Code4MeV2 : une plateforme de complétion de code orientée recherche

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

L'adoption d'outils de complétion de code alimentés par l'IA dans le développement logiciel a considérablement augmenté, mais les données d'interaction utilisateur générées par ces systèmes restent propriétaires au sein des grandes entreprises. Cela crée un obstacle pour la communauté académique, car les chercheurs doivent souvent développer des plateformes dédiées pour mener des études sur l'interaction humain--IA, rendant la recherche reproductible et l'analyse de données à grande échelle peu pratiques. Dans ce travail, nous présentons Code4MeV2, un plugin de complétion de code open-source et orienté recherche pour les IDE JetBrains, comme solution à cette limitation. Code4MeV2 est conçu selon une architecture client--serveur et propose une complétion de code en ligne ainsi qu'un assistant de chat contextuel. Sa contribution principale est un cadre de collecte de données modulaire et transparent, offrant aux chercheurs un contrôle précis sur la télémétrie et la collecte de contexte. Code4MeV2 atteint des performances comparables à celles de l'industrie en termes de complétion de code, avec une latence moyenne de 200~ms. Nous évaluons notre outil à travers une combinaison d'une évaluation d'experts et d'une étude utilisateur avec huit participants. Les retours des chercheurs et des utilisateurs quotidiens mettent en avant son caractère informatif et utile. Nous invitons la communauté à adopter et à contribuer à cet outil. Plus d'informations sur l'outil sont disponibles à l'adresse 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.