基于 GenAI 的编码生产力范式转变
软件工程
2025-04-28 v1 人工智能
摘要
生成式 AI (GenAI) 应用正在通过实现自动代码共创变革软件工程，但在工业环境中对 GenAI 生产力效应的实证证据仍有限。本文调查了 GenAI 编码助手（如 Codeium、Amazon Q）在电信和金融科技领域的采用情况。通过对工业领域专家的调查和访谈，我们识别出影响编码生产力的主要因素，包括任务复杂性、编码技能、领域知识以及 GenAI 集成。我们的发现表明，GenAI工具在例行编码任务（如重构和 Javadoc 生成）中可提升生产力，但在复杂的、领域特定的活动中面临挑战，due to limited context-awareness of codebases and insufficient support for customized design rules。我们强调编码迁移的新范式，强调迭代式提示细化、沉浸式开发环境和自动化代码评估是有效使用 GenAI 的关键要素。
引用
@article{arxiv.2504.18404,
title = {Paradigm shift on Coding Productivity Using GenAI},
author = {Liang Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.18404},
year = {2025}
}