論文の概要: Prompt-Induced Waste in Coding Agents: Reasoning Structure, Tool Behavior, and End-to-End Cost
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01347v2
- Date: Wed, 05 Aug 2026 05:05:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.077318
- Title: Prompt-Induced Waste in Coding Agents: Reasoning Structure, Tool Behavior, and End-to-End Cost
- Title（参考訳）: コーディング剤中のプロンプト性廃棄物:構造, 工具挙動, エンド・ツー・エンドコスト
- Authors: Sarel Weinberger, Amir Hozez,
- Abstract要約: コーディングエージェントは単に命令を実行するのではなく、これらの命令のワード化によって、どれだけの作業が実行され、どの作業が実行されるか、その作業にどれだけのコストがかかるかが変わります。
本稿では,複数の推論モデル,2つの実コードエージェントハーネス,隠れ評価によるソフトウェアタスクの事前登録について述べる。
主な発見は、いくつかの一般的なプロンプトの習慣が、成功を改善することなく、かなりの余分な作業を生み出すことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coding agents do not simply execute instructions; the wording of those instructions changes how much work they perform, what kind of work they perform, and how much that work costs. We present a preregistered study across multiple reasoning models, two real coding-agent harnesses, and controlled software tasks with hidden evaluation. The main finding is that several common prompt habits create substantial extra work without improving success. Asking for multiple approaches causes agents to develop and discard several solution paths before implementing one. Telling them to think deeply mainly produces longer visible reasoning, while demanding maximum certainty encourages repeated checking, extra tests, additional turns, and longer execution. Misleading architectural hints can also push agents toward unsupported lines of investigation. By contrast, prompts that define scope, request the smallest sufficient change, and include a clear stopping rule preserve diagnosis and validation while avoiding unnecessary work. This shows that effective prompts are not merely shorter; they are better bounded. We further show that different kinds of waste propagate through different channels. Some remain mostly in reasoning, while others expand into tool use, latency, repeated testing, and context growth. The agent harness itself can matter even more than the prompt, because system instructions, turn structure, and tool policy strongly shape total cost. Overall, prompt design is an operational control over coding-agent behavior. Efficient agents require prompts that focus work, avoid unnecessary exploration, and stop once the task is complete.
- Abstract（参考訳）: コーディングエージェントは単に命令を実行するのではなく、これらの命令のワード化によって、どれだけの作業が実行され、どの作業が実行されるか、その作業にどれだけのコストがかかるかが変わります。
本稿では,複数の推論モデル,2つの実コードエージェントハーネス,隠れ評価によるソフトウェアタスクの事前登録について述べる。
主な発見は、いくつかの一般的なプロンプトの習慣が、成功を改善することなく、かなりの余分な作業を生み出すことである。
複数のアプローチを求めると、エージェントはそれを実装する前にいくつかのソリューションパスを開発して破棄する。
深く考えるように指示することは、主に目に見える推論を長くし、最大の確実性を要求することは、繰り返しチェック、追加のテスト、追加のターン、実行を奨励します。
アーキテクチャ上のヒントを誤解することは、エージェントを無防備な捜査線へと押し上げることもできる。
対照的に、スコープを定義し、最小限の変更を要求するプロンプトや、不要な作業を避けながら診断と検証を明確な停止ルールを含む。
これは、効果的なプロンプトが単に短いだけでなく、バウンドが良いことを示している。
さらに, 異なる種類の廃棄物が異なる経路を伝播することを示す。
一部は推論に留まり、他のものはツールの使用、レイテンシ、繰り返しテスト、コンテキストの成長に拡大している。
エージェント自身は、システム命令、ターン構造、ツールポリシーが総コストを強く形作るため、プロンプト以上に重要である。
全体として、プロンプトデザインはコーディングエージェントの振る舞いを操作的に制御するものである。
効率的なエージェントは、作業に集中し、不要な探索を避け、タスクが完了したら停止するプロンプトを必要とする。
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