Despite the increasing presence of AI assistants in Integrated Development Environments (IDEs), it remains unclear what different groups of developers actually need from these tools and which features are likely to be implemented in practice. To investigate this gap, we conducted a two-phase study. First, we interviewed 35 professional developers from three user groups (Adopters, Churners, and Non-Users) to uncover unmet needs and expectations. Our analysis revealed five key areas of need distinctly distributed across practitioners' groups: Technology Improvement, Interaction, and Customization, as well as Simplifying Skill Building, and Programming Tasks. We then examined the feasibility of addressing selected needs through an internal prediction market involving 102 practitioners. The results demonstrate a strong alignment between the developers' needs and the practitioners' judgment for features focused on implementation and context awareness. However, features related to proactivity and maintenance remain both underestimated and technically unaddressed. Our findings reveal gaps in current AI support and provide practical directions for developing more effective and sustainable in-IDE AI systems


翻译:尽管集成开发环境(IDE)中AI助手日益普及,但不同开发者群体实际需要何种工具支持,以及哪些功能可能在实践中得以实现,目前仍不明确。为探究这一差距,我们开展了包含两个阶段的研究。首先,我们访谈了来自三个用户群体(采纳者、流失者与非使用者)的35名专业开发者,以揭示未满足的需求与期望。分析发现需求主要分布在五个关键领域,且在不同实践者群体间呈现明显差异:技术改进、交互与定制化、简化技能培养以及编程任务。随后,我们通过包含102名实践者的内部预测市场,评估了解决特定需求的可行性。结果表明,开发者需求与实践者对功能的判断在实现与情境感知方面高度一致。然而,涉及主动性与维护相关的功能既被低估,也缺乏技术层面的解决方案。本研究揭示了当前AI支持的不足,并为开发更有效、可持续的IDE内AI系统提供了实践方向。

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
【新书】《学习AI辅助的Python编程(第2版)》
专知会员服务
66+阅读 · 2024年10月22日
开发者的生成式AI工具:实用指南
专知会员服务
47+阅读 · 2024年1月13日
推荐!《人与AI协作中的可解释人工智能》320页论文
专知会员服务
137+阅读 · 2023年7月31日
重磅!AI框架发展白皮书(2022年),44页pdf
专知
28+阅读 · 2022年2月27日
完备的 AI 学习路线,最详细的资源整理!
新智元
17+阅读 · 2019年5月4日
45K!刚面完 AI 岗,这几点分享给你!
AI100
17+阅读 · 2018年12月18日
Java 工程师快速入门深度学习,可以从 Deeplearning4j 开始
人工智能头条
13+阅读 · 2018年12月14日
深度学习的GPU:深度学习中使用GPU的经验和建议
数据挖掘入门与实战
11+阅读 · 2018年1月3日
10个深度学习软件的安装指南(附代码)
数据派THU
17+阅读 · 2017年11月18日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员