3,583 papers
arXiv:2508.11717 93 14 авг. 2025 г. PRO

WIP: Использование LLM для обеспечения принципов проектирования в коде студентов: анализ стратегий промптинга и RAG

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Обнаружено: LLM выдают размытые ответы не из-за ограничений модели, а потому что пользователи задают расплывчатые вопросы вместо конкретных технических заданий. Исследование на задаче code review показало: промпт должен работать как ТЗ для исполнителя, а не как вопрос оракулу. Четыре паттерна структурирования (явные критерии + формат ответа + роль + баланс детали/общее) превращают один и тот же запрос из «проанализируй код» в систему, которая выдает точный, полный и практически применимый результат.
Адаптировать под запрос

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с