Creating benchmarkable components to measure the quality ofAI-enhanced developer tools

在人工智能领域，评估模型质量的基准测试已经非常成熟，但针对基于生成式AI模型构建的产品的基准测试方法仍然缺失。这带来了两个后果：首先，它使得团队过于关注模型质量而忽略了开发者体验，然而成功的产品通常是两者的结合；其次，产品团队难以回答关于其产品相对于竞争对手的表现的问题。 在本案例研究中，我们分享了：（1）我们的流程，用于创建稳健的、企业级的、模块化的组件，以支持对我们团队提供的编程AI产品开发者体验（DX）维度的基准测试；以及（2）我们为此创建的具体组件，包括人口统计与对AI态度的调查、可基准化的任务设计，以及任务和功能的调查问卷。通过这些努力，我们希望降低对增强生成式AI的编程产品进行开发者体验基准测试的门槛。

论文试图解决的问题是如何为基于生成式AI的产品（特别是代码辅助工具）建立开发者体验（DX）的基准测试方法。这是一个相对较新的问题，因为目前的研究和实践更多集中在模型质量的评估上，而忽略了产品整体用户体验的重要性。

论文的关键思路是通过创建一系列模块化组件来系统地评估开发者的体验（DX）。这些组件包括调查用户的人口统计信息和对AI的态度、设计可量化的任务以测试产品功能以及收集用户对任务和功能的反馈。相比当前研究状况，这篇论文的独特之处在于它不仅关注模型性能，还引入了对开发者实际使用体验的量化分析。

论文设计了详细的实验流程，包含问卷调查、任务执行和反馈收集三个阶段。实验中使用了定制化的任务场景，这些场景能够反映真实开发环境中的需求。此外，论文强调了组件的模块化设计，这使得其他团队可以轻松复用或调整这些工具以适应自己的产品。虽然论文没有明确提到代码开源，但其方法论具有很高的可复制性，未来值得进一步探索如何将这些基准测试应用于不同类型的生成式AI产品。

最近的相关研究包括：1) 'Evaluating Large Language Models for Code Generation'，该研究主要关注模型生成代码的质量；2) 'Developer Experience in AI-Powered Tools: A Survey', 这篇论文探讨了开发者对AI工具的整体接受度；3) 'Benchmarking Human-AI Collaboration in Software Development'，这篇文章提出了一个框架来衡量人类与AI在软件开发中的协作效率。相比之下，本论文更注重构建具体的、可操作的DX评估工具。