Verbesserung von Code-Vervollständigungs-Tools mit Timing-Einblicken

Code-Completion-Tools werden in der Softwareentwicklung immer wichtiger. Diese Tools helfen Programmierern, indem sie die nächsten Codezeilen vorschlagen, basierend darauf, was sie bisher geschrieben haben. Allerdings schlagen viele dieser Tools die Vervollständigungen zu oft oder zur falschen Zeit vor, was Entwickler ablenken und ihren Flow stören kann. In diesem Artikel wird untersucht, wie man diese Tools verbessern kann, indem man vorhersagt, wann ein Entwickler tatsächlich Hilfe bei der Codevervollständigung benötigt.

#Hintergrund

Code-Completion-Tools verwenden normalerweise fortschrittliche Machine-Learning-Modelle, die als Transformer bekannt sind. Diese Modelle analysieren den Code, der vor dem Cursor geschrieben wurde, um Vorschläge für das nächste zu machen. Obwohl diese Vorschläge nützlich sein können, kommen sie oft mit Kosten, sowohl in Bezug auf Computerressourcen als auch darauf, wie sie die Produktivität der Entwickler beeinflussen.

Viele Studien haben sich darauf konzentriert, die Qualität der Vorschläge zu verbessern, aber die Zeitpunkte dieser Vorschläge weitgehend ignoriert. Es ist entscheidend zu wissen, wann man Hilfe anbieten sollte, damit Entwickler sich auf ihre Arbeit konzentrieren können, ohne unnötige Unterbrechungen.

#Das Problem

Das Hauptproblem ist, dass die aktuellen Tools nicht effektiv vorhersagen, wann ein Entwickler einen Vorschlag möchte. Einige Tools verlassen sich auf ein einfaches Modell, das nur dann einen Vorschlag zeigt, wenn es glaubt, dass der Entwickler ihn wahrscheinlich akzeptieren wird. Das basiert jedoch hauptsächlich auf dem Code-Kontext und berücksichtigt nicht andere Faktoren wie das Verhalten und die Aktionen des Entwicklers.

Die Herausforderung besteht darin, ein Modell zu entwickeln, das die idealen Momente zur Angebot von Codevervollständigungen basierend auf mehreren Informationsquellen genau bestimmen kann, einschliesslich Telemetriedaten aus den Interaktionen des Entwicklers mit der Entwicklungsumgebung.

#Vorgeschlagene Lösung

Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir ein neues Filtermodell vor, das eine Transformer-Architektur verwendet. Unser Modell zielt darauf ab, zu bestimmen, wann Vervollständigungen angezeigt werden sollen, basierend auf den Aktionen des Entwicklers, dem umgebenden Code-Kontext und zusätzlichen Telemetriedaten.

#Datensammlung

Wir sammeln Daten von Entwicklern, die unser Open-Source-Code-Completion-Tool verwenden, das für beliebte Integrated Development Environments (IDEs) wie VSCode und JetBrains verfügbar ist. Die Daten umfassen verschiedene Arten von Interaktionen, wie z.B. wann Nutzer Vorschläge akzeptieren oder wann sie manuell eine Vervollständigung anfordern.

#Modelltraining

Unser Modell wird mit diesen gesammelten Daten trainiert. Wir achten dabei speziell auf zwei Indikatoren für die Vorlieben eines Entwicklers:

1. Wann sie einen Vorschlag akzeptieren.
2. Wann sie das Vorschlagstool manuell aufrufen.

Um genaue Vorhersagen zu treffen, sammeln wir kontextuelle Informationen über den geschriebenen Code und Telemetriedaten, wie lange es her ist, seit der letzte Vorschlag gemacht wurde.

#Evaluation

Zuerst trainieren wir einen Klassifikator, der nur den Code-Kontext verwendet, und integrieren dann die Telemetriedaten in das Modell. So können wir sehen, ob die Verwendung zusätzlicher Informationen die Leistung unseres Modells verbessert. Ausserdem führen wir Benutzerstudien durch, um zu beurteilen, wie gut unsere Filter in realen Szenarien funktionieren.

#Ergebnisse

Unsere Ergebnisse zeigen, dass ein kleineres Transformer-Modell frühere Systeme deutlich übertreffen kann, während es eine niedrige Latenz beibehält. Das Modell sagt erfolgreich voraus, wann Vorschläge angezeigt werden sollten, was die Konzentration der Entwickler und die allgemeine Produktivität verbessert.

#Herausforderungen bei der Codevervollständigung

Während KI-Tools die Codiergeschwindigkeit verbessern können, bringen sie auch neue Probleme mit sich. Entwickler erleben oft Ablenkungen durch ständige Vorschläge und können mit irrelevanten Vervollständigungen konfrontiert werden. Es gibt auch Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen von KI-generiertem Code auf die Wartbarkeit und Qualität von Software.

#Benutzererfahrung

Da diese Tools immer beliebter werden, wird es wichtig, die Benutzererfahrung zu verstehen. Entwickler fallen normalerweise in verschiedene Interaktionsmodi. Einige wissen genau, was sie wollen, und nutzen das Tool, um schneller zu arbeiten, während andere auf das Tool zur Anleitung angewiesen sind.

Einige Tools, wie GitHub Copilot, bieten Vorschläge an, aber viele davon werden ignoriert. Berichten zufolge wird ein grosser Prozentsatz der bereitgestellten Vervollständigungen von den Nutzern ignoriert, was ihre Effektivität in Frage stellt.

#Aktuelle Ansätze

Bestehende Code-Completion-Tools, wie GitHub Copilot und Amazon CodeWhisperer, generieren Vorschläge basierend auf einer riesigen Menge an Trainingsdaten. Sie konzentrieren sich jedoch hauptsächlich darauf, qualitativ hochwertige Vervollständigungen zu erzeugen, ohne die zeitlichen oder kontextuellen Aspekte der Vorschläge zu berücksichtigen.

Einige aktuelle Studien haben versucht, irrelevante Vorschläge herauszufiltern. Diese Methoden basieren oft auf einfachen Regeln, die die Komplexität des Verhaltens von Entwicklern nicht vollständig erfassen können. Darüber hinaus führen einige dieser Techniken zu zusätzlicher Zeit für den Vorschlagsprozess, was kontraproduktiv sein kann.

#Neues Modell-Design

Das Modell, das wir vorschlagen, zielt darauf ab, verschiedene Informationsquellen besser zu integrieren, insbesondere durch die Kombination von Telemetriedaten mit dem Coding-Kontext.

#Architektur

Wir verwenden eine transformer-basierte Architektur für unser Modell, die für ihre aussergewöhnliche Fähigkeit bekannt ist, Kontext zu verstehen. Durch die Hinzufügung von Telemetriedaten, wie häufig ein Entwickler das Vorschlagsystem nutzt, hoffen wir, ein reaktionsschnelleres Tool zu schaffen.

#Klassifikator-Varianten

Wir haben mehrere Modelle entwickelt, die Telemetriedaten in ihren Entscheidungsprozess einbeziehen. Wir haben mit verschiedenen Konfigurationen experimentiert, um herauszufinden, welche die besten Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit liefert.

#Lernen zu Vorhersagen

In unserer Studie trainieren wir unser Modell speziell darauf, zu verstehen, wann ein Entwickler wahrscheinlich einen Vorschlag möchte. Das beinhaltet, ihm beizubringen, Muster sowohl in manuellen als auch in automatischen Auslösern für Codevervollständigungen zu erkennen.

#Experimenteller Rahmen

Um unseren Ansatz zu bewerten, entwerfen wir Experimente, die die Effektivität unserer Modelle im Vergleich zu traditionellen Methoden beurteilen. Wir wollen sehen, wie gut unsere Filter in einer realen Codierumgebung im Vergleich zu bestehenden Tools abschneiden.

#Benutzerstudien

Wir führen Benutzerstudien durch, bei denen Entwickler mit unserem Code-Completion-Tool interagieren. Während dieser Studien messen wir, wie oft Vorschläge akzeptiert werden und wie sie den Workflow des Entwicklers beeinflussen.

#Kennzahlen

Um den Erfolg zu messen, konzentrieren wir uns auf wichtige Kennzahlen wie:

• Akzeptanzrate der Vorschläge.
• Geschwindigkeit des Modells bei der Entscheidung, ob ein Vorschlag angezeigt werden soll.
• Feedback von Entwicklern zur Nützlichkeit der Vorschläge.

#Ergebnisse und Diskussion

Unsere Experimente zeigen vielversprechende Ergebnisse. Das Modell, das wir entwickelt haben, kann effektiver vorhersagen, wann Codevervollständigungen angeboten werden sollten als bestehende Tools. Die Entwickler, die an unserer Studie teilgenommen haben, berichteten von einem höheren Mass an Zufriedenheit und Produktivität.

#Ausbalancierung von Qualität und Timing

Ein bedeutender Fortschritt unseres Modells ist seine Fähigkeit, zu priorisieren, wann ein Vorschlag benötigt wird. Indem wir sowohl die Qualität des Vorschlags als auch den Zeitpunkt der Präsentation optimieren, versuchen wir, Ablenkungen der Nutzer zu reduzieren und die gesamte Codiererfahrung zu verbessern.

#Langfristige Auswirkungen

Während die sofortigen Ergebnisse ermutigend sind, erkennen wir auch die Bedeutung der Untersuchung der langfristigen Auswirkungen der Nutzung von KI-Tools in Codierungsumgebungen. Zu verstehen, wie diese Tools sich im Laufe der Zeit besser an die Bedürfnisse der Entwickler anpassen können, ist entscheidend für weitere Fortschritte.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir einen neuen Ansatz zur Codevervollständigung untersucht, der sich nicht nur auf die Vorschläge selbst konzentriert, sondern auch darauf, wann sie präsentiert werden. Durch die Verwendung eines transformer-basierten Modells, das sowohl den Code-Kontext als auch Telemetriedaten integriert, können wir die Benutzererfahrung für Entwickler verbessern.

Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, den Datensatz zu erweitern, um verschiedene Entwicklerverhalten besser zu erfassen und das Modell weiter zu verfeinern. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass KI-Tools nützlich bleiben, ohne im Codierungsprozess zur Belastung zu werden.

Da sich die Codierpraktiken weiterentwickeln, wird die Entwicklung smarterer Tools entscheidend sein, um den sich ändernden Bedürfnissen der Entwickler gerecht zu werden.