Migliorare gli strumenti di completamento del codice con approfondimenti sui tempi

Gli strumenti di Completamento del codice stanno diventando molto importanti nello sviluppo software. Questi strumenti aiutano i programmatori a suggerire le prossime righe di codice in base a quello che hanno scritto finora. Tuttavia, molti di questi strumenti suggeriscono completamenti troppo spesso o nei momenti sbagliati, il che può distrarre gli Sviluppatori e interrompere il loro flusso. Questo articolo esplora come migliorare questi strumenti prevedendo quando un sviluppatore ha effettivamente bisogno di aiuto con il completamento del codice.

#Contesto

Gli strumenti di completamento del codice utilizzano tipicamente modelli avanzati di machine learning noti come transformer. Questi modelli analizzano il codice scritto prima del cursore per fare Suggerimenti su cosa viene dopo. Anche se questi suggerimenti possono essere utili, spesso arrivano a un costo, sia in termini di risorse informatiche che di come influenzano la produttività degli sviluppatori.

Molti studi si sono concentrati sul miglioramento della qualità dei suggerimenti, ma hanno ignorato in gran parte il tempismo di questi suggerimenti. È fondamentale sapere quando offrire aiuto in modo che gli sviluppatori possano concentrarsi sul loro lavoro senza interruzioni non necessarie.

#Il Problema

Il problema principale è che gli strumenti attuali non prevedono efficacemente quando un sviluppatore potrebbe voler un suggerimento. Alcuni strumenti si basano su un modello semplice che mostra un suggerimento solo se crede che lo sviluppatore sia probabile che lo accetti. Tuttavia, questo si basa principalmente sul contesto del codice e non tiene conto di altri fattori come il comportamento e le azioni dello sviluppatore.

La sfida è sviluppare un modello che possa determinare accuratamente i momenti ideali per offrire completamenti del codice basati su più informazioni, compresi i dati di telemetria dalle interazioni dello sviluppatore con l'ambiente di sviluppo.

#Soluzione Proposta

Per affrontare questo problema, suggeriamo un nuovo modello di filtraggio che utilizza un'architettura transformer. Il nostro modello mira a determinare quando presentare completamenti basati sulle azioni dello sviluppatore, il contesto del codice circostante e ulteriori dati di telemetria.

#Raccolta Dati

Raccogliamo dati dagli sviluppatori che utilizzano il nostro strumento di completamento del codice open-source, disponibile per popolari Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE) come VSCode e JetBrains. I dati includono vari tipi di interazioni, come quando gli utenti accettano suggerimenti o quando richiedono manualmente un completamento.

#Addestramento del Modello

Il nostro modello è addestrato su questi dati raccolti. Cerchiamo specificamente due indicatori delle preferenze di un sviluppatore:

1. Quando accettano un suggerimento.
2. Quando invocano manualmente lo strumento di suggerimento.

Per fare previsioni accurate, raccogliamo informazioni contestuali sul codice che si sta scrivendo e dati di telemetria, come quanto tempo è passato dall'ultimo suggerimento.

#Valutazione

Prima addestriamo un classificatore che utilizza solo il contesto del codice e poi integriamo i dati di telemetria nel modello. In questo modo, possiamo vedere se l'uso di informazioni aggiuntive migliora le prestazioni del nostro modello. Conduciamo anche studi sugli utenti per valutare quanto bene funzionano i nostri filtri in scenari reali.

#Risultati

I nostri risultati indicano che un modello transformer più piccolo può superare significativamente i sistemi precedenti mantenendo bassa latenza. Il modello prevede con successo quando visualizzare i suggerimenti, migliorando il focus degli sviluppatori e la produttività complessiva.

#Sfide del Completamento del Codice

Mentre gli strumenti AI possono migliorare la velocità di codifica, introducono anche nuove questioni. Gli sviluppatori spesso sperimentano distrazioni dovute a suggerimenti costanti e possono affrontare completamenti irrilevanti. C'è anche preoccupazione su come il codice generato da AI influisce sulla manutenibilità e qualità del software.

#Esperienza Utente

Con la crescente popolarità di questi strumenti, comprendere l'esperienza dell'utente diventa essenziale. Gli sviluppatori di solito cadono in diverse modalità di interazione. Alcuni sanno esattamente cosa vogliono e usano lo strumento per andare più veloci, mentre altri si affidano allo strumento per avere indicazioni.

Alcuni strumenti, come GitHub Copilot, offrono suggerimenti, ma molti di essi passano inosservati. I rapporti indicano che una grande percentuale di completamenti forniti viene ignorata dagli utenti, il che mette in discussione la loro efficacia.

#Approcci Correnti

Gli strumenti di completamento del codice esistenti, come GitHub Copilot e Amazon CodeWhisperer, generano suggerimenti basati su una vasta quantità di dati di addestramento. Tuttavia, tendono a concentrarsi esclusivamente sulla generazione di completamenti di alta qualità senza considerare il tempismo o il contesto in cui vengono fatti i suggerimenti.

Alcuni studi recenti hanno cercato di filtrare suggerimenti irrilevanti. Questi metodi si basano spesso su semplici regole che non possono catturare completamente le complessità del comportamento degli sviluppatori. Inoltre, alcune di queste tecniche aggiungono tempo extra al processo di suggerimento, cosa che può essere controproducente.

#Progettazione del Nuovo Modello

Il modello che proponiamo mira a integrare meglio diverse fonti di informazione, principalmente combinando i dati di telemetria con il contesto di codifica.

#Architettura

Utilizziamo un'architettura basata su transformer per il nostro modello, nota per la sua eccezionale capacità di comprendere il contesto. Aggiungendo dati di telemetria, come la frequenza con cui uno sviluppatore utilizza il sistema di suggerimenti, speriamo di creare uno strumento più reattivo.

#Varianti del Classificatore

Abbiamo costruito diversi modelli che incorporano i dati di telemetria nel loro processo decisionale. Abbiamo sperimentato diverse configurazioni per vedere quale producesse i migliori risultati in termini di accuratezza.

#Imparare a Prevedere

Nel nostro studio, addestriamo specificamente il nostro modello a capire quando uno sviluppatore è probabile che voglia un suggerimento. Questo implica insegnargli a riconoscere schemi sia nei trigger manuali che automatici per il completamento del codice.

#Quadro Sperimentale

Per valutare il nostro approccio, progettiamo esperimenti che valutano l'efficacia dei nostri modelli rispetto ai metodi tradizionali. Vogliamo vedere come si comportano i nostri filtri in un ambiente di codifica reale rispetto agli strumenti esistenti.

#Studi sugli Utenti

Conduciamo studi sugli utenti in cui gli sviluppatori interagiscono con il nostro strumento di completamento del codice. Durante questi studi, misuriamo quanto spesso i suggerimenti vengono accettati e come influenzano il flusso di lavoro dello sviluppatore.

#Metriche

Per valutare il successo, ci concentriamo su metriche chiave come:

• Tasso di accettazione dei suggerimenti.
• Velocità del modello nel determinare se presentare un suggerimento.
• Feedback dagli sviluppatori sull'utilità dei suggerimenti.

#Risultati e Discussione

I nostri esperimenti mostrano risultati promettenti. Il modello che abbiamo sviluppato può prevedere quando offrire completamenti di codice in modo più efficace rispetto agli strumenti esistenti. Gli sviluppatori coinvolti nel nostro studio hanno riportato un livello di soddisfazione e produttività più elevato.

#Bilanciare Qualità e Tempismo

Uno dei progressi significativi del nostro modello è la sua capacità di dare priorità a quando è necessario un suggerimento. Ottimizzando sia la qualità del suggerimento che il momento in cui viene presentato, cerchiamo di ridurre le distrazioni per l'utente e migliorare l'esperienza di codifica complessiva.

#Impatto a Lungo Termine

Sebbene i risultati immediati siano incoraggianti, riconosciamo anche l'importanza di studiare gli impatti a lungo termine dell'uso degli strumenti AI negli ambienti di codifica. Comprendere come questi strumenti possano allinearsi meglio con i bisogni degli sviluppatori nel tempo è cruciale per ulteriori progressi.

#Conclusione

In conclusione, abbiamo esplorato un nuovo approccio al completamento del codice che si concentra non solo sui suggerimenti stessi ma anche su quando presentarli. Utilizzando un modello basato su transformer che integra sia il contesto del codice che i dati di telemetria, possiamo migliorare l'esperienza utente per gli sviluppatori.

La ricerca futura dovrebbe mirare ad ampliare il dataset per catturare meglio i diversi comportamenti degli sviluppatori e affinare ulteriormente il modello. Facendo così, possiamo garantire che gli strumenti AI rimangano utili senza diventare un ostacolo nel processo di codifica.

Con l'evoluzione delle pratiche di codifica, lo sviluppo di strumenti più intelligenti sarà essenziale per tenere il passo con le esigenze in cambiamento degli sviluppatori.