ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ НА РОЗРОБКУ ВЕБСАЙТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФРЕЙМВОРКУ VUE
DOI:
https://doi.org/10.31548/itees.2025.01.038Ключові слова:
великі мовні моделі, Vue.js, веброзробка, інтелектуальна автоматизація, UI-компоненти, продуктивність, програмна інженеріяАнотація
У цій статті досліджується трансформаційний вплив великих мовних моделей (LLM) на сучасну компонентно-орієнтовану веброзробку, використовуючи фреймворк Vue.js як конкретний приклад. Синтезуючи результати широкого емпіричного дослідження розробки програмного забезпечення за допомогою LLM [1], ми аналізуємо парадигматичний зсув від нативних робочих процесів фреймворку до процесів, доповнених LLM. Аналіз охоплює весь життєвий цикл проєкту, виявляючи значне підвищення продуктивності на етапах реалізації та розгортання, зокрема у створенні компонентів, автоматизації тестування та налаштуванні інфраструктури. Однак ці переваги врівноважуються критичними викликами, серед яких занепокоєння щодо надійності коду, увічнення конфліктів версій через застарілі навчальні дані та ризик когнітивного розвантаження серед розробників. Ми стверджуємо, що інтеграція LLM переосмислює роль старшого розробника, перетворюючи його з основного генератора коду на експерта-валідатора та архітектурного наглядача. Стаття завершується окресленням ключових ризиків та пропозицією напрямків для майбутніх досліджень, наголошуючи на необхідності створення специфічних для фреймворку бенчмарків для оцінки якості коду, згенерованого ШІ, та лонгітюдних досліджень щодо супроводжуваності Vue.js-застосунків, розроблених за допомогою LLM.
Посилання
1. Liu, Y., Chen, J., Bi, T., Grundy, J., Wang, Y., Yu, J., Chen, T., Tang, Y., & Zheng, Z. (2024). An empirical study on low code programming using traditional vs large language model support [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.01156.
2. Pearce, H., Ahmad, B., Tan, B., Dolan-Gavitt, B., & Karri, R. (2025). Asleep at the keyboard? Assessing the security of GitHub Copilot’s code contributions. Communications of the ACM, 68(2), 96–105. https://doi.org/10.1145/361072.
3. Jošt, G., Taneski, V., & Karakatič, S. (2024). The impact of large language models on programming education and student learning outcomes. Applied Sciences, 14(10), Article 4115. https://doi.org/10.3390/app14104115.
4. Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., Yee, L., & Zemmel, R. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.
5. Urlana, A., Kumar, C. V., Singh, A. K., Garlapati, B. M., Chalamala, S. R., & Mishra, R. (2024). LLMs with industrial lens: Deciphering the challenges and prospects - A survey [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.14558. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.14558.
6. Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586.
7. W3Techs. Usage statistics and market shares of JavaScript libraries. https://w3techs.com/technologies/overview/javascript_library (25.09.2025).
8. Xu, K., Mao, Y., Guan, X., & Feng, Z. (2025). Web-Bench: A LLM code benchmark based on web standards and frameworks [Preprint]. arXiv. https://arxiv.org/abs/2505.07473.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Інформаційні технології в економіці та природокористуванні
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
