Table Of Links میزیں بائیں abstract کے 1 Introduction 1 داخلہ 2 Data Collection 2 ڈیٹا کا مجموعہ 3 RQ1: What types of software engineering inquiries do developers present to ChatGPT in the initial prompt? 3 RQ1: کس قسم کے سافٹ ویئر انجینئرنگ کے درخواستوں کو ڈویلپرز ابتدائی درخواست میں ChatGPT کو پیش کرتے ہیں؟ 4 RQ2: How do developers present their inquiries to ChatGPT in multi-turn conversations? 4 RQ2: ڈویلپرز multi-turn بات چیت میں ChatGPT کو ان کے درخواستوں کو کیسے پیش کرتے ہیں؟ 5 RQ3: What are the characteristics of the sharing behavior? 5 RQ3: اشتراک کے رویے کی خصوصیات کیا ہیں؟ 6 Discussions 6 بحث 7 Threats to Validity 7 گنجائش کا خطرہ 8 Related Work 8 متعلقہ کام 9 Conclusion and Future Work 9 نتائج اور مستقبل کے کام References References کے نتائج اور مستقبل کے کام اس مضمون میں، ہم GitHub سے نکالنے کی درخواستوں اور مسائل میں ChatGPT کے ساتھ ڈویلپرز کے مشترکہ بات چیت کا تجزیہ کرتے ہوئے مشترکہ کوڈنگ میں ChatGPT کے کردار کا مطالعہ کرتے ہیں، DevGPT ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے. ہمارے اہم نتائج میں شامل ہیں: (1) ڈویلپرز 16 قسم کے سافٹ ویئر انجینئرنگ کے سوالات میں ChatGPT کی مدد تلاش کرتے ہیں. کوڈ پیداوار اور مسئلہ حل کے کاموں میں، ڈویلپرز اکثر متن کی وضاحتوں یا بگ کوڈ کے روایتی انٹرویوز سے بڑھتے ہیں، جو کوڈ پیداوار اور پروگرام کی مرمت میں ایف ایم کے لئے معیاری بینک مارکیٹ ہیں. یہ حقیقی دنیا کے حالات میں استعمال ہونے والے انٹرویوز کی ایک وسیع رینج کا اشارہ کرتا ہے. (3) ڈویلپرز کئی ٹورنامنٹ بات چیت کے دوران چوتھی پیروی کے سوالات، فوری ترمیم اور وضاحت کے سوالات کے ذریعے چیٹ جی پی ٹی کے ساتھ بات چیت کرتے ہیں. ان طریقوں کو ChatGPT کے جوابات کی معیار اور اہمیت کو بڑھانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے. (4) مختلف کرداروں کے ساتھ ڈویلپرز - جیسے ورژن کے مصنف، پی آر مصنفوں، اور کوڈ کا جائزہ لینے والے - ChatGPT کے ساتھ مشترکہ بات چیت کا استعمال کرتے ہیں تاکہ ان کے کردار کے مطابق ان کا حصہ بنائیں. یہ طریقہ کار تعاون سافٹ ویئر کی ترقی کے عملوں کی کارکردگی اور شفافیت کو بہتر بنانے کا مقصد ہے. ہم یہ بھی جاننے کی منصوبہ بندی کرتے ہیں کہ کیا موجودہ سب سے بہترین طریقوں کے لئے فوری انجینئرنگ کو جمع کردہ مشترکہ بات چیت میں لاگو کیا گیا ہے اور اگر ان کے لاگو کرنے کے لئے multi-turn بات چیت کے بہاؤ پر اثر پڑے گا. Acknowledgements ہم Canada's Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) کی حمایت کو تسلیم کرتے ہیں [پروئننگ رینج نمبر: RGPIN-2019-05071]. Conflict of Interest مصنفوں کا کہنا ہے کہ ان کے پاس کوئی مصیبت نہیں ہے. Data Availability Statements اس مطالعہ سے متعلق نتائج، ذریعہ کوڈ اور اعداد و شمار https پر دستیاب ہیں: //github.com/RISElabQueens/analyzing-shared-conversation References کے Arya D، Wang W، Guo JL، Cheng J (2019) Open source software issue discussions.In: 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE), IEEE, pp 454–464 Baltes S، Treude C، Robillard MP (2020) Stack overflow پر مبنی دستاویزات کا حوالہ. IEEE Transactions on Software Engineering 48(1):135–149 Barke S، جیمز MB، Polikarpova N (2023) زمین کے ساتھی: پروگرامروں کو کوڈ کی پیداوار کے ماڈل کے ساتھ کس طرح بات چیت. Beyer S، Macho C، Di Penta M، Pinzger M (2020) ڈویلپرز اسٹاک اوورفلو کے بارے میں کس طرح کے سوالات پوچھتے ہیں؟ پوزیشنوں کو سوالات کی اقسام میں تقسیم کرنے کے لئے خود کار طریقے کی ایک موازنہ. empirical software engineering 25:2258–2301 Chen M، Tworek J، Jun H، Yuan Q، Pinto HPdO، Kaplan J، Edwards H، Burda Y، Joseph N، Brockman G، et al. (2021) کوڈ پر تربیت یافتہ بڑے زبان کے ماڈل کا جائزہ لیں. arXiv preprint arXiv:210703374 Deng Y، Xia CS، Yang C، Zhang SD، Yang S، Zhang L (2024) بڑے زبانوں کے ماڈل ایکسچینج جنریٹر ہیں: گہری سیکھنے کی لائبریریوں کو فٹ کرنے کے لئے غیر معمولی پروگراموں کی تخلیق. Di Sorbo A، Panichella S، Visaggio CA، Di Penta M، Canfora G، Gall HC (2015) Development emails content analyzer: Intention mining in developer discussions (t). In: 2015 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE), IEEE, pp 12–23 Gagniuc PA (2017) مارکو کی چیلنجز: نظریہ سے انضمام اور تجربات تک. G ́omez C، Cleary B، Singer L (2013) stack overflow پر لنک اشتراک کے ذریعہ نوکری کی توسیع کا ایک مطالعہ. 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 chattgpt کے امکانات کا تجزیہ کریں. 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 ملین روابط کے ذریعہ کوڈ کے تبصرے: مقصد، ترقی، اور تباہی. 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 بحث: ابتدائی قبولیت کا ایک تجزیہ مطالعہ. empirical software engineering 27:1–32 Hou X، Zhao Y، Liu Y، Yang Z، Wang K، Li L، Luo X، Lo D، Grundy J، Wang H (2023) سافٹ ویئر انجینئرنگ کے لئے بڑے زبان ماڈل: ایک سسٹمٹ میگزین کا جائزہ لیں. arXiv preprint arXiv:230810620 Huang Q، Xia X، Lo D، Murphy GC (2018) Automating intention mining. IEEE Transactions on Software Engineering 46(10):1098–1119 Jiang N، Liu K، Lutellier T، Tan L (2023) خود کار طریقے سے پروگرام کی مرمت پر کوڈ زبان کے ماڈل کا اثر. میں: سافٹ ویئر انجینئرنگ کے 45th بین الاقوامی کانفرنس کے عمل, IEEE پریس, ICSE ’23, 1430–1442, DOI 10.1109/ICSE48619.2023.00125, URL https://doi.org/ 10.1109/ICSE48619.2023.00125 Landis JR، Koch GG (1977) categorical data کے لئے ملاحظہ کرنے والے معاہدے کی پیمائش. biometrics pp 159–174 Li L، Ren Z، Li X، Zou W، Jiang H (2018) ایمیشن یونٹس کیسے منسلک ہیں؟ github میں لنکنگ رویے پر empirical study.In: 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), IEEE, pp 386–395 Liang JT، Yang C، Myers BA (2024) A large-scale survey on the usability of ai programming assistants: Successes and challenges. 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 پر خراب بیرونی لنکس. Liu J، Zhang H، Xia X، Lo D، Zou Y، Hassan AE، Li S (2022) Stack overflow پر بار بار مشترکہ بیرونی لنکس پر ایک تجرباتی مطالعہ. empirical Software Engineering 27:1–32 Lu J، Yu L، Li X، Yang L، Zuo C (2023) Llama-reviewer: Parameter-efficient fine-tuning کے ذریعے بڑے زبانوں کے ماڈل کے ساتھ کوڈ کا جائزہ لینے کے خود کار طریقے سے ترقی. In: 2023 IEEE 34th International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), IEEE, pp 647658 Mozannar H، Bansal G، Fourney A، Horvitz E (2022) لائنوں کے درمیان پڑھنے: AI کی مدد سے پروگرامنگ میں صارف کے رویے اور لاگتوں کی ماڈلنگ. arXiv preprint arXiv:221014306 Nijkamp E، Pang B، Hayashi H، Tu L، Wang H، Zhou Y، Savarese S، Xiong C (2022) کوڈجین: ایک کھلی بڑی زبان کا ماڈل کوڈ کے لئے multi-turn پروگرامنگ کے ساتھ. Nurwidyantoro A، Shahin M، Chaudron MR، Hussain W، Shams R، Perera H، Oliver G، Whittle J (2022) سافٹ ویئر کی ترقی میں انسانی اقدار: تین android ایپلی کیشنز میں مسئلہ بحث پر ایک کیس مطالعہ. OpenAI (2024a) ChatGTP مشترکہ لنکس FAQ. URL https://help.openai. com/en/articles/7925741-chatgpt-shared-links-faq, accessed: 2024- 01-23 OpenAI (2024b) ایک مشترکہ لنک بنائیں. 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) معلومات کی تلاش میں بات چیت میں صارف کے ارادے کی پیش گوئی. in: Proceedings of the 2019 Conference on Human Information Interaction and Retrieval, pp 25–33 Rosen C، Shihab E (2016) موبائل ڈویلپرز کے بارے میں کیا پوچھتے ہیں؟ ایک بڑے پیمانے پر مطالعہ اسٹاک اوورفلو کا استعمال کرتے ہوئے. empirical software engineering 21:1192– 1223 Ross SI Martinez F، Houde S، Muller M، Weisz JD (2023) پروگرامر کی مددگار: سافٹ ویئر کی ترقی کے لئے ایک بڑے زبان کے ماڈل کے ساتھ بات چیت. Shi L، Chen X، Yang Y، Jiang H، Jiang Z، Niu N، Wang Q (2021) ریٹائر پر ڈویلپرز کی لائیو چیٹ کی پہلی نظر. in: ACM 29th Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on Foundations of Software Engineering, pp 391–403 Siddiq ML، Santos J، Tanvir RH، Ulfat N، Rifat FA، Lopes VC (2023) یونٹ ٹیسٹ پیدا کرنے میں بڑے زبانوں کے ماڈل کی مؤثرگی کا تجربہ. arXiv preprint arXiv:230500418 Treude C، Barzilay O، Storey MA (2011) ویب پر پروگرامر سوالات کیسے پوچھتے ہیں اور جواب دیتے ہیں؟ (نری ٹریک) میں: سافٹ ویئر انجینئرنگ کے بارے میں 33th بین الاقوامی کانگریس، صفحہ 804–807 Vaithilingam P، Zhang T، Glassman EL (2022) توقعات کے مقابلے میں تجربہ: بڑے زبان کے ماڈل کی طرف سے طاقتور کوڈ پیدا کرنے کے آلات کے استعمال کا اندازہ لانے. in: Chi conference on human factors in computing systems extended abstracts, pp 1–7 Viviani G، Famelis M، Xia X، Janik-Jones C، Murphy GC (2019) ڈویلپر کی بات چیت میں چھپے ڈیزائن کی معلومات کو تلاش کریں: پٹ کے درخواستوں پر ایک مطالعہ. Wan Z، Xia X، Hassan AE (2019) Blockchain کے بارے میں کیا بات چیت کی جاتی ہے؟ ایک مثال کے مطالعے پر متوازن LDA اور ایک ڈومین کے حوالہ آرکیٹیکل کا استعمال اسٹاک بیسنگ کمیونٹیوں میں blockchain پلیٹ فارمز کے بارے میں آن لائن بحثوں کو پکڑنے کے لئے. Wang D، Xiao T، Thongtanunam P، Kula RG، Matsumoto K (2021) مشترکہ لنکس اور جدید کوڈ کا جائزہ لینے میں معلومات کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے ان کے ارادوں کو سمجھنے: openstack اور qt منصوبوں کا ایک کیس مطالعہ. empirical software engineering 26:1–32 Wang X، Chen Y، Yuan L، Zhang Y، Li Y، Peng H، Ji H (2024) executable code actions elicit better llm agents. arXiv preprint arXiv:240201030 Xiao T، Baltes S، Hata H، Treude C، Kula RG، Ishio T، Matsumoto K (2023) 18 ملین پیغامات: مقصد، ترقی، اور تباہی. empirical Software Engineering 28(4):91 Xiao T، Treude C، Hata H، Matsumoto K (2024) Devgpt: developerchatgpt بات چیت کا مطالعہ. میں: بین الاقوامی کانگریس مینجنگ سافٹ ویئر ریپوسٹرز (MSR 2024) کے عملے Ye D، Xing Z، Kapre N (2017) Domain-specific q&a sites: a case study of stack overflow. empirical software engineering 22:375–406 Zampetti F، Ponzanelli L، Bavota G، Mocci A، Di Penta M، Lanza M (2017) ڈویلپرز دستاویزات کی درخواستوں کو بیرونی حوالوں کے ساتھ کیسے نکالتے ہیں. In: 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) Github copilot کا استعمال کرنے کے طریقوں اور چیلنج: ایک empirical study. arXiv preprint arXiv:230308733 Zhang T، Gao C، Ma L، Lyu M، Kim M (2019) گہری سیکھنے کے ایپلی کیشنز کی ترقی میں عام چیلنجوں کی ایک empirical study.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، ریس A، Rifkin D، Simister S، Sittampalam G، Aftandilian E (2022) اعصاب کوڈ مکمل کرنے کی کارکردگی کا اندازہ. In: 6th ACM SIGPLAN International Symposium on Machine Programming, pp 21–29 
 
 
 مصنفین 
 
 
 
 
 
 
 
 Huizi Hao Kazi Amit Hasan Hong Qin Marcos Macedo Yuan Tian سٹیفن H. H. ڈنگ Ahmed E. Hassan Authors 
 
 
 
 
 
 
 
 ہاؤس ہاؤس زمرہ:امید ہاسان Hong Qin مارکس میکڈو Yuan تیان سٹیفن H. H. ڈنگ Ahmed E. Hassan کے بارے میں 
 
 یہ دستاویز CC BY-NC-SA 4.0 لائسنس کے تحت دستیاب ہے. یہ دستاویز CC BY-NC-SA 4.0 لائسنس کے تحت دستیاب ہے. xiv کے

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

AI Models on HackerNoon

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

ڈویلپرز کوڈ لکھنے کے دوران ChatGPT سے کیا پوچھتے ہیں

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

On Sunday, the 26th of November, 1631

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps