論文の概要: Same Task, Different Work: Prompt-Induced Waste in Coding Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01347v3
• Date: Thu, 06 Aug 2026 05:54:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 17:43:06.611511
• Title: Same Task, Different Work: Prompt-Induced Waste in Coding Agents
• Title（参考訳）: 同一課題, 異なる作業: コード剤中のプロンプト性廃棄物
• Abstract要約: 2つのプロンプトは、同じコード変更を要求して、同じ正しいパッチを生成することができるが、コーディングエージェントは、根本的に異なる種類の作業を実行する。 この効果を,4,644回の有効実行,24個の決定論的コーディングタスク,7つの推論モデル,および2つの実エージェントハーネスにまたがる事前登録されたベンチマークで検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Two prompts can request the same code change and produce the same correct patch, yet cause a coding agent to perform radically different kinds and amounts of work. We study this effect in a preregistered benchmark spanning 4,644 valid runs, 24 deterministic coding tasks, seven reasoning models, and two real agent harnesses. The central finding is that prompt wording does not merely scale total effort; it changes where that effort is spent. Multiple approaches and deep thinking primarily inflate reasoning. Multiple approaches increases reasoning by 2.4x to 7.4x across all six open models and creates about three elaborated but discarded solution branches, while still yielding only one implemented solution and no success gain. Maximum certainty activates a different pathway: repeated verification propagates into extra test runs, tool calls, turns, latency, and context growth. Runs with high redundant verification cost 18x the clean-run median, execute 2.5x more tool calls, and take 3x longer, again without a success gradient. These mechanisms therefore have distinct cost carriers: some prompts are reasoning-heavy and token-borne, while others are tool-heavy and system-borne. Harness design amplifies both effects and changes cost per successful task by 5x to 30x in our setting. The findings survive a frozen holdout, paraphrase tests, a Kimi-K3 replication, and a first-party Claude Sonnet 5 study. In contrast, bounded-efficiency wording preserves diagnosis and final validation while avoiding the measured waste mechanisms. Prompt engineering for coding agents is therefore work design: it determines what the agent thinks through, what it executes, and when it stops.
• Abstract（参考訳）: 2つのプロンプトは、同じコード変更を要求して、同じ正しいパッチを生成することができるが、コーディングエージェントは、根本的に異なる種類の作業を実行する。 この効果を,4,644回の有効実行,24個の決定論的コーディングタスク,7つの推論モデル,および2つの実エージェントハーネスにまたがる事前登録されたベンチマークで検討した。 中心的な発見は、迅速な言葉遣いは、単に全労力をスケールするだけでなく、その労力がどこに費やされているかを変えることである。 複数のアプローチと深い思考は、主に推論を膨らませます。 複数のアプローチは、6つのオープンモデルすべてに対して2.4倍から7.4倍の推論を増加させ、3つの精巧だが破棄されたソリューションブランチを生成する一方で、実装されたソリューションは1つのみで、成功は得られない。 検証の繰り返しは、余分なテスト実行、ツールコール、ターン、レイテンシ、コンテキスト成長に伝播する。 高冗長な検証コストで18倍のクリーンラン中央値を実行し、2.5倍のツールコールを実行し、成功の勾配なしに3倍の時間を要する。 これらのメカニズムには異なるコスト担体があり、いくつかのプロンプトは推論重でトークン駆動であり、他のものはツール重でシステム駆動である。 ハーネス設計は、我々の設定において、成功タスク当たりの効果とコストを5倍から30倍に増幅します。 凍結したホールドアウト、パラフレーズテスト、Kim-K3複製、そして第1のClaude Sonnet 5研究が生き残った。 対照的に、有界効率の単語化は、測定された廃棄物のメカニズムを回避しつつ、診断と最終検証を保っている。 そのため、コーディングエージェントのプロンプトエンジニアリングは作業設計であり、エージェントが何を考えているか、何が実行され、いつ停止するかを決定する。

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