我应该使用哪种提示技术？软件工程任务提示技术实证研究

论文概述

本文是一篇关于提示工程的实证研究论文，由 E. G. Santana Jr 等8位研究者共同完成。

This 综合性 实证 study 系统性ally evaluates 14 established 提示工程 techniques across 10 软件工程 tasks using 4 大语言模型 models. The research reveals which prompting techniques are most effective for different types of SE tasks, providing practical guidance on technique selection based on task complexity, 推理 requirements, and contextual needs.

研究目标

本研究的主要目标包括：

• 系统性 evaluation of 14 提示工程 techniques across 10 SE tasks
• Classification 框架 covering 6 core prompting dimensions: Zero-Shot, Few-Shot, Thought Generation, Ensembling, Self-Criticism, and Decomposition
• Analysis of technique effectiveness for complex logic/intensive 推理 vs. contextual understanding tasks

研究背景

当前挑战

1. 提示设计复杂：如何设计有效的提示来引导模型生成高质量输出
2. 优化困难：手动优化提示既耗时又难以找到最优解

研究动机

This 综合性 实证 study 系统性ally evaluates 14 established 提示工程 techniques across 10 软件工程 tasks using 4 大语言模型 models. The research reveals which prompting techniques are most effective for different types of …

为了解决这些挑战，本研究提出了创新的方法和技术，旨在提升大语言模型的性能和实用性。

核心方法

方法概述

The study employs a rigorous 实证 methodology: (1) Technique Selection: Identified 14 representative techniques spanning 6 core prompting dimensions from prior literature; (2) Task Coverage: Selected 10 diverse SE tasks including 代码生成, bug fixing, code summarization, test generation, code-oriented QA, etc.; (3) Model Diversity: Evaluated across 4 different 大语言模型s to ensure findings generalize; (4) Metrics: Measured accuracy, time consumption, token usage, and task-specific performance indicators; (5) Linguistic Analysis: Examined correlations between prompt characteristics and effectiveness; (6) Statistical Validation: Applied appropriate statistical tests to ensure significance of findings. Each technique-task-model combination was evaluated multiple times to ensure reliability.

核心创新点

1. 系统性 evaluation of 14…

   • 系统性 evaluation of 14 提示工程 techniques across 10 SE tasks

2. Classification 框架 covering 6 core prompting dimensions

   • Classification 框架 covering 6 core prompting dimensions: Zero-Shot, Few-Shot, Thought Generation, Ensembling, Self-Criticism, and Decomposition

3. Analysis of techniqu…

   • Analysis of technique effectiveness for complex logic/intensive 推理 vs. contextual understanding tasks

4. Correlation study be…

   • Correlation study between linguistic characteristics of prompts and technique effectiveness

5. 综合性 time and token c…

   • 综合性 time and token consumption analysis for each technique-task-model combination

6. Practical guidelines…

   • Practical guidelines for practitioners to select optimal techniques based on use case requirements

7. Performance comparis…

   • Performance comparison across 4 different 大语言模型 models to ensure generalizability

8. Task-specific recomm…

   • Task-specific recommendations for 代码生成, bug fixing, code-oriented QA, and other SE tasks

技术实现

该方法的技术实现包括以下关键环节：

• 数据处理：高效的数据预处理和特征提取机制
• 模型设计：创新的模型架构和优化策略
• 训练优化：先进的训练技术和调优方法
• 评估验证：全面的性能评估和效果验证

实验结果

实验设计

综合性 experiments across three main axes: (1) Task Complexity: Evaluated techniques on tasks requiring varying levels of 推理 (simple context-based vs. complex multi-step logic); (2) Model Comparison: Tested across 4 different 大语言模型 models to identify model-specific vs. universal patterns; (3) Resource Analysis: Measured time and token consumption for each configuration. Key findings: (a) Thought Generation and Decomposition techniques excel on complex 推理 tasks (代码生成, algorithmic problem-solving); (b) Few-Shot and Ensembling work better for context-heavy tasks (bug fixing, code summarization); (c) Self-Criticism provides consistent but modest improvements across tasks; (d) Zero-Shot surprisingly competitive on well-defined tasks. The study also reveals significant variation in resource consumption, with some techniques requiring 3-5x more tokens/time than others for similar performance.

性能表现

实验结果表明，该方法在多个方面取得了显著成效：

• 准确性提升：在基准测试中相比现有方法有明显改进
• 效率优化：推理速度和资源利用率得到显著提升
• 稳定性增强：在不同数据集和场景下表现一致稳定
• 可扩展性强：方法可以轻松扩展到更多任务类型

实际应用

该研究方法可以广泛应用于以下场景：

1. 代码生成与优化：自动代码生成、代码补全、错误检测和修复
2. 对话系统：智能客服、虚拟助手、多轮对话
3. 内容生成：文章写作、摘要生成、创意创作
4. 信息抽取：实体识别、关系抽取、知识构建

部署建议

在实际部署时，建议考虑以下几点：

• 任务适配：根据具体任务特点选择合适的配置参数
• 性能评估：在目标场景下进行充分的性能测试和验证
• 资源规划：合理评估计算资源需求，做好容量规划
• 持续优化：建立反馈机制，根据实际效果持续改进

技术细节

算法设计

The study employs a rigorous 实证 methodology: (1) Technique Selection: Identified 14 representative techniques spanning 6 core prompting dimensions from prior literature; (2) Task Coverage: Selected 10 diverse SE tasks including 代码生成, bug fixing, code summarization, test generation, code-oriented QA,…

关键技术组件

• 提示构建：创新的提示设计和优化机制

性能优化策略

为了提升方法的实用性和效率，研究团队采用了多项优化策略：

• 计算优化：减少算法复杂度，提升计算效率
• 内存优化：优化内存使用，降低资源占用
• 并行化：利用并行计算加速处理过程
• 鲁棒性增强：提高算法的稳定性和容错能力

研究意义

本研究具有重要的学术价值和实践意义：

学术贡献

• 理论创新：提出了新颖的理论方法和技术框架
• 深入分析：对现有方法进行了系统分析和改进
• 开放问题：识别了领域内的关键问题和未来方向

实用价值

• 性能提升：在实际应用中显著提升了模型的性能表现
• 易于实现：方法设计合理，便于在实际系统中部署应用
• 广泛适用：可以推广到多种不同的任务和应用场景
• 成本优化：有效降低了计算资源消耗和运维成本

未来展望

基于本研究成果，未来可以在以下方向继续深入探索：

• 扩展方法到更多领域和更复杂的任务场景
• 研究更高效的算法和更先进的优化策略
• 探索与其他前沿技术的融合和协同
• 开发更完善的工具链和应用平台

相关资源

• ArXiv 论文：2506.05614
• PDF 下载：点击下载
• 论文作者：E. G. Santana Jr, Gabriel Benjamin, Melissa Araujo, Harrison Santos, David Freitas 等
• 研究领域：prompt-engineering, comparative-study, software-engineering, 零样本, 少样本, thought-generation, ensembling, self-criticism

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本文内容基于 arXiv 论文 2506.05614 整理，详细技术细节请参阅原论文。