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ISO-Grounded NFRs 改进 LLM 代码质量，但不总是改进正确性

一篇新的研究论文探讨了如何通过将非功能性需求 (NFRs) 基于 ISO/IEC 25010 质量模型来改进大型语言模型 (LLM) 的代码生成。研究发现，使用富文本自然语言或结构化 JSON 来指定 NFRs 可以增强静态质量指标并降低对提示变化的敏感性，尽管它不能持续提高功能正确性。研究表明，NFRs 的语义内容比其格式更重要，这表明实践者应关注基于标准的 NFR 内容。