LLMベースのコードアシスタントを使用する際のコードリークの評価と軽減

LLMベースのコードアシスタントを使用する際に、開発者の独自のコードがアシスタントサービスプロバイダーに露出される可能性があるという問題に取り組む。コードの再構築手法とCodeCloakと呼ばれる新しいDRLエージェントを提案し、コードリークを最小限に抑えつつ、関連性の高い提案を維持することを目指す。