lightbulbPractical problem编程助手与多轮代码支持
开发者往往过度信任AI工具生成的代码，导致严重的安全风险。CHI '25
Direction: 开发者工具与编程支持
编程助手与多轮代码支持
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程序员在Notebook中因全局变量影响难以追踪变量和避免命名冲突。CHI '25
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程序员在使用代码工具时需频繁明确上下文和请求，引发效率低下。CHI '25
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程序员使用低阶调试工具时，信息过载且难以直观把握数据结构。CHI '25
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非技术用户很难高效构建个性化的机器学习流程。CHI '25
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普通开发者难以有效利用复杂的AI编程库进行机器学习开发。IUI '24
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开发者很难高效理解代码的设计动机和演变过程。CHI '24
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非技术用户难以使用现有工具创建和验证动态状态指标，阻碍决策效率。CHI '24
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程序员在使用代码推荐工具时，验证与编辑建议代码耗费大量时间。CHI '24
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程序员在协作提示工程中难以高效沟通并避免重复工作。CHI '24
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非技术成员难以有效参与社区治理政策设计。CHI '24
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程序员调试时难以快速定位和理解无结构的日志输出。CHI '23
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程序员在使用结构化编辑器时，常因交互不自然或语言兼容性差而放弃使用。CHI '23
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数据科学家在非线性代码编写中难以有效利用现有的AI代码助手。CHI '23
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机器学习开发者缺乏高效工具和流程来处理模型错误，影响模型部署。CHI '23
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程序员难以快速理解代码执行，导致调试效率低下。CHI '23
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用户在使用AutoML时难以获得透明性、定制化，以及有隐私风险。CHI '23
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领域专家难以与程序员合作开发满足特定需求的优化工具CHI '23
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开发人员难以高效采用安全开发指南应对日益严重的网络攻击。CHI '23
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程序员难以高效选择出适合的第三方库，导致决策失误。UIST '22
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视觉障碍程序员在代码阅读和编辑时容易出错且效率低。UIST '22
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非程序员用户无法轻松创建用于自动化任务的自定义语音命令。CHI '22
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程序员用自然语言生成代码时，需花时间试错语法和调试。CHI '22
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工程师在高风险任务中不信任自动化工具，可能导致效率低下甚至任务失败。CHI '21
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程序员在追踪代码时容易因工作记忆限制而出错。CHI '21
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非技术专家难以高效使用复杂的机器学习工具。CHI '21