[代码评估-经验研究-会议ICPC]Analyzing Prompt Influence on Automated Method Generation:An Empirical Study

全文总结

这篇论文题为《Analyzing Prompt Influence on Automated Method Generation: An Empirical Study with Copilot》。

研究背景

1. 背景介绍: 这篇文章的研究背景是生成式人工智能（Generative AI）正在改变开发者与软件系统的交互方式，提供了可以生成和交付新内容的服务，以满足开发者的实际需求。例如，开发者可以通过自然语言提示直接从IDE中请求新代码，而基于生成式AI的服务如Copilot会立即响应提示并提供可用的代码片段。设计良好的提示是提示工程（Prompt Engineering）的重要任务。
2. 研究内容: 该问题的研究内容包括系统地研究八个提示特征对生成代码的风格和内容的影响，以及对生成代码的正确性、复杂性、大小和与开发者代码相似度的影响。
3. 文献综述: 该问题的相关工作有：Denny等人研究了Python编程问题解决中提示变化的影响；White等人提出了