Uncovering Intention through LLM-Driven Code Snippet Description Generation

📄 arXiv: 2506.15453v1 📥 PDF

作者: Yusuf Sulistyo Nugroho, Farah Danisha Salam, Brittany Reid, Raula Gaikovina Kula, Kazumasa Shimari, Kenichi Matsumoto

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-06-18

备注: 6 pages, 3 figures, 4 tables, conference paper

💡 一句话要点

利用LLM驱动的代码片段描述生成揭示开发者意图

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码片段文档化 大型语言模型 描述生成 软件开发 API使用示例 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有代码片段文档化不足，部分描述缺乏清晰性，无法有效传达开发者意图。
  2. 本文提出利用LLM生成代码片段描述，旨在提高文档质量和开发者的使用体验。
  3. 实验结果显示，LLM生成的描述与原始描述相似度为0.7173，表明生成效果良好但仍需优化。

📝 摘要（中文）

文档化代码片段对于开发者和用户关注关键领域至关重要，尤其是第三方库的API使用示例。本文研究了开发者常用的描述类型，并评估了大型语言模型（LLM）Llama在描述生成中的支持能力。通过分析185,412个NPM代码包中的400个代码片段，发现55.5%的原始描述强调基于示例的使用，且LLM正确识别了79.75%的描述为“示例”。生成的描述与原始描述的平均相似度为0.7173，表明相关性但仍有改进空间。研究表明，代码片段的意图可能因任务而异，涉及使用说明、安装或学习示例。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决代码片段文档化不足的问题，现有方法常常无法清晰传达开发者的意图，导致用户理解困难。

核心思路：通过利用大型语言模型（LLM）生成代码片段的描述，来提高文档的清晰度和有效性，帮助用户更好地理解代码的使用方式。

技术框架：研究使用了NPM代码片段数据集，包含185,412个包和1,024,579个代码片段，从中选取400个代码片段进行分析。首先进行手动分类，然后使用LLM生成描述并进行比较。

关键创新：本研究的创新点在于结合LLM技术来自动生成代码片段的描述，提升了文档的生成效率和质量，与传统手动文档化方法相比，具有更高的自动化程度和一致性。

关键设计：在实验中，使用了相似度评分来评估生成描述的质量，设定了相似度阈值（0.9）以判断描述的相关性，确保生成的内容能够有效传达代码片段的意图。

📊 实验亮点

实验结果显示，LLM生成的描述与原始描述的平均相似度为0.7173，且79.75%的描述被正确识别为“示例”，表明LLM在理解和生成代码片段描述方面表现良好，尽管仍有改进空间。相似度评分低于0.9的结果提示了生成描述的某些不相关性，需进一步优化。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发工具、代码库文档生成和API使用示例的自动化生成。通过提高代码片段的文档质量，能够帮助开发者和用户更高效地理解和使用第三方库，进而提升开发效率和用户体验。未来，随着LLM技术的进一步发展，可能会在更多编程语言和框架中得到应用。

📄 摘要（原文）

Documenting code snippets is essential to pinpoint key areas where both developers and users should pay attention. Examples include usage examples and other Application Programming Interfaces (APIs), which are especially important for third-party libraries. With the rise of Large Language Models (LLMs), the key goal is to investigate the kinds of description developers commonly use and evaluate how well an LLM, in this case Llama, can support description generation. We use NPM Code Snippets, consisting of 185,412 packages with 1,024,579 code snippets. From there, we use 400 code snippets (and their descriptions) as samples. First, our manual classification found that the majority of original descriptions (55.5%) highlight example-based usage. This finding emphasizes the importance of clear documentation, as some descriptions lacked sufficient detail to convey intent. Second, the LLM correctly identified the majority of original descriptions as "Example" (79.75%), which is identical to our manual finding, showing a propensity for generalization. Third, compared to the originals, the produced description had an average similarity score of 0.7173, suggesting relevance but room for improvement. Scores below 0.9 indicate some irrelevance. Our results show that depending on the task of the code snippet, the intention of the document may differ from being instructions for usage, installations, or descriptive learning examples for any user of a library.