LLM 辅助工具对软件开发者生产力的影响：系统综述与映射研究
软件工程
2026-03-24 v2 人工智能
人机交互
摘要
大语言模型辅助工具(LLM-assistants)为改变软件开发带来了新机遇。开发者正在跨越编码、测试、调试、文档和设计等任务广泛采用这些工具。尽管兴趣日益增长，但尚无对 LLM-assistants 如何影响软件开发者生产力的综合分析。本文系统性地综述和映射了 2014 年至 2024 年间发表的 39 篇同行评议研究，考察这一影响。我们的分析显示，大多数研究报告 LLM-assistants 带来的显著收益，尽管也有一小部分识别出关键风险。常见的收益包括加速开发、减少代码搜索和自动化琐碎和重复任务。然而，研究也指出了关于认知卸载和减少团队协作的担忧。我们的研究表明，是否因 LLM-based 辅助工具提高或降低代码质量尚未定论，现有研究在情境和评估标准上报告出相互矛盾的结果。尽管多数研究(90%)采用多维度视角，通过考察至少两个 SPACE 维度来衡量开发者生产力，反映出对生产力复杂性日益增长的意识，但仅有 15% 的研究超越三个维度，表明仍有大量空间用于更综合的评估。满意度、性能和效率是最常考察的维度，而沟通和活动则鲜有涉及。大多数研究是探索性的(59%)且方法多样，但缺乏纵向和团队层面的评估。本综述揭示了关键研究空白，为未来研究和实践提供了建议。本研究的所有制品均公开于 https://zenodo.org/records/18489222
引用
@article{arxiv.2507.03156,
title = {The Impact of LLM-Assistants on Software Developer Productivity: A Systematic Review and Mapping Study},
author = {Amr Mohamed and Maram Assi and Mariam Guizani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.03156},
year = {2026}
}
备注
43 pages