基于提示工程的测试用例异味检测工业实证研究数据集

数据集概述

本数据集是关于工业场景下利用提示工程检测测试用例异味的实证研究资料，包含测试用例异味类型分类、检测数量统计及LLM响应评估等内容，为相关技术应用效果分析提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：Empirical Study - Test Case Smells using Prompt Engineering.pdf
• 文件格式：PDF (.pdf)
• 核心内容：
• 测试用例异味类别：包括歧义性、条件逻辑、单步骤多动作等12类
• 数据字段：LLM响应同意度、评分（0-5分）、各类别检测问题数、总问题数、需修改次数、LLM反馈（优势与劣势）

适用场景

• 软件测试质量分析：研究测试用例异味类型分布及检测方法有效性
• 提示工程优化：分析提示工程在测试用例异味检测中的应用效果
• LLM性能评估：评估大语言模型在工业场景测试用例分析任务中的表现
• 测试用例改进：为测试用例编写规范优化提供实证数据支持