開発者のGitHub Copilotの使い方に関する見解
開発者がGitHub Copilotとその機能をどう使ってるかを見てみよう。
― 1 分で読む
機械学習が盛り上がる中、プログラマーがコードを書くのを助けるツールが増えてきてるよ。その一つがGitHub Copilotで、よく「AIペアプログラマー」って呼ばれてる。2021年6月に始まったCopilotは、大量のオープンソースコードから学んで、ユーザーが作業してるときにコードを提案してくれるんだ。でも、プログラマーがCopilotをどう使ってるか、どんな課題があるか、どんな機能を望んでるかについての研究はあまり進んでない。そこで、このギャップを埋めるために、開発者から情報を集めたよ。主に2つのソースを使ったんだ:Stack OverflowとGitHub Discussionsだよ。
データ収集
開発者が自分の経験を語る場所からデータを集めたよ。Stack Overflowは、コーディングのQ&Aサイトで、GitHub Discussionsはプロジェクトについて話し合うフォーラムだ。GitHub Copilotに関連する投稿を探して、Stack Overflowから303件、GitHubから927件のディスカッションを集めたんだ。
プログラミング言語
調査の結果、開発者がCopilotを使うときに一般的に使う言語はJavaScriptとPythonだったよ。この2つはウェブ開発とデータサイエンスで人気なんだ。他にもC、Java、HTML、CSSなども言及されてたけど、あまり頻繁には使われてなかった。
統合開発環境(IDE)
Copilotを使うのに最も人気のあるIDEはVisual Studio Codeで、かなりの数の開発者が好んで使ってるよ。他にもVisual Studio、IntelliJ IDEA、NeoVimが一般的なエディタだね。あまり人気のないIDEを使う開発者もいるけど、そういうツールとCopilotを統合するのに問題が起こることが多いみたい。
使用されている技術
開発者はさまざまな技術と一緒にCopilotを使う傾向があるよ。最もよく使われているのはNode.jsで、バックエンドのJavaScriptアプリケーションに便利なんだ。他には.NET、Vue、Reactなどのフレームワークやライブラリも、主にウェブ開発に使われてるね。
実装されている機能
Copilotは主にデータ処理タスクに使われてるよ。これはデータを処理したり操作したりする関数を書くことを含むんだ。加えて、開発者はウェブアプリケーションのフロントエンド要素のテストや制御を手伝うためにCopilotを使うことも多いよ。
Copilotを使う目的
開発者がCopilotを使う主な理由は、コードをすぐに生成したいからだよ。多くの人は時間を節約するためや、特定のコードを書く方法が分からないときに使ってる。中には既存のコードをデバッグしたり、Copilotの提案から学んでプログラミングスキルを向上させるために使う人もいるね。
Copilotを使うメリット
多くの開発者がCopilotを使うことで得られるメリットについて話してたよ。最も注目すべき利点は以下の通り:
- 役立つコード生成:Copilotは役に立つ提案をしてくれて、時間と労力を節約できることが多い。
- 迅速な開発:コードを早く生成することで、Copilotは開発者がタスクを早く終わらせるのを助けてくれる。
- コード品質の向上:一部のユーザーは、Copilotの提案が自分のコーディングよりも、しばしばより簡潔で正確であることに気づいている。
- より良いユーザー体験:多くのユーザーは、他のプログラミングアシスタントと比べてCopilotを使うのが楽しいと感じている。
Copilotを使う制限
メリットがある一方で、開発者はCopilotを使う際のいくつかの制限や課題にも言及してたよ:
- 統合の難しさ:多くのユーザーが、自分の選んだIDEとの統合に苦労して、既存のプラグインや設定との衝突が起こってる。
- アクセスの問題:一部の開発者は、サーバーの問題や地域の制限が原因でCopilotにアクセスするのが難しいと対処してる。
- 提案の質:Copilotは常に効果的なコードソリューションを提供するわけではない。ユーザーは、提供されたコードが間違っていたり不十分だった例を報告してる。
- コードプライバシーの懸念:開発者は、自分のコードが無断で使われることを心配していて、自分の作品の安全性に関する懸念がある。
期待される機能
将来的には、ユーザーはCopilotの開発に高い期待を持ってるよ。最もリクエストされている機能は、より多くのIDEとの統合機能だね。他の提案には:
- カスタマイズオプション:ユーザーは、提案の表示方法や、提案を受け入れたり却下したりする方法について、もっとコントロールを持ちたいと思ってる。
- 詳細な説明:一部の開発者は、Copilotが生成するコードについての説明を提供して、より理解しやすくしてほしいと表現してる。
- チーム機能:共同作業環境で使えるチーム版のCopilotに興味がある。
開発者への影響
調査結果は、Copilotが開発者をかなり助ける可能性がある一方で、その効果は特定の条件に依存していることを示唆してる。ポピュラーなIDEとの統合が、スムーズな開発体験にとって重要に見える。開発者は、Copilotを使うことにしたときに統合の難しさやプライバシーの懸念などの制限や課題について認識する必要があるね。
正しい環境を選ぶ
Copilotを使うには主流のIDEを使うのが好ましい。そうすることで、実務者は人気のあるツールを使ったときに、よりスムーズな統合とサポートを見つけやすいんだ。これにより、彼らは大きな障害に直面することなく、Copilotの機能を効果的に活用できる。
フロントエンドと機械学習に焦点を
データは、フロントエンドや機械学習開発にCopilotを使うことに強い興味があることを示してる。だから、開発者はCopilotを使うときにJavaScriptやPythonを使うことで、これらの分野での利点を最大化することを考慮すべきだね。
カスタマイズされたソリューション
Copilotの使い方のカスタマイズに対する需要は、開発者が自分のユニークなワークフローに合ったツールを持つ必要があることを強調してる。個別の設定オプションを提供することで、ユーザーの満足度を向上させ、Copilotをより魅力的にできるかも。
今後の方向性
今後、異なるタイプのユーザー(教育者や学生など)がCopilotとどう関わるか、どんな条件で課題に直面したり利点を認識したりするかを探るために、さらなる研究が必要だね。これらの研究から得られる洞察は、Copilotの機能や使いやすさを向上させるのに役立つかもしれない。
コード提案への反応を理解する
開発者がCopilotが生成したコードにどのように反応するかを理解することで、今後の開発に役立つ情報が得られるかも。なぜ一部のユーザーがそのコードを理解しやすいと感じ、他のユーザーが苦しむのかを分析することで、ツールを改善する助けになるかも。
ユーザーのカスタマイズを探求する
ユーザーがCopilotの提案をどうカスタマイズしたいかを調査することで、ユーザー体験を改善するための貴重な情報が得られるだろう。ショートカットやフォーマット、提案を受け入れる際の選択肢などの機能は、よりカスタマイズされた体験に繋がるかもしれない。
結論
コミュニティのディスカッションを通じて開発者の視点を集めたことで、私たちの研究はGitHub Copilotの利用実態、課題、期待される機能についての洞察を提供してる。結果は、特定の言語、IDE、技術を使う傾向が明確で、開発者が直面する利点と制限を指摘している。Copilotが進化し続け、適応する中で、ユーザー体験のさらなる探求が重要になってくるね。この成長するツールは、開発者がコーディングタスクに取り組む方法を再定義する可能性を秘めていて、その役割を理解することがソフトウェア開発プロセスにおいて重要なんだ。
タイトル: Demystifying Practices, Challenges and Expected Features of Using GitHub Copilot
概要: With the advances in machine learning, there is a growing interest in AI-enabled tools for autocompleting source code. GitHub Copilot has been trained on billions of lines of open source GitHub code, and is one of such tools that has been increasingly used since its launch in June 2021. However, little effort has been devoted to understanding the practices, challenges, and expected features of using Copilot in programming for auto-completed source code from the point of view of practitioners. To this end, we conducted an empirical study by collecting and analyzing the data from Stack Overflow (SO) and GitHub Discussions. We searched and manually collected 303 SO posts and 927 GitHub discussions related to the usage of Copilot. We identified the programming languages, Integrated Development Environments (IDEs), technologies used with Copilot, functions implemented, benefits, limitations, and challenges when using Copilot. The results show that when practitioners use Copilot: (1) The major programming languages used with Copilot are JavaScript and Python, (2) the main IDE used with Copilot is Visual Studio Code, (3) the most common used technology with Copilot is Node.js, (4) the leading function implemented by Copilot is data processing, (5) the main purpose of users using Copilot is to help generate code, (6) the significant benefit of using Copilot is useful code generation, (7) the main limitation encountered by practitioners when using Copilot is difficulty of integration, and (8) the most common expected feature is that Copilot can be integrated with more IDEs. Our results suggest that using Copilot is like a double-edged sword, which requires developers to carefully consider various aspects when deciding whether or not to use it. Our study provides empirically grounded foundations that could inform developers and practitioners, as well as provide a basis for future investigations.
著者: Beiqi Zhang, Peng Liang, Xiyu Zhou, Aakash Ahmad, Muhammad Waseem
最終更新: 2023-09-11 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.05687
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.05687
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。