GazeCopilot：面向 AI 支持代码理解与可读性的新颖凝视感知提示方法评估
摘要
AI 驱动的编码助手（如 GitHub Copilot）正逐渐被广泛用于提升开发人员的生产力。然而，其输出质量取决于提示的上下文丰富度。而凝视行为携带了丰富的认知信息，为我们提供了洞察开发人员如何处理代码的线索。我们利用这一点提出了实时 GazeCopilot，一种新颖方法，通过实时凝视数据细化提示，以提高代码理解与可读性，将凝视指标（如注视模式和瞳孔扩张）集成到提示中，以适应开发人员的认知状态。在一次受控实验室研究中，我们评估了 Real-time GazeCopilot 与两大基线：Standard Copilot 依赖开发人员提供的文本提示，Pre-set GazeCopilot 使用硬编码提示假设开发人员的凝视指标表明其在代码的所有方面都感到困难，从而评估了利用开发人员个人实时凝视数据所产生的影响。我们的结果表明，使用开发人员实时凝视数据动态生成的提示显著提高了代码理解准确度、缩短了理解时间，并提升了对可读性的感知。我们的 Real-time GazeCopilot 方法仅针对凝视数据指明困难的编码方面进行选择性重构，超越 Pre-set GazeCopilot 的泛化重构，避免对开发人员已理解的代码进行不必要的修改。
引用
@article{arxiv.2511.08176,
title = {Growth-Controlled Twinning and Magnetic Anisotropy in CeSb$_2$},
author = {Jan T. Weber and Kristin Kliemt and Sergey L. Bud'ko and Paul C. Canfield and Cornelius Krellner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.08176},
year = {2026}
}
备注
15 pages, 8 figures in main paper, 8 figures in appendix. Updated version: typos corrected in text, Figs. updated for better readability, Fig. D2 added to explicitly show DTA measurements, explanatory text added in Appendix D1 and D2