代码生成与人工智能辅助编程评估数据集_Code_Generation_and_AI_Assisted_Programming_Evaluation_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码生成, 人工智能, 编程辅助, 软件工程, 代码评估, 机器学习, 数据分析, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自编程社区和学术研究的数据，记录了用于评估代码生成和人工智能辅助编程技术的代码片段及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的代码示例集合。
地理范围：数据来源未作地域限制，可能涵盖全球范围内的编程实践。
数据维度：数据集包含代码片段、相关描述信息、评估指标等，具体字段信息需参考原始CSV文件。
数据格式：CSV格式，文件名为df_ai4code.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的编程社区或学术研究，已进行初步的数据整理和结构化处理。
该数据集适合用于代码生成模型、编程辅助工具的开发与评估，以及软件工程领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于人工智能、软件工程等领域的学术研究，如代码生成算法的性能评估、编程辅助工具的有效性分析等。
行业应用：可以为软件开发行业提供数据支持，特别是在代码自动补全、智能提示、代码质量评估等方向。
决策支持：支持开发团队在选择代码生成工具、评估编程辅助技术时提供数据支撑，从而优化开发流程。
教育和培训：作为计算机科学和软件工程课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码生成和人工智能辅助编程技术。
此数据集特别适合用于探索代码生成模型在不同编程场景下的表现，以及评估人工智能辅助编程对开发效率和代码质量的影响，帮助用户提升编程技能，推动软件开发领域的技术创新。
