Selection of Prompt Engineering Techniques for Code Generation through Predicting Code Complexity
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Chung-Yu, DaghighFarsoodeh, Alireza, Pham, Hung Viet |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Task-oriented Prompt Enhancement via Script Generation
di: Wang, Chung-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Chung-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Consistency Meets Verification: Enhancing Test Generation Quality in Large Language Models Without Ground-Truth Solutions
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2026)
Automated Prompt Engineering for Cost-Effective Code Generation Using Evolutionary Algorithm
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep-Bench: Deep Learning Benchmark Dataset for Code Generation
di: Daghighfarsoodeh, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Daghighfarsoodeh, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation
di: Jin, Kailun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Kailun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Prompt Engineering Techniques for Secure Code Generation with GPT Models
di: Bruni, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bruni, Marc, et al.
Pubblicazione: (2025)
TDD Governance for Multi-Agent Code Generation via Prompt Engineering
di: Hasanli, Tarlan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hasanli, Tarlan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Predicting the Understandability of Computational Notebooks through Code Metrics Analysis
di: Ghahfarokhi, Mojtaba Mostafavi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghahfarokhi, Mojtaba Mostafavi, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Role of Fault Localization Context for LLM-Based Program Repair
di: Sepidband, Melika, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sepidband, Melika, et al.
Pubblicazione: (2026)
Selective Prompt Anchoring for Code Generation
di: Tian, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Effective Code Membership Inference for Code Completion Models via Adversarial Prompts
di: Jiang, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do Prompt Patterns Affect Code Quality? A First Empirical Assessment of ChatGPT-Generated Code
di: Della Porta, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Della Porta, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
$\mathbb{USCD}$: Improving Code Generation of LLMs by Uncertainty-Aware Selective Contrastive Decoding
di: Wang, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Readability Spectrum: Patterns, Issues, and Prompt Effects in LLM-Generated Code
di: Ye, Hengzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Hengzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompting Techniques for Secure Code Generation: A Systematic Investigation
di: Tony, Catherine, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tony, Catherine, et al.
Pubblicazione: (2024)
INTERVENOR: Prompting the Coding Ability of Large Language Models with the Interactive Chain of Repair
di: Wang, Hanbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Hanbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
CodeFort: Robust Training for Code Generation Models
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Multimodal LLMs on Code Generation for Complex Interactive Webpages
di: Wu, Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Fan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimizing Code Runtime Performance through Context-Aware Retrieval-Augmented Generation
di: Acharya, Manish, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Acharya, Manish, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tests as Prompt: A Test-Driven-Development Benchmark for LLM Code Generation
di: Cui, Yi
Pubblicazione: (2025)
di: Cui, Yi
Pubblicazione: (2025)
RedCode: Risky Code Execution and Generation Benchmark for Code Agents
di: Guo, Chengquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Chengquan, et al.
Pubblicazione: (2024)
CodeTF: One-stop Transformer Library for State-of-the-art Code LLMs
di: Bui, Nghi D. Q., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bui, Nghi D. Q., et al.
Pubblicazione: (2023)
CodeAlignBench: Assessing Code Generation Models on Developer-Preferred Code Adjustments
di: Mehralian, Forough, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehralian, Forough, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tree-of-Code: A Tree-Structured Exploring Framework for End-to-End Code Generation and Execution in Complex Task Handling
di: Ni, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ni, Ziyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing LLM-Based Code Generation with Complexity Metrics: A Feedback-Driven Approach
di: Sepidband, Melika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sepidband, Melika, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI Code in the Wild: Measuring Security Risks and Ecosystem Shifts of AI-Generated Code in Modern Software
di: Wang, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bin, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeCoT: Tackling Code Syntax Errors in CoT Reasoning for Code Generation
di: Huang, Dong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Dong, et al.
Pubblicazione: (2023)
Knowledge-Guided Prompt Learning for Request Quality Assurance in Public Code Review
di: Li, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Lin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncovering LLM-Generated Code: A Zero-Shot Synthetic Code Detector via Code Rewriting
di: Ye, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-Context Code-Text Learning for Bimodal Software Engineering
di: Tang, Xunzhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Xunzhu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Code Copycat Conundrum: Demystifying Repetition in LLM-based Code Generation
di: Liu, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Mingwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
AutoTest: Evolutionary Code Solution Selection with Test Cases
di: Duan, Zhihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Zhihua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Engineering Pitfalls in AI Coding Tools: An Empirical Study of Bugs in Claude Code, Codex, and Gemini CLI
di: Zhang, Ruixin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Ruixin, et al.
Pubblicazione: (2026)
BabelCoder: Agentic Code Translation with Specification Alignment
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rabbi, Fazle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Techniques for Python Source Code Vulnerability Detection
di: Farasat, Talaya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Farasat, Talaya, et al.
Pubblicazione: (2024)
Klear-CodeTest: Scalable Test Case Generation for Code Reinforcement Learning
di: Fu, Jia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fu, Jia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncovering Intention through LLM-Driven Code Snippet Description Generation
di: Nugroho, Yusuf Sulistyo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nugroho, Yusuf Sulistyo, et al.
Pubblicazione: (2025)
BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions
di: Zhuo, Terry Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuo, Terry Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development
di: Zhou, Qixing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Qixing, et al.
Pubblicazione: (2026)
COAST: Enhancing the Code Debugging Ability of LLMs through Communicative Agent Based Data Synthesis
di: Yang, Weiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Weiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Task-oriented Prompt Enhancement via Script Generation
di: Wang, Chung-Yu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Consistency Meets Verification: Enhancing Test Generation Quality in Large Language Models Without Ground-Truth Solutions
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Automated Prompt Engineering for Cost-Effective Code Generation Using Evolutionary Algorithm
di: Taherkhani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep-Bench: Deep Learning Benchmark Dataset for Code Generation
di: Daghighfarsoodeh, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation
di: Jin, Kailun, et al.
Pubblicazione: (2024)