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

Generative AI technologies promise to transform the product development lifecycle, and this study evaluates the efficiency gains and challenges of using GitHub Copilot, an AI-powered coding assistant.

Jun, 2024

DevBots 能够与人类 API 设计师合作，但是两种方法都有各自的优势和劣势。

Dec, 2023

AI2Apps 是一个具有全周期能力的视觉集成开发环境，旨在加速开发人员构建可部署的基于 LLM 的人工智能代理应用。通过将完备的开发工具集和直观的可拖放组件相结合，AI2Apps 确保了开发的高效和流畅。一项扩展插件系统 AAE 展示了新插件如何使 Web 代理模拟类似于人类浏览行为，通过我们的案例研究，证明了 AI2Apps 在调试复杂多模态代理时，减少了 90％的令牌消耗和 80％的 API 调用，其在线演示、开源代码和屏幕录像视频现已公开访问。

Apr, 2024

本文提出一种利用大型语言模型 (LLMs) 改变软件开发过程的创新性范例，能够通过自然语言沟通来简化和统一关键流程，进而在不需要在每个阶段进行专门软件领域模型开发的情况下，实现整个软件过程的快速生成。

Jul, 2023

这篇研究论文介绍了一种创新的教学方法，将人工智能和 DevOps 等方法结合起来，以增强内容管理系统开发教育的学习体验。通过对比传统教学和新引入的人工智能支持技术，本研究对教育计算机科学的变化进行了比较分析，结果表明采用 AI 和 DevOps 支持的方法可以显著提高效率和有效性。

Apr, 2024

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

本文分析了 99 篇研究论文，从 2017 年到 2023 年，致力于 AI 和 DevSecOps 交叉领域，提出了应用于 DevOps 的 AI 驱动安全技术的综合研究现状，以及提高软件开发流程中的安全性、可靠性和效率的研究机会。

Apr, 2024

本研究应用基于 AI 的代码助手对影响现代技术的一些重要代码进行分析，提出使用该助手工具可以对混淆代码或缺乏说明注释的软件提供见解，并专注于添加自动文档和代码注释，并将某些选定的大型代码库转换为带有多个新的 API 和多任务链接的现代版本，从而在遗留代码重构和高价值代码库功能简化方面提供了具有人类级别专业知识的有价值工具。

Jan, 2023

本文提出了一种新方法，支持自动化机器学习，帮助软件工程师在不需要深入了解人工智能的情况下，选择适当的机器学习模型、算法和技术以及适当的超参数来开发人工智能密集型系统，并进行智能能源领域的案例研究。

Mar, 2022