| P01 · Peng 외 — The Impact of AI on Developer Productivity |
본문 Study Design·Results |
핵심 |
사람의 코딩 완료 시간과 AI 접근 조건 비교 |
| P02 · Cui 외 — The Effects of Generative AI On High-Skilled Work |
본문 1·2절 |
핵심 |
기업 업무 산출량으로 질문의 현장 범위를 보완 |
| P03 · Becker 외 — Measuring the Impact of Early-2025 AI |
본문 2·3·4.1절 |
핵심 |
숙련자·기존 저장소·완료 시간으로 질문에 가장 근접 |
| P04 · Butler 외 — Dear Diary |
초록 |
배경 |
지각된 유용성과 업무 경험; 시간 효과 근거로 사용하지 않음 |
| P05 · Gambacorta 외 — Generative AI and labour productivity |
원문 2·3절 |
핵심 · 4순위 |
코드 행 수·부서별 도입·매칭과 이중차분. 무작위배정 연구와 구분 |
| P06 · Ziegler 외 — Productivity Assessment of Neural Code Completion |
초록 |
배경 |
지각된 생산성과 제안 수락률의 관계 |
| P07 · Barke 외 — Grounded Copilot |
초록 |
배경 |
상호작용 설명에 활용; 시간의 인과효과와 구분 |
| P08 · Perry 외 — Do Users Write More Insecure Code with AI Assistants? |
초록 |
배경 |
속도와 별개인 보안 품질의 관점 보완 |
| P09 · Chen 외 — Evaluating Large Language Models Trained on Code |
초록 |
이번 질문 제외 |
모델 코드 평가와 사람의 작업 시간은 분석 단위가 다름 |
| P10 · Dakhel 외 — GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability? |
초록 |
이번 질문 제외 |
이번 사람 대상 시간·산출량 비교의 핵심 표에 넣지 않음 |