Code4MeV2: Eine Forschungsorientierte Code-Vervollständigungsplattform

Code4MeV2: a Research-oriented Code-completion Platform

October 4, 2025

papers.authors: Roham Koohestani, Parham Bateni, Aydin Ebrahimi, Behdad Etezadi, Kiarash Karimi, Maliheh Izadi

cs.AI

papers.abstract

Die Einführung von KI-gestützten Code-Vervollständigungswerkzeugen in der Softwareentwicklung hat erheblich zugenommen, doch die durch diese Systeme erzeugten Nutzerinteraktionsdaten bleiben innerhalb großer Unternehmen proprietär. Dies stellt eine Barriere für die akademische Gemeinschaft dar, da Forscher oft dedizierte Plattformen entwickeln müssen, um Studien zur Mensch-KI-Interaktion durchzuführen, was reproduzierbare Forschung und groß angelegte Datenanalysen unpraktisch macht. In dieser Arbeit stellen wir Code4MeV2 vor, ein forschungsorientiertes, quelloffenes Code-Vervollständigungs-Plugin für JetBrains IDEs, als Lösung für diese Einschränkung. Code4MeV2 ist mit einer Client-Server-Architektur entworfen und bietet Inline-Code-Vervollständigung sowie einen kontextbewussten Chat-Assistenten. Sein Kernbeitrag ist ein modulares und transparentes Datenerfassungsframework, das Forschern eine fein abgestimmte Kontrolle über Telemetrie und Kontexterfassung ermöglicht. Code4MeV2 erreicht eine mit der Industrie vergleichbare Leistung in Bezug auf die Code-Vervollständigung, mit einer durchschnittlichen Latenz von 200~ms. Wir bewerten unser Tool durch eine Kombination aus einer Expertenbewertung und einer Nutzerstudie mit acht Teilnehmern. Das Feedback sowohl von Forschern als auch von täglichen Nutzern unterstreicht seine Informativität und Nützlichkeit. Wir laden die Gemeinschaft ein, dieses Tool zu übernehmen und dazu beizutragen. Weitere Informationen über das Tool finden Sie unter https://app.code4me.me.

English

The adoption of AI-powered code completion tools in software development has increased substantially, yet the user interaction data produced by these systems remain proprietary within large corporations. This creates a barrier for the academic community, as researchers must often develop dedicated platforms to conduct studies on human--AI interaction, making reproducible research and large-scale data analysis impractical. In this work, we introduce Code4MeV2, a research-oriented, open-source code completion plugin for JetBrains IDEs, as a solution to this limitation. Code4MeV2 is designed using a client--server architecture and features inline code completion and a context-aware chat assistant. Its core contribution is a modular and transparent data collection framework that gives researchers fine-grained control over telemetry and context gathering. Code4MeV2 achieves industry-comparable performance in terms of code completion, with an average latency of 200~ms. We assess our tool through a combination of an expert evaluation and a user study with eight participants. Feedback from both researchers and daily users highlights its informativeness and usefulness. We invite the community to adopt and contribute to this tool. More information about the tool can be found at https://app.code4me.me.