactions on Software Engineering 46(10):1098–1119 Jiang N, Liu K, Lutellier T, Tan L (2023) Ndikimi i modeleve të gjuhës së kodit në riparimin e programit të automatizuar. Në: Procedurat e Konferencës së 45-të Ndërkombëtare mbi Inxhinierinë e Softuerit, 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) Matja e marrëveshjes së vëzhguesit për të dhënat kategorike. biometrics pp 159–174 Li L, Ren Z, Li X, Zou W, Jiang H (2018) Studimi empirik mbi sjelljen e lidhjes në github.In: 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), IEEE, pp 386-395 Liang JT, Yang C, Myers BA (2024) Një studim në shkallë të gjerë mbi përdorshmërinë e asistentëve të programimit AI: Sukses dhe sfida. në: Procedurat e Konferencës së 46-të Ndërkombëtare IEEE/ACM mbi Inxhinierinë e Software-it, faqet 1–13 Liu J, Xia X, Lo D, Zhang H, Zou Y, Hassan AE, Li S (2021) Lidhjet e jashtme të thyera në stack overflow. Liu J, Zhang H, Xia X, Lo D, Zou Y, Hassan AE, Li S (2022) Një studim eksplorues mbi lidhjet e jashtme të përsëritura të përbashkëta në mbingarkesën e grumbullimit. 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.In: 2023 IEEE 34th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), IEEE, pp 647658 Mozannar H, Bansal G, Fourney A, Horvitz E (2022) Leximi në mes të rreshtave: Modelimi i sjelljes së përdoruesit dhe kostos në programimin e asistuar nga ai. arXiv paraprinta arXiv:221014306 Nijkamp E, Pang B, Hayashi H, Tu L, Wang H, Zhou Y, Savarese S, Xiong C (2022) Codegen: Një model i madh i gjuhës së hapur për kodin me sintezën e programeve me shumë kthesa. Nurwidyantoro A, Shahin M, Chaudron MR, Hussain W, Shams R, Perera H, Oliver G, Whittle J (2022) Vlerat njerëzore në artifaktet e zhvillimit të softuerit: një studim i rastit në diskutimet e çështjeve në tre aplikacione Android. OpenAI (2024a) ChatGTP Lidhjet e përbashkëta FAQ. URL https://help.openai. com/en/articles/7925741-chatgpt-shared-links-faq, qasje në: 2024- 01-23 OpenAI (2024b) Krijo një lidhje të përbashkët. 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) Parashikimi i qëllimit të përdoruesit në bisedimet që kërkojnë informacion. në: Procedurat e Konferencës së 2019 mbi Ndërveprimin dhe marrjen e informacionit njerëzor, faqet 25-33 Rosen C, Shihab E (2016) Çfarë kërkojnë zhvilluesit e celularëve? një studim në shkallë të gjerë duke përdorur stack overflow. Ross SI Martinez F, Houde S, Muller M, Weisz JD (2023) Asistent i programuesit: Ndërveprimi i bisedës me një model të madh gjuhësor për zhvillimin e softuerit. Shi L, Chen X, Yang Y, Jiang H, Jiang Z, Niu N, Wang Q (2021) Një vështrim i parë i bisedës së drejtpërdrejtë të zhvilluesve në rrjet. në: Procedurat e Takimit të 29-të të Përbashkët të ACM-së për Konferencën Evropiane të Inxhinierisë së Software-it dhe Simpozionin mbi Themelet e Inxhinierisë së Software-it, faqet 391–403 Siddiq ML, Santos J, Tanvir RH, Ulfat N, Rifat FA, Lopes VC (2023) Exploring the effectiveness of large language models in generating unit tests. arXiv preprint arXiv:230500418 Treude C, Barzilay O, Storey MA (2011) Si bëjnë programuesit pyetje dhe përgjigje në web? (në: Proceedings of the 33rd international conference on software engineering, pp 804–807 ) Vaithilingam P, Zhang T, Glassman EL (2022) Pritshmëritë vs. përvoja: Vlerësimi i përdorshmërisë së mjeteve të gjenerimit të kodit të mbështetur nga modelet e mëdha të gjuhës. Viviani G, Famelis M, Xia X, Janik-Jones C, Murphy GC (2019) Gjetja e informacionit të fshehur të projektimit në diskutimet e zhvilluesve: Një studim mbi kërkesat e tërheqjes. Wan Z, Xia X, Hassan AE (2019) Çfarë po diskutohet për blockchain? një studim i rastit mbi përdorimin e lda të balancuar dhe arkitekturën e referencës së një domene për të kapur diskutimet në internet për platformat blockchain në komunitetet e shkëmbimit të grumbullimit. Wang D, Xiao T, Thongtanunam P, Kula RG, Matsumoto K (2021) Kuptimi i lidhjeve të përbashkëta dhe qëllimet e tyre për të përmbushur nevojat e informacionit në shqyrtimin e kodit modern: Një studim i rastit të projekteve openstack dhe qt. Wang X, Chen Y, Yuan L, Zhang Y, Li Y, Peng H, Ji H (2024) Veprimet e ekzekutueshme të kodit nxisin agjentë më të mirë llm. arXiv preprint arXiv:240201030 Xiao T, Baltes S, Hata H, Treude C, Kula RG, Ishio T, Matsumoto K (2023) 18 milionë lidhje në mesazhe kompromisi: qëllimi, evolucioni dhe shkatërrimi. Xiao T, Treude C, Hata H, Matsumoto K (2024) Devgpt: Studying developerchatgpt conversations. në: Proceedings of the International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2024) Ye D, Xing Z, Kapre N (2017) Struktura dhe dinamika e rrjetit të njohurive në faqet e q&a specifike të domain-it: një studim i rastit të mbingarkesës së grumbullimit. Zampetti F, Ponzanelli L, Bavota G, Mocci A, Di Penta M, Lanza M (2017) Si zhvilluesit tërheqin kërkesat e dokumenteve me referenca të jashtme. në: 2017 IEEE/ACM 25th International Conference on Program Comprehension (ICPC), IEEE, pp 23-33 Zhang B, Liang P, Zhou X, Ahmad A, Waseem M (2023) Praktikat dhe sfidat e përdorimit të copilot github: Një studim empirik. arXiv preprint arXiv:230308733 Zhang T, Gao C, Ma L, Lyu M, Kim M (2019) Një studim empirik i sfidave të përbashkëta në zhvillimin e aplikacioneve të mësimit të thellë.In: 2019 IEEE 30th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), IEEE, pp 104–115 Zhang Y, Yu Y, Wang H, Vasilescu B, Filkov V (2018) In-ecosystem issue linking: a large-scale study of rails.In: Proceedings of the 7th international workshop on software mining, pp 12-19 Ziegler A, Kalliamvakou E, Li XA, Rice A, Rifkin D, Simister S, Sittampalam G, Aftandilian E (2022) Vlerësimi i produktivitetit të përfundimit të kodit nervor. 
 
 
 Autorët 
 
 
 
 
 
 
 
 Haxhi Haxhi Përshkrimi lojë Amit Hasan Hong Qin Marcos Macedo në Yuan Tian Steven H. H. Ding më shumë Ahmeti E. Hasani Authors 
 
 
 
 
 
 
 
 Haxhi Haxhi Përshkrimi lojë Amit Hasan Hong Qin Marcos Macedo në Yuan Tian Steven H. H. Ding më shumë Ahmeti E. Hasani 
 
 Ky dokument është i disponueshëm në arkiv nën licencën CC BY-NC-SA 4.0. Ky letër është nën licencën CC BY-NC-SA 4.0. available on ar xiv xiv

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

AI Models on HackerNoon

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Çfarë kërkojnë zhvilluesit nga ChatGPT kur shkruajnë kod

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps