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AIDB Daily Papers

READMEのスタイルと内容をチェック:LintMeによる改善

原題: Linting Style and Substance in READMEs
著者: Hima Mynampaty, Nathania Josephine, Katherine E. Isaacs, Andrew M. McNutt
公開日: 2026-02-27 | 分野: LLM 効率化 人間 デザイン ソフトウェア

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • READMEの品質はプロジェクトの第一印象を左右するが、その基準は状況によって異なる。
  • LintMeは、プログラム操作とLLMによる内容評価を組み合わせ、文体と内容の問題を改善する。
  • ユーザー調査の結果、LintMeのデザインは使いやすく、柔軟で、ニーズに合致していることが示された。

Abstract

READMEs shape first impressions of software projects, yet what constitutes a good README varies across audiences and contexts. Research software needs reproducibility details, while open-source libraries might prioritize quick-start guides. Through a design probe, LintMe, we explore how linting can be used to improve READMEs given these diverse contexts, aiding style and content issues while preserving authorial agency. Users create context-specific checks using a lightweight DSL that uses a novel combination of programmatic operations (e.g., for broken links) with LLM-based content evaluation (e.g., for detecting jargon), yielding checks that would be challenging for prior linters. Through a user study (N=11), comparison with naive LLM usage, and an extensibility case study, we find that our design is approachable, flexible, and well matched with the needs of this domain. This work opens the door for linting more complex documentation and other culturally mediated text-based documents.

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