Kalite ve Uyumluluğun Sağlanması: Yardımcı Pilot Kullanımıyla Zorlukların Aşılması

IV. TARTIŞMA

Çeşitli IDE'ler ve düzenleyiciler arasındaki uyumluluğu geliştirin ve Copilot'un yapılandırmasını basitleştirin. RQ1 ve RQ2 sonuçlarına göre Uyumluluk Sorunu ikinci en büyük kategori olup Düzenleyici/IDE Uyumluluk Sorunu birçok Kullanım Sorununa yol açan nedendir. Kullanıcılar açısından bakıldığında, Copilot'un konfigürasyonu ve ayarlarıyla ilgili ayrıntılar hakkında da birçok tartışma gözlemledik, bu da Konfigürasyonu/Ayarı Değiştir'i en sık kullanılan ikinci çözüm haline getiriyor. Ayrıca Yanlış Yapılandırma/Ayar, sorunların en yaygın beşinci nedenidir. Bulgulara dayanarak, kullanıcılar için Copilot'un uyumluluğunu artırmanın ve yapılandırma sürecini basitleştirmenin, deneyimlerini önemli ölçüde artırabileceğine inanıyoruz. Bu nedenle Copilot ekibi daha ayrıntılı kurulum ve konfigürasyon yönergeleri sunabilir, kullanıcı dostu konfigürasyon seçenekleri sunabilir ve düzenli güncelleme ve bakım gerçekleştirebilir.

Kullanıcıların Copilot'un davranışını kendi iş akışlarıyla uyumlu olacak şekilde uyarlamasına olanak tanımak için daha fazla özelleştirme seçeneğine ihtiyaç var. 123 İŞLEV TALEPLERİ arasında, Copilot'un davranışını çeşitli yönlerden özelleştirmeye yönelik bu tür taleplerin 52 örneğini belirledik ve bunların yaklaşık %50'sini oluşturduk. Bazı yaygın istekler şunlardır: Copilot'un otomatik olarak çalıştığı dosya türlerini veya çalışma alanını belirtmek (11), önerileri kabul etmek için kısayol tuşlarını değiştirmek (10), kod önerilerini satır satır veya kelime kelime kabul etmek (9), Copilot'u engellemek belirli türde öneriler (örneğin, dosya yolları, yorumlar) oluşturmaktan (3) ve metin rengini ve yazı tiplerini yapılandırmaktan (3). Zhang ve ark. [19], ayrıca kullanıcıların öneriler için özelleştirme yapmasına izin vermenin önemli olduğunu da belirttiler. Ayrıca ZAYIF İŞLEVSELLİK DENEYİMİNE göre (örneğin, Bird ve arkadaşlarının çalışmasında da bahsedilen Copilot'un otomatik önerilerinin dikkat dağıtıcı olarak algılanması) Copilot'un davranışının özelleştirilmesi talebini ayırt edebiliriz. Sonuçlara göre, Copilot'un davranışlarının kullanıcıların bireysel kodlama alışkanlıklarına ne ölçüde uyum sağlayabildiğinin, Copilot'u kullanma kararlarında önemli bir faktör olduğunu düşünüyoruz. Bu nedenle esnek ve kullanıcı dostu özelleştirme seçenekleri sunmak oldukça faydalıdır. Ayrıca yapay zeka kodlama araçlarının kullanıcılarla nasıl etkileşime girmesi ve bu araçları pratik geliştirmeye nasıl entegre etmesi gerektiğini araştırmak anlamlıdır.

Kullanıcıların Copilot tarafından oluşturulan içeriği kontrol etmek için daha fazla yola ihtiyacı var. Tablo IV'ten, çözümlerin çoğunluğunun Kullanım Sorunu ve Uyumluluk Sorununu ele almayı amaçladığı, Öneri İçeriği Sorunu için ise az sayıda çözümün olduğu görülmektedir. 69 Öneri İçerik Sorunundan yalnızca 5 çözüm belirledik; bu da kullanıcıların Copilot tarafından önerilen içerik sorunlarına ideal çözümler sağlamanın zor olabileceğini gösteriyor. Bunun nedeni kısmen kullanıcıların kod ve kod yorumlarının yanı sıra Copilot'un kod üretimini kontrol etmek için sınırlı yollara sahip olmasıdır. Bu nedenle, Öneri İçeriği Sorununu çözmek için ek yöntemlere ihtiyaç vardır; örneğin, geliştiricilerin Copilot ile etkileşime girmesine ve oluşturulan kodu, geliştiricilerin beklentilerine ulaşana kadar yinelemesine olanak tanır.

Copilot tarafından oluşturulan kodun kalitesini artırın. Öneri İçeriği Sorunlarında, baskın türler DÜŞÜK KALİTELİ ÖNERİ (27) ve SENSÖR OLMAYAN ÖNERİ'dir (13). Imai ve arkadaşlarının deneyi. [9], insan çifti programlamayla karşılaştırıldığında, Copilot'un önemli miktarda kod üretme kapasitesine sahip olmasına rağmen, aynı zamanda test sırasında daha fazla kod silinmesine yol açtığını ve Copilot'un kod kalitesinin iyileştirilmesi ihtiyacını vurguladığını buldu. Kuş ve ark. [20], Copilot'un zaman zaman kullanıcılar tarafından bildirildiği üzere bazılarının kişisel bilgiler içerebileceği tuhaf ve anlamsız kod önerileri sunduğunu gözlemlemiştir. Ayrıca, GÜVENLİ OLMAYAN ÖNERİ ve DAHA AZ ETKİLİ ÖNERİ'nin yalnızca iki örneği olmasına rağmen, bunun temel olarak kullanıcıların bu tür sorunları tespit etmede zorluk yaşamasından ve bunları bildirmeye daha az eğilimli olmalarından kaynaklandığına inanıyoruz. Pearce ve ark. [6], Copilot tarafından oluşturulan 1.689 kod parçacığından %40'ının savunmasız olduğunu buldu. Copilot'un birbirini takip eden yinelemeleri göz önüne alındığında, önerilerinin kalitesine ilişkin düzenli değerlendirmeler yapmak zorunlu hale geliyor.

Copilot kullanımı kodlama sürecini değiştirir ve kod önerilerini doğrulamanın zaman maliyetini artırır, bu da kod açıklamalarını son derece önemli hale getirir. Araştırmamızda ANLAŞILMAZ ÖNERİ (8), en sık karşılaşılan Öneri İçerik Sorunları arasında dördüncü sırada yer almaktadır. Bazı kullanıcılar, kod önerilerinin aşırı uzun olmasından dolayı okunabilirliğin azalmasına neden olan sorunlardan bahsetti. Bu, Copilot'un nispeten karmaşık öneriler sunduğunda veya kullanıcıların belirli bir alanda kodlama deneyimi olmadığında, kod mantığını anlamanın ve doğruluğunu doğrulamanın zaman alıcı olabileceğini gösterir. Wang ve ark. [21], yapay zeka tarafından oluşturulan kodun kullanılmasının önemli bir inceleme baskısına yol açabileceğini göstermektedir. Bu nedenle, AI kodlama araçlarının (örneğin, Copilot) yazılım geliştirmede çeşitli görevlere harcanan zamanın tahsisini değiştireceğine inanıyoruz. Kod açıklamasıyla ilgili dört özellik talebi gözlemledik ve Copilot ekibi bu işlevselliğin genişletilmesine büyük önem veriyor. Copilot X'te sunulan sohbet özelliği [15] zaten ayrıntılı kod açıklamaları sağlama kapasitesine sahipken, doğruluğu sonraki aşamalarda daha fazla deneysel değerlendirme gerektirir.

Fikri Mülkiyet ve Telif Hakkını göz önünde bulundurun. Telif Hakkı ve Politika Sorunu sayısı beklediğimizden biraz daha yüksek ve veri çıkarma işlemi sırasında hem kullanıcılardan hem de GitHub deposu sahiplerinden birçok endişe gözlemledik. Kuşlar ve ark. [20] ayrıca telif hakkının Copilot'un kod önerilerine nasıl uygulandığına ilişkin bazı tartışmaları da fark etti. Araştırmamızın amacı, Copilot'un amacı, hedef kullanıcıları, iş modeli gibi çeşitli faktörlere bağlı olan karmaşık bir sorun olduğundan, bu tür konuların ve Copilot'un açık kaynak olmamasının bir değerlendirmesini sunmak değildir. Ancak Copilot ekibinin bu sorunlara çözüm bulmak için önlemler alabileceğini, istikrarlı ve yüksek kaliteli kod oluşturma hizmetleri sunarak kullanıcı gizliliğini ve fikri mülkiyetini koruyabileceğini iddia ediyoruz.