本稿では、プログラミング作業中にエディタのアクティビティとタスクのコンテキストに基づいてプログラミングサポートを開始するデザインプローブLLMエージェントCodellaboratorを紹介し評価します。 3つのインターフェイスバリアント（プロンプトのみ、事前対応エージェント、存在感、およびコンテキストを持つ事前対応エージェント）を通じて、ますます顕著なAIサポート間のトレードオフを調査しました。 18人の参加者を対象とした実験は、事前対応エージェントがプロンプト専用の方法よりも効率を高めますが、ワークフローを妨げる可能性があることを発見しました。しかし、プレゼンスインジケータとの対話コンテキストのサポートは、干渉を減らし、ユーザーのAIプロセス認識を改善しました。ユーザー制御、所有権、およびコードの理解に関するCodellaboratorのトレードオフを強調し、プログラミングプロセスへの事前対応を適用する必要性を強調します。本研究は、事前対応AIシステムの設計探索と評価に貢献し、AI統合プログラミングワークフローの設計上の意味を提示します。
