近10年来国际学术界在代码搜索与推荐、软件API推荐、软件构件技术及程序生成等领域开展了广泛而深入的研究工作。国内研究者在相关领域也开展了许多深入的研究工作，并取得了一些重要的研究成果，但还存在多个方面的不足。首先，国内学术界在相关领域的研究工作还比较少，所发表的论文以及发布的工具原型或数据集都远远少与国际学术界。其次，国内学术界在所开展的研究工作的广度和覆盖度方面还有所不足。例如，国内学术界在软件API推荐、程序代码自动生成以及知识抽取方面的研究还比较少。最后，国内学术界在相关方面所开展的系列性和系统性的研究工作还比较少。与之相比，国际学术界中有多位知名学者在相关方面开展了连续多年的系统性的研究工作，从而更有希望在相关方面取得突破性的进展并为工业界提供实用的技术解决方案和工具。
在服务及其组合的复用方面，Web API在现实中得到了广泛应用，但当前关于Web API的研究仍处于早期阶段。一方面，Web API设计还缺乏系统化的评估模型和度量指标。另一方面，如何从Web API设计者和API使用者两个视角自动化、智能化地应对Web API不可避免的频繁变化是一个亟待解决的重要问题。
服务组合已成为服务化软件系统开发过程中软件复用的一种重要形式，但由于服务化软件运行在一个动态、不确定的环境中，如何在服务组合过程中考虑来自用户需求的不确定性、执行环境的不确定性等因素，保证构造的服务在运行时能够满足用户的各种功能性、非功能性目标，并适用于更多贴近现实的应用场景，是服务组合技术下一步的发展方向。此外，在面对快速迭代、持续交付的软件开发过程，如何支持组合服务自动化、智能化的自适应与动态演化也是服务化软件系统未来发展的趋势和亟待解决的问题。
在面向部署运维的软件制品复用方面，尽管配置代码和镜像复用已成为支持软件持续部署和持续交付的重要手段，但是随着开源社区和互联网软件仓库的蓬勃发展，以系统部署、发布和运维为目标的软件代码和软件制品不断累积，形成了规模庞大的一类软件资源，同时，软件系统规模和复杂度的不断提高，也对如何复用和用好这类软件资源带来了挑战。因此，如何海量数据和资源中提取出有效的领域知识，并能够指导实现高效和最佳的部署与管理维护方案是有效复用此类制品与资源的关键所在。因此，在未来的发展中，该领域将以大规模自动化配置代码和制品为对象，以管好、用好和维护好为实际目标，以配置代码管理维护和使用中领域知识的获取、汇聚和使用为研究内容，形成一套知识驱动的配置代码和制品管理、维护和使用的理论方法和关键技术，对提升软件自动化运维质量和效率具有十分重要的研究价值与现实意义。
程序自动生成是近年来人们关注较多的热点问题，也是软件科学与人工智能领域共同关心的问题。不同领域的研究者对程序自动生成技术有不同的理解，共同推动着该问题的研究进展。人工智能领域的研究者将程序自动生成问题界定为：如何在不编写程序的前提下，依据大量存在的已知的输入输出数据，由计算机自动学习输入与输出之间的映射关系，该领域已出现的程序自动生成技术的研究也基于上述的认识展开。而在软件工程领域，研究者们对程序自动生成问题则有更多工程方面的认识和考虑，从软件工程的角度，软件的本质是客观世界的解决方案在计算机系统中的映射，研究者更倾向于将软件自动生成问题看作一个从自然语言描述的需求到程序语言描述的代码之间的映射，围绕这一思路也产生了众多研究成果。从当前的发展趋势看，上述两类方法的结合是程序生成研究的发展方向之一。