CodeS: Natural Language to Code Repository via Multi-Layer Sketch

📄 arXiv: 2403.16443v1 📥 PDF

作者: Daoguang Zan, Ailun Yu, Wei Liu, Dong Chen, Bo Shen, Wei Li, Yafen Yao, Yongshun Gong, Xiaolin Chen, Bei Guan, Zhiguang Yang, Yongji Wang, Qianxiang Wang, Lizhen Cui

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2024-03-25

备注: https://github.com/NL2Code/CodeS

💡 一句话要点

提出CodeS以解决自然语言到代码库生成问题

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

关键词: 自然语言处理 代码生成 软件工程 自动化开发 多层草图

📋 核心要点

  1. 现有方法在从自然语言需求生成完整代码库方面存在挑战，缺乏系统化的框架。
  2. 提出的CodeS框架通过多层草图将NL2Repo任务分解为RepoSketcher、FileSketcher和SketchFiller三个模块，提供系统化解决方案。
  3. 实验结果表明，CodeS在NL2Repo任务上表现出色，经过评估的有效性和实用性得到了验证。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在代码相关任务上的出色表现展示了完全自动化软件开发的潜力。为此，本文提出了一项新的软件工程任务，即自然语言到代码库（NL2Repo），旨在根据自然语言需求生成完整的代码库。为了解决这一任务，本文提出了一个简单而有效的框架CodeS，通过多层草图将NL2Repo分解为多个子任务。具体而言，CodeS包括三个模块：RepoSketcher、FileSketcher和SketchFiller。RepoSketcher首先为给定需求生成代码库的目录结构；FileSketcher随后为生成的结构中的每个文件生成文件草图；SketchFiller最终填充生成的文件草图中每个函数的细节。通过自动基准测试和人工反馈分析对CodeS进行评估，证明了其在NL2Repo任务上的有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从自然语言需求生成完整代码库的任务，现有方法往往缺乏系统性，导致生成的代码库结构不合理或功能不全。

核心思路：CodeS框架通过将NL2Repo任务分解为多个子任务，采用多层草图的方式，逐步生成代码库的目录结构、文件草图及函数细节，从而提高生成的准确性和完整性。

技术框架：CodeS框架由三个主要模块组成：RepoSketcher负责生成代码库的目录结构；FileSketcher为每个文件生成草图；SketchFiller则填充每个函数的具体实现，形成完整的代码库。

关键创新：CodeS的创新在于其多层草图的设计思路，通过分层次处理任务，显著提升了生成代码库的质量，与现有方法相比，提供了更系统化的解决方案。

关键设计：在设计中，RepoSketcher、FileSketcher和SketchFiller之间的交互和信息传递至关重要，确保每个模块生成的内容能够无缝衔接。此外，使用了SketchBLEU作为评估指标，确保生成结果的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CodeS在NL2Repo任务上表现优异，经过评估的有效性和实用性得到了验证。通过与基线模型的对比，CodeS在生成代码库的准确性和完整性上有显著提升，具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化编程工具和教育等。通过实现自然语言到代码库的自动生成，能够大幅提升开发效率，降低人力成本，促进软件工程的自动化进程，未来可能对软件开发行业产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The impressive performance of large language models (LLMs) on code-related tasks has shown the potential of fully automated software development. In light of this, we introduce a new software engineering task, namely Natural Language to code Repository (NL2Repo). This task aims to generate an entire code repository from its natural language requirements. To address this task, we propose a simple yet effective framework CodeS, which decomposes NL2Repo into multiple sub-tasks by a multi-layer sketch. Specifically, CodeS includes three modules: RepoSketcher, FileSketcher, and SketchFiller. RepoSketcher first generates a repository's directory structure for given requirements; FileSketcher then generates a file sketch for each file in the generated structure; SketchFiller finally fills in the details for each function in the generated file sketch. To rigorously assess CodeS on the NL2Repo task, we carry out evaluations through both automated benchmarking and manual feedback analysis. For benchmark-based evaluation, we craft a repository-oriented benchmark, SketchEval, and design an evaluation metric, SketchBLEU. For feedback-based evaluation, we develop a VSCode plugin for CodeS and engage 30 participants in conducting empirical studies. Extensive experiments prove the effectiveness and practicality of CodeS on the NL2Repo task.