[논문리뷰] Guidelines to Prompt Large Language Models for Code Generation: An Empirical Characterization본 연구는 LLM 기반 코드 생성 시 개발자들이 효과적인 프롬프트를 작성할 수 있도록 돕는 구체적인 가이드라인이 부족하다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Code Generation#Prompt Engineering#Prompt Optimization#Empirical Study#Software Engineering#Guidelines2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent READMEs: An Empirical Study of Context Files for Agentic Coding본 연구는 AI 코딩 에이전트의 작동 방식을 정의하고 안내하는 에이전트 컨텍스트 파일(Agent Context Files) 에 대한 체계적인 이해가 부족한 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Coding#Context Files#READMEs for Agents#Empirical Study#Software Engineering#Documentation Maintenance#Non-functional Requirements#LLMs2025년 11월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Refactoring: An Empirical Study of AI Coding Agents이 연구는 AI 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발에서 리팩토링 활동을 어떻게 수행하고, 그 유형과 목적은 무엇이며, 코드 품질에 어떤 영향을 미치는지에 대한 실증적 이해 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Agents#Code Refactoring#Software Engineering#Empirical Study#Large Language Models#Code Quality#Agentic Software Development#Maintainability2025년 11월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On the Use of Agentic Coding: An Empirical Study of Pull Requests on GitHub이 논문은 자율형 AI 에이전트(Claude Code) 가 생성한 GitHub Pull Request(PR)의 실질적인 유용성과 수용도 를 실증적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Coding#AI Agents#Large Language Models#GitHub Pull Requests#Software Engineering#Empirical Study#Code Generation#Software Development2025년 9월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] An Empirical Study of Testing Practices in Open Source AI Agent Frameworks and Agentic Applications본 연구는 FM(Foundation Model) 기반 AI 에이전트 의 본질적인 비결정론적 특성과 재현 불가능성으로 인한 테스팅 및 품질 보증 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Agent#LLM Agent#Testing#Empirical Study#Software Quality#Agent Frameworks#Agentic Applications#Non-Determinism2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중