[论文] PromptResponse: Optimizing Prompts for LLM Coding Tasks
来源：arXiv AI 论文收录：2026/8/24
✦ AI 解读
该论文研究提示词格式对LLM编码任务的影响。通过构造五种语义相同但格式不同的HumanEval变体（基线、JSON、Markdown、YAML及LLM调优版），让GPT-4o执行8200次实验，发现一致的格式（尤其是JSON）能提升代码生成的效率和语法稳定性。研究为优化编码提示词提供了实证依据。
Large language models (LLMs) are increasingly used in research workflows and software development pipelines, yet their output remains sensitive to input prompt variations. This paper presents $\unicode{x00AB}$PromptResponse$\unicode{x00BB}$, a controlled study examining how formatting and LLM-based tuning of coding task prompts affect the resulting code's performance, efficiency, and stability. Using five semantically identical yet syntactically distinct variants of the HumanEval dataset$\unicode{x2014}$baseline, JSON, Markdown, YAML, and an LLM-tuned version$\unicode{x2014}$we had GPT-4o solve its coding problems over 8200$\unicode{x00A0}$executions. Our results show that consistent formatting$\unicode{x2014}$especially JSON$\unicode{x2014}$improves generation efficiency and syntactic sta
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