数据集概述
本数据集是一份用于收集行业经验的表单文档，围绕“使用提示工程生成错误报告”的实验展开。表单通过结构化问题收集受访者对大语言模型（LLM）在错误报告生成中的实用性、易用性、响应质量等多维度反馈，以及使用过程中的优缺点和总体评价。
文件详解
数据集包含一个PDF格式的表单文件，具体说明如下：
- 文件名称: Forms_LLM_BugReport.pdf
- 文件格式: PDF (.pdf)
- 文件内容: 该文档为结构化评估表单，包含以下核心模块：
- Issue #1：针对“能否使用LLM响应报告错误”的五级同意度评分及说明
- 评分任务：要求对LLM响应从0到5打分，并阐述评分理由
- Final Evaluation：包含六个陈述的五级同意度评分（如LLM的实用性、易用性、响应清晰度等）
- 开放性问题：收集使用LLM进行错误报告的益处、问题及总体意见
适用场景
- 软件工程研究：分析LLM在错误报告生成任务中的实际应用效果与用户体验
- 提示工程优化：基于反馈改进用于错误报告生成的提示词设计
- 自然语言处理应用评估：评估大语言模型在技术文档生成场景下的实用性与局限性
- 行业工具开发：为企业级LLM辅助错误报告工具的研发提供用户反馈数据支持
