Natürliche Sprachentwürfe für Code: Literate Programming in der LLM-Ära

Wir schlagen vor, natürliche Sprachentwürfe als neuartige Modalität und Interaktionsoberfläche zu verwenden, um Entwicklern während des gesamten Softwareentwicklungsprozesses KI-Unterstützung zu bieten. Ein NL-Entwurf für eine Codefunktion besteht aus mehreren Aussagen, die in prägnanter Prosa verfasst sind und den Code unterteilen sowie seine Hauptideen im Stil des literate programming zusammenfassen. Entscheidend ist, dass wir feststellen, dass moderne LLMs in der Praxis genaue und qualitativ hochwertige NL-Entwürfe erzeugen können. Darüber hinaus ermöglichen NL-Entwürfe eine bidirektionale Synchronisation zwischen Code und NL, sodass Änderungen im einen automatisch im anderen widergespiegelt werden. Wir erörtern viele Anwendungsfälle für NL-Entwürfe: Sie können das Verständnis und die Navigation von Code und Diffs beschleunigen, die Pflege des Codes vereinfachen, die Codesuche verbessern, die Codegenerierung steuern und mehr. Anschließend schlagen wir mehrere LLM-Prompting-Techniken zur Generierung von Entwürfen vor und vergleichen diese, während wir professionelle Entwickler bitten, die Qualität der Entwürfe zu beurteilen. Schließlich präsentieren wir zwei Fallstudien, die NL-Entwürfe auf Code-Reviews und die schwierige Aufgabe der Malware-Erkennung anwenden.