研究人员从GitHub收集了57.5K个独特的交易式提示数据集，重点关注集成到软件中的可复现的自然语言指令。他们开发了一个结构化本体来分析这些提示，揭示了在语言、领域、任务和模态方面多样化的使用模式，呈现典型的齐夫分布。该数据集和一个探索界面将被发布，以促进对提示的实证研究，并进行了全面的错误分析以确保标注质量。 AI
影响 该数据集可以实现对LLM提示工程的更深入理解和优化。
排序理由 该项目是一篇学术论文，详细介绍了一个新数据集和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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