• AIを活用したソフトウェアエンジニアリングの自動化を約束する大規模言語モデル(LLM)がコードスニペットの生成で驚くほどの能力を示している。
  • AIソフトウェアエンジニアを成功裏に展開するには、人間中心のソフトウェアエンジニアリング実践に匹敵するかそれ以上の信頼レベルが必要であると主張する。
  • LLMエージェントへの近年の傾向は、新しいコードの作成のLLMの力とプログラム解析ツールの力を統合し、コードへの信頼性を高める道を提供している。
  • AutoCodeRoverの設計に学生と共に取り組んだ経験を共有し、2025年に注目されているコーディングにおけるエージェンティックAIへの初期アプローチである。
  • AutoCodeRoverは、他の提案との主な違いは、プログラム解析ツールを自律的に使用することに焦点を当てていた。これにより、AutoCodeRoverは開発者の意図や仕様推論を推論し、プログラム修正や機能追加などのプログラム改善を成功裏に行うことができる。
  • AutoCodeRoverはNUSのスピンオフであり、2025年2月にSonarSourceによって買収された。
  • エージェンティックAIがプログラミングのバランスを変えつつあることについての議論で話を締めくくる。

私の考え: 人間とAIのソフトウェアエンジニアリングの信頼レベルについて考えさせられる内容であり、AutoCodeRoverのようなエージェンティックAIの発展に期待が高まる。

元記事: https://www.ntu.edu.sg/computing/news-events/events/detail/2025/03/17/default-calendar/seminar–autocoderover–ai-powered-coding-meets-trust