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English(EN) Experimental Analysis of Productive Interaction Strategy with ChatGPT: User Study on Function and Project-level Code Generation Tasks

研究揭示 ChatGPT 高效代码生成的 3 个关键因素

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项新近发表在 arXiv 上的研究，探讨了用户如何与 ChatGPT 交互以完成代码生成任务，重点关注超越简单函数生成的项目级复杂性。该研究招募了 36 名参与者，他们使用了特定的提示策略与 ChatGPT 交互，并通过屏幕录像和聊天记录对其交互进行了分析。研究确定了三个持续提高生产力的关键交互特征，提出了五条增强人类-大型语言模型（HLI）在编码中交互的指南，并分类了 29 个常见错误及其建议的解决方案。 AI

影响 确定了具体的交互策略和指南，以提高开发人员在使用大型语言模型进行复杂编码任务时的生产力。

排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了关于大型语言模型交互以进行代码生成的用户研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究揭示 ChatGPT 高效代码生成的 3 个关键因素

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sangwon Hyun, Hyunjun Kim, Jinhyuk Jang, Hyojin Choi, M. Ali Babar ·

    ChatGPT 生产力交互策略的实验性分析：面向功能和项目级代码生成任务的用户研究

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