An Empirical Study of Interaction Smells in Multi-Turn Human-LLM Collaborative Code Generation
Deze empirische studie introduceert een taxonomie van 'interaction smells' in multi-turn mens-LLM-codegeneratie, analyseert hun verdeling over zes modellen en stelt een nieuw multi-agent framework genaamd InCE voor om deze kwaliteitsproblemen te verminderen en het succespercentage te verhogen.