大規模言語モデル（LLM）を搭載したプログラミングアシスタントが普及し、特にChatGPTのような対話型アシスタントは経験の少ないプログラマーにとってアクセスしやすくなっています。しかし、これらのツールの機能の多様性や、ウェブ検索やコード実行、情報取得を強化する拡張機能の不均一な導入により、ユーザーはシステムの能力について誤解をする可能性があります。このような誤解が、過剰な依存や非生産的な実践、十分な品質管理の欠如を引き起こすことがあります。本研究では、対話型LLMベースのアシスタントを使用する際のユーザーの誤解を特定し、ユーザーが持つ期待の不一致やデバッグや最適化に必要な情報の範囲に関する深い概念的問題についても触れています。これらの結果は、プログラミング機能をユーザーに明確に伝えるLLMベースのツールの設計の重要性を強調しています。