Code4MeV2: una Plataforma Orientada a la Investigación para la Finalización de Código

Code4MeV2: a Research-oriented Code-completion Platform

October 4, 2025

Autores: Roham Koohestani, Parham Bateni, Aydin Ebrahimi, Behdad Etezadi, Kiarash Karimi, Maliheh Izadi

cs.AI

Resumen

La adopción de herramientas de completado de código impulsadas por IA en el desarrollo de software ha aumentado considerablemente, sin embargo, los datos de interacción del usuario generados por estos sistemas siguen siendo propiedad de grandes corporaciones. Esto crea una barrera para la comunidad académica, ya que los investigadores a menudo deben desarrollar plataformas dedicadas para realizar estudios sobre la interacción humano-IA, lo que hace que la investigación reproducible y el análisis de datos a gran escala sean poco prácticos. En este trabajo, presentamos Code4MeV2, un complemento de completado de código de código abierto y orientado a la investigación para los IDEs de JetBrains, como solución a esta limitación. Code4MeV2 está diseñado utilizando una arquitectura cliente-servidor y cuenta con completado de código en línea y un asistente de chat consciente del contexto. Su contribución principal es un marco de recopilación de datos modular y transparente que brinda a los investigadores un control detallado sobre la telemetría y la recopilación de contexto. Code4MeV2 alcanza un rendimiento comparable al de la industria en términos de completado de código, con una latencia promedio de 200~ms. Evaluamos nuestra herramienta mediante una combinación de una evaluación experta y un estudio de usuarios con ocho participantes. Los comentarios tanto de investigadores como de usuarios diarios destacan su informatividad y utilidad. Invitamos a la comunidad a adoptar y contribuir a esta herramienta. Más información sobre la herramienta se puede encontrar en 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.