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소프트웨어 요구 사항 문서에서 텍스트 형식의 광범위한 사용은 대형 언어 모델(LLMs)을 소프트웨어 엔지니어링 작업에 적용할 수 있는 큰 기회를 제공합니다. 품질이 높은 소프트웨어 요구 사항은 수동 소프트웨어 개발 프로세스를 향상시킬 뿐만 아니라 조직이 새로운 LLM 기술의 잠재력을 완전히 활용할 수 있도록 합니다. 이 논문은 잘 구조화된 요구 사항 문서에서 코드 스니펫을 자동으로 생성하기 위한 맞춤형 LLM을 소개합니다. 이 LLM은 소프트웨어 개발 프로세스, 요구 사항 분석, 객체 지향 설계 및 테스트 주도 개발과 관련된 지식, 휴리스틱 및 지침으로 보강되어 숙련된 소프트웨어 엔지니어의 전문성을 효과적으로 모방합니다. 우리는 소프트웨어 엔지니어가 이 LLM과 단계적으로 상호작용할 수 있는 "점진적 프롬프트" 방법을 소개합니다. 이 접근 방식을 통해 LLM은 제공된 요구 사항을 해석하여 기능적 요구 사항을 추출하고, 이를 사용하여 객체 지향 모델을 생성하며, 이후 객체 지향 설계를 기반으로 단위 테스트 및 코드를 생성하는 방식으로 소프트웨어 개발 작업을 점진적으로 수행합니다. 우리는 웹 프로젝트 개발에 초점을 맞춘 사례 연구를 통해 LLM이 복잡한 사용자 요구 사항을 이해하고 강력한 설계 및 코드 솔루션을 생성하는 능력을 보여줍니다. 이 연구는 소프트웨어 개발 워크플로우에 LLM을 통합하여 효율성과 품질 모두를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다. 맞춤형 LLM은 https://chat.openai.com/g/g-bahoiKzkB-software-engineer-gpt에서 사용 가능합니다.
웨이 빙양(금요일)이 이 질문을 연구했습니다.