DevBots are automated tools that perform various tasks in order to support software development. They are a growing trend and have been used in repositories to automate repetitive tasks, as code generators, and as collaborators in eliciting requirements and defining architectures. In this study, we analyzed 24 articles to investigate the state of the art of using DevBots in software development, trying to understand their characteristics, identify use cases, learn the relationship between DevBots and conversational software development, and discuss how prompt engineering can enable collaboration between human developers and bots. Additionally, we identified a gap to address by applying prompt engineering to collaborative API design between human designers and DevBots and proposed an experiment to assess what approach, between using Retrieval Augmented Generation or not, is more suitable. Our conclusion is that DevBots can collaborate with human API designers, but the two approaches have advantages and disadvantages.


翻译:DevBots是支持软件开发、执行各类任务的自动化工具。它们正成为日益增长的趋势,已被应用于代码仓库中自动化重复性任务,作为代码生成器,以及作为需求获取和架构定义的协作者。在本研究中,我们分析了24篇文献,以探究DevBots在软件开发中的应用现状,试图理解其特性、识别用例、了解DevBots与对话式软件开发之间的关系,并讨论提示工程如何促进人类开发者与机器人之间的协作。此外,我们识别出一个有待填补的空白,即通过将提示工程应用于人类设计师与DevBots之间的协作式API设计,并提出一项实验来评估使用检索增强生成与不使用该技术这两种方法中哪一种更为合适。我们的结论是,DevBots能够与人类API设计师协作,但这两种方法各有利弊。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月30日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月29日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:03
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:31
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月30日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月29日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+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
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员