توليد الكود داخل IDE من اللغة الطبيعية: الوعد والتحديات

يشمل جزء كبير من تطوير البرمجيات تصور أو التواصل بشأن الإجراءات والعمليات الأساسية التي يجب التعبير عنها في البرامج. واحدة من الصعوبات الرئيسية في البرمجة هي تحويل المفهوم إلى كود ، خاصة عند التعامل مع واجهات برمجة التطبيقات لمكتبات غير مألوفة. مؤخرًا، كان هناك انتشار لأساليب تعلم الآلة لتوليد واسترجاع الكود من استفسارات اللغة الطبيعية، لكن تم تقييم هذه الأساليب بصورة أساسية فقط بناءً على دقة الاسترجاع أو تداخل الكود المتولد مع الكود المكتوب من قبل المطورين، والأثر الفعلي لهذه الأساليب على سير العمل للمطورين غير موثق بشكل مفاجئ. في هذه المقالة، نقوم بأول تحقيق شامل للوعد والتحديات عند استخدام هذه التقنية داخل بيئة تطوير PyCharm، بسؤال: "هل يحسن ذلك إنتاجية المطور أو دقته في الوضع الحالي للتكنولوجيا، كيف يؤثر ذلك على تجربة المطور، وما هي الفجوات والتحديات المتبقية؟" لتسهيل الدراسة، نقوم أولاً بتطوير ملحق لبيئة تطوير PyCharm ينفذ مزيجاً من وظيفة توليد الكود واسترجاعه، وننسق بيئات افتراضية لتمكين جمع العديد من أحداث المستخدم (مثل تصفح الويب، ضغطات المفاتيح، تعديلات الكود الدقيقة). نطلب من المطورين ذوي الخلفيات المختلفة إكمال 7 أنواع من 14 مهمة برمجة بلغة بايثون تتراوح من معالجة الملفات الأساسية إلى تعلم الآلة أو تصور البيانات، مع أو بدون مساعدة الملحق. بينما تكون الاستطلاعات النوعية لتجربة المطورين إيجابية إلى حد كبير، فإن النتائج الكمية المتعلقة بزيادة الإنتاجية، جودة الكود، أو صحة البرنامج غير حاسمة. تحدد التحليلات الإضافية عدة نقاط ألم يمكن أن تحسن فعالية مساعدي تطوير الكود القائمين على تعلم الآلة في المستقبل وتظهر متى يفضل المطورون توليد الكود على استرجاعه والعكس صحيح. نحن نعلن عن جميع البيانات والبرمجيات لتمهيد الطريق للدراسات التجريبية المستقبلية حول هذا الموضوع، بالإضافة إلى تطوير نماذج أفضل لتوليد الكود.