CodeChat

CodeChat是一个包含82845个真实世界开发者与大型语言模型对话的大型数据集，其中包含了超过368506个代码片段，涵盖了超过20种编程语言。数据集来源于WildChat数据集，旨在帮助研究人员理解开发者如何与大型语言模型交互，以及这些交互如何影响任务结果、代码质量和软件开发工作流程。

CodeChat is a large-scale dataset containing 82,845 real-world conversations between developers and large language models (LLMs), with over 368,506 code snippets spanning more than 20 programming languages. Derived from the WildChat dataset, this resource aims to assist researchers in understanding how developers interact with LLMs, as well as how such interactions affect task outcomes, code quality, and software development workflows.

原始信息汇总

CodeChat 数据集概述

基本信息

• 名称：CodeChat
• 描述：包含开发者与大型语言模型（LLM）真实对话的大规模数据集，用于实证分析开发者在实际编码工作流程中与LLM的交互方式
• 来源：WildChat数据集
• 许可证：ODC-BY（Open Data Commons Attribution）

数据规模

• 对话数量：82,845条
• 代码片段数量：368,506个
• 编程语言：20多种（包括Python、JavaScript、Java、C++、C#等）

数据结构

• 格式：JSON
• 内容：完整的开发者-LLM多轮对话，包含逐轮对话内容和相关代码片段

使用方式

python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("Suzhen/CodeChat") print(ds[train][0])

相关资源

• 论文：https://arxiv.org/abs/2509.10402
• GitHub项目：https://github.com/Software-Evolution-Analytics-Lab-SEAL/CodeChat
• 参考数据集：https://huggingface.co/datasets/allenai/WildChat

引用信息

bibtex @misc{zhong2025developerllmconversationsempiricalstudy, title={Developer-LLM Conversations: An Empirical Study of Interactions and Generated Code Quality}, author={Suzhen Zhong and Ying Zou and Bram Adams}, year={2025}, eprint={2509.10402}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.SE}, url={https://arxiv.org/abs/2509.10402}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CodeChat数据集的构建基于WildChat数据集，通过系统化过滤流程提取与软件开发相关的对话内容。研究团队首先从WildChat中筛选出包含代码片段的对话，采用Markdown格式的三反引号作为代码块标识符进行识别。经过过滤后，最终得到82,845个真实世界的开发者与LLM对话，涵盖311,161个对话轮次和368,506个代码片段，涉及超过20种编程语言。数据集保留了原始元数据如对话ID、模型类型、时间戳和匿名化IP哈希，确保数据的可追溯性和可复现性。

使用方法

该数据集适用于实证研究和工具开发，支持对开发者-LLM交互模式、代码质量分析和话题演化等多维度研究。使用者可通过Hugging Face平台获取数据集，利用其提供的元数据（如编程语言标签、时间序列信息）进行纵向分析。对于代码质量评估，建议结合Pylint、ESLint等静态分析工具对代码片段进行缺陷检测。在多轮对话分析中，可采用C4等代码克隆检测模型识别任务连续性，并通过BERTopic等主题建模技术追踪对话话题的演变轨迹。

背景与挑战

背景概述

CodeChat数据集由Suzhen Zhong、Ying Zou和Bram Adams等研究人员于2025年创建，依托加拿大女王大学的研究团队，旨在深入分析开发者与大型语言模型（LLM）在实际编程任务中的对话交互模式。该数据集源自WildChat数据集，包含82,845条真实对话、311,161个对话轮次和368,506个代码片段，覆盖20余种编程语言，聚焦于代码生成、API解释和迭代式问题解决等核心研究问题。CodeChat为理解LLM在软件开发中的实际应用提供了关键实证基础，显著推动了对话式编程辅助工具的研究与优化。

当前挑战

CodeChat致力于解决代码生成质量评估和开发者-LLM交互动态分析的领域挑战，包括多语言代码缺陷检测、对话结构复杂性建模以及真实场景下的错误演化追踪。构建过程中的挑战主要体现为数据清洗与标注的复杂性，需从海量对话中精确提取代码片段并识别多轮对话中的任务连续性；同时，数据隐私与知识产权限制要求对原始对话进行匿名化处理，且需开发新型指标（如Token Ratio和Prompt Design Gap）以量化交互效率与代码质量，涉及大规模静态分析工具集成和多语言错误模式的一致性验证。

常用场景

经典使用场景

在软件工程领域，CodeChat数据集为研究开发者与大型语言模型（LLM）之间的交互动态提供了关键数据支持。该数据集最经典的使用场景包括分析多轮对话中代码生成的质量演变、识别常见编程任务的主题分布，以及评估不同编程语言下LLM生成代码的缺陷模式。例如，研究者可通过该数据集追踪开发者在多轮对话中如何逐步修正语法错误或优化代码结构，从而揭示LLM在实际开发中的辅助效率与局限性。

解决学术问题

CodeChat数据集解决了多个核心学术问题，包括量化LLM生成代码的常见缺陷（如Python中未定义变量占比30.8%、Java中缺少文档注释达75.9%），揭示多轮对话对代码质量的改进规律（如Java文档违规率在5轮对话中下降14.7%），以及识别开发者与LLM交互中的典型模式（如68%为多轮对话，37.8%因需求切换导致对话延长）。这些发现为改进LLM的代码生成可靠性、优化提示词设计以及开发自动化质量控制工具提供了实证基础。

实际应用

在实际应用中，CodeChat数据集被广泛应用于构建智能编程助手和集成开发环境（IDE）工具。例如，企业可基于该数据集中识别的高频问题（如C#中49.2%的命名空间错误）开发实时代码检查插件；教育机构可利用其多语言代码样本设计编程教学模块，帮助学生避免常见陷阱；开发者社区则通过分析对话模式优化与LLM的交互策略，提升代码生成效率与准确性。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能辅助编程领域，CodeChat数据集为开发者与大语言模型（LLM）的交互研究提供了重要实证基础。当前研究聚焦于多轮对话结构分析、跨语言代码生成质量评估以及提示工程优化策略。热点方向包括LLM生成代码的缺陷模式识别，如Python中未定义变量（83.4%）和Java文档缺失（75.9%）等语言特异性问题；多轮对话中错误修复机制的有效性探究，特别是通过显式指出错误并请求修正的策略可实现22.8%的语法错误解决率。这些研究显著推动了智能编程助手在实时协作、代码质量保障和交互设计方面的进展，为构建更可靠的人机协同开发环境提供关键洞察。

相关研究论文

• Developer-LLM Conversations: An Empirical Study of Interactions and Generated Code Quality

  Queen's University, Kingston, ON K7L 3N6, Canada · 2025年