在《COLDECO：用于AI生成代码的终端用户电子表格检查工具》一文中，来自UCSD和Microsoft的研究人员团队介绍了一种创新工具，旨在解决由大型语言模型（LLMs）为表格数据任务生成的代码的准确性和信任度的挑战。当前的问题是LLMs可以生成复杂且潜在不正确的代码，这对依赖这些模型处理电子表格数据任务的非程序员构成了重要的挑战。
该领域目前的方法通常要求专业程序员评估和修复LLMs生成的代码，这限制了这些工具的可访问性。COLDECO致力于通过提供终端用户检查功能来弥合这一差距，以增强用户对LLM生成的表格数据任务的代码的理解和信任。
COLDECO在其基于网格的界面中提供了两个关键功能。首先，它允许用户将生成的解决方案分解为中间辅助列，使他们能够逐步理解问题的解决过程。这个功能实际上将复杂的代码分解为更易管理的组件。其次，用户可以与一张过滤后的摘要行表格进行交互，该表格突出显示程序中的有趣案例，更容易识别问题和异常情况。
在涉及24名参与者的用户研究中，COLDECO的功能被证明对理解和验证由LLM生成的代码非常有价值。用户发现辅助列和摘要行两者对于理解代码非常有帮助，他们更倾向于同时使用这些功能。然而，参与者表示希望了解摘要行生成的更多透明度，这将进一步增强他们信任和理解代码的能力。
总而言之，COLDECO是一个有希望建立在电子表格中使用AI生成的代码的非程序员工具，提供了有价值的代码检查和验证功能。它解决了LLM生成代码准确性方面透明度和信任的紧迫需求，最终使得编程对更广泛的用户群体更加可访问。