AI 助手在软件工程中的使用情况对开发者的需求和改进方向具有重要影响。

Jun, 2024

本论文综述了过去 35 年中在自然语言处理 (NLP) 中应用的主要深度学习方法和源代码的人工智能 (AI) 应用，包括代码智能 (CI) 和编程语言处理 (PLP)，以及其在软件工程和教育中的对话助手的应用。还提出了在 AI 与对话助手和 CI 的交叉点上进行研究的机会，并提供了未来的研究方向。

Feb, 2022

本文使用 GPT-4 进行了多项实验来生成计算机代码，发现 AI 编码工具需要人类的验证才能确保准确性和可靠性。同时，使用 GPT-4 进行代码改进可以显著提高代码质量，但生成的测试仍需要人类验证。

Apr, 2023

本研究探讨了 AI 支持的编程工具的现有局限性和未来发展挑战，从 Copilot 的代码建议语言习惯和代码气味方面进行了初步探索，同时提出了一个简单的分类工具来理解该领域的 AI 支持的 code completion 工具。

Mar, 2023

本研究探讨运用生成式 AI 助手在软件开发中的应用，以 GitHub Copilot 和 ChatGPT 为例，纳入领域专家面谈以了解业界现状和挑战，进一步提出未来的软件开发教育建议。

Mar, 2023

该研究论文综述了自然语言处理技术的利用，重点关注使用大型代码训练的基于 Transformer 的大型语言模型在 AI 辅助编程任务领域中的应用。这些模型在包括代码生成、代码补全、代码翻译、代码概述、缺陷检测和克隆检测等 AI 辅助编程应用中扮演着关键角色，而其中值得注意的例子包括由 OpenAI 的 Codex 和 DeepMind AlphaCode 提供支持的 GitHub Copilot。本文概述了主要的大型语言模型及其在与 AI 辅助编程相关的下游任务中的应用，并探讨了在这些应用中结合 NLP 技术和软件自然性面临的挑战和机遇，同时讨论了将 AI 辅助编程能力拓展到苹果的 Xcode 移动软件开发环境中的问题和机会，以使开发人员能够获得更先进的编码辅助，并使软件开发流程更加高效。

Jul, 2023

我们在开发 IDE 中的 AI 编码助手方面提出了四个关键收获：AI 编码助手应明确使用期望，与先进的 IDE 功能和现有扩展集成，使用可扩展的后端设计，并负责地收集应用数据以进行后续分析。我们提出了学术界和工业界需要解决的开放性问题和挑战，以实现下一代 AI 编码助手的愿景。

Mar, 2024

通过对 410 名开发者进行调查，本研究深入剖析了开发者使用 AI 编程助手的动机、显著的使用场景以及面临的主要可用性挑战，并提出了设计与使用此类工具的建议。

Mar, 2023

我们通过实证分析了 ChatGPT 在无人辅助编程助手方面的潜力，并强调了其相对程序生成、程序修复、代码摘要方面的表现，并对其在常见编程问题上的表现进行了评估，这证明 ChatGPT 有效地处理典型的编程挑战，但我们也发现，综合的描述可能会限制 ChatGPT 的关注点并阻碍其利用其广泛的知识进行问题解决。

Apr, 2023

LowCoder 是第一个既支持视觉程序界面又支持自然语言接口的低代码工具，我们通过用户研究发现，LowCoder 特别有用于 AI 操作员的发现性和迭代组合。

May, 2023