論文の概要: Show and Tell: Prompt Strategies for Style Control in Multi-Turn LLM Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13972v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 23:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.830521
• Title: Show and Tell: Prompt Strategies for Style Control in Multi-Turn LLM Code Generation
• Title（参考訳）: ショー・アンド・テル:マルチTurn LLMコード生成におけるスタイル制御のプロンプト戦略
• Authors: Jeremiah Bohr,
• Abstract要約: 言語モデルは、過剰な冗長性に傾向のある機能的に正しいコードを生成する。 命令ベース,例ベース,および組み合わせプロンプトが初期制御と拡張訓練の異なるパターンを生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models generate functionally correct code that tends toward excessive verbosity, with elaborate documentation and defensive patterns that diverge from human baselines. Two prompting mechanisms have emerged for stylistic control: instruction based prompts that articulate abstract directives, and example based prompts that provide concrete code demonstrations. The core problem is whether stylistic constraints persist when models enhance initial implementations with additional features while maintaining high functional accuracy. Here we show that instruction-based, example-based, and combined prompts produce distinct patterns of initial control and expansion discipline over one enhancement turn. We manipulated system prompts across four conditions in a paired two-turn protocol where models first generated solutions to an intermediate Python task, then revised their code under general improvement directives, holding the user task fixed (N = 160 paired programs). Combined prompts produced the strongest initial compression and greatest expansion discipline. Instructions showed large initial effects and moderate expansion discipline. Examples showed modest initial effects with no expansion discipline. These results show that initial prompt effectiveness and expansion discipline are separate aspects of prompt design, and that combined approaches provide the most stable stylistic control in this two-turn workflow.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは、過剰な冗長性に傾向がある機能的に正しいコードを生成します。 抽象的な指示を記述した命令ベースのプロンプトと、具体的なコードデモを提供する例ベースのプロンプトである。 中心的な問題は、モデルが機能的精度を維持しながら追加機能で初期実装を強化する際に、スタイリスティックな制約が持続するかどうかである。 ここでは、命令ベース、例ベース、および組み合わせプロンプトが、1つのエンハンスメントターンで初期制御と拡張規律の異なるパターンを生成することを示す。 モデルが最初に中間Pythonタスクのソリューションを生成し、その後、ユーザタスクの固定(N = 160ペアプログラム)を保ちながら、一般的な改善ディレクティブの下でコードを修正した2ターンプロトコルで、システムプロンプトを4つの条件で操作した。 組み合わせられたプロンプトは、最も強い初期圧縮と最大の拡張の規律を生み出した。 インストラクションは、大きな初期効果と適度な拡張の規律を示した。 例では、拡張の規律のない、控えめな初期効果を示した。 これらの結果は、初期的即効性と拡張の規律がプロンプト設計の別な側面であることを示し、この2ターンワークフローにおいて、組み合わせたアプローチが最も安定したスタイリスティックな制御を提供することを示している。

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