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黄箐，武汉大学计算机软件与理论专业博士，江西师范大学特聘教授，硕士生导师，江西省高校中青年学科（专业）带头人，江西省杰出青年项目获得者，Prompt Sapper项目联合创始人。现任江西师范大学计算机信息工程学院副院长（分管研究生教学、成果转化和社会服务），兼任国家网络化支撑软件国际科技合作基地副主任、高性能计算江西省重点实验室执行主任、江西师范大学语言智能研究中心副主任、中国计算机学会软件工程专业委员会执行委员、第一届江西省城市安全信息化学会理事、中国计算机学会/人工智能学会推荐A类国际会议IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering（ASE 2025）Program Committee、International Conference on Learning Representations（ICLR 2025）审稿人和推荐B类国际刊物“Journal of Software: Evolution and Process（JSME）审稿人、江西智能化软件工程团队和“AI安全与治理”团队负责人。
2018年博士毕业于武汉大学计算机系，2021年在澳大利亚国立大学从事访问合作研究。目前聚焦生成式人工智能共性关键技术研究，探索人工智能与数据科学、软件工程等学科交叉融合，沿“数据-模型-软件-应用”路径，研究长思维链数据生成与加强、基于软硬件协同优化的模型架构与算法，探索未来软件形态、开发范式和生态系统，打造面向特色产业的“专精特新”应用示范。重点方向：数字资产表征与知识迁移、轻量化基础模型优化与领域适配、多智能体协作与开发自动化。
承担或参与多项国家自然科学基金项目（面上、青年、地区）和江西省自然科学基金项目（杰青、面上），以第一作者或通信作者身份在中国计算机学会推荐的CCF A类国际期刊（ACM TOSEM、IEEE TSE、IEEE TSC、IEEE TKDE、SCIS）和国际会议（IEEE/ACM ICSE、ASE、ICLR、AAAI）上发表论文17篇，其中6篇在TOSEM、TSE、TSC、ICSE、ASE、ICLR上实现江西省零突破。申请或授权专利17项。
承担《高级语言程序设计》等课程教学，编写全国高等学校计算机教育研究会“十四五”系列教材3本。培养5名研究生进入复旦大学等985高校攻读博士学位。作为"纪法讲堂"第66期主讲人，为江西省市县三级8300余名纪委监委领导干部作题为"DeepSeek解读"专题报告。
研发一站式AI智能体智造平台Sapper，助力客户快速开发、部署并优化智能体。平台集成用于精准控制大模型的结构化提示设计语言SPL及其驱动的全周期技术栈，涵盖智能表单驱动Prompt设计方法、自然语言链式编译、计算和测试等创新方法，实现从需求分析、系统设计到程序编译、运行、调试和测试的全流程自动化。依托这一先进技术，平台化身AI虚拟软件工程师，根据业务需求自动生成高度个性化的智能体应用程序，广泛应用于智能制造、办公、教育、金融、医疗等多个领域，提供灵活的智能体定制方案，助力企业用AI技术优化业务流程，提升运营效率，推动创新发展。
研发一站式知识图谱智造平台UniGraph，致力于将复杂数据转化为高质量知识，进而提升业务洞察力和决策效率。平台融合基于需求驱动与人机协同迭代优化的多元语义KG设计技术、深迁驱动的动态语义KG构建与扩展技术，以及基于局部语义深度解析与全局多级社区划分的KG搜索技术等三项核心技术，提供从知识图谱设计、构建、扩展到搜索的完整解决方案，广泛应用于制造、办公、教育、金融、医疗等领域。
Sapper和UniGraph不仅是基础软件，提供自然语言集成开发环境，更是一个智能服务生态系统，为“AI+”行业的发展提供强大支持。该成果在江西卫视、知名公众号“机器之心”、江西省第四届成果对接会、2023中国软件大会、2024江西高校科技成果进园区、进企业专场路演活动等多个场合获得广泛传播，并先后荣获2023年和2024年连续两年AI+软件研发数字峰会的50分钟学术报告邀请。同时，该成果于2024年5月进入江西高校科技成果汇编、江西展团项目汇编，12月进入中国高校科技成果路演项目汇编，并作为重点推介项目在第五届“和君小镇中国-上市公司董秘论坛”江西高校科技成果与上市公司对接会、第二十六届中国国际高新技术成果交易会、第二届中国(南昌)数字经济与新基建产业发展大会暨博览会、2024中国高校科技成果交易会上亮相。
组建江西智能化软件工程团队（www.jxselab.com），点击链接了解研究方向、研究成果，以及团队旗下产品。实验室每年面向计算机科学与技术、软件工程等学硕专业，以及计算机技术、软件工程、大数据技术与工程、人工智能、信息安全等专硕专业招收7-9名研究生以及10-15名本科生。
欢迎研究生和本科生加入实验室。在这里，同学们能够接受最全面的学术训练和最全面的人工智能技术培训。未来，同学们可以走学术路线发表顶级论文，推荐去985高校（如复旦大学、武汉大学、天津大学、北京航空航天大学）或国外常青藤学校（如澳大利亚国立大学）读博深造，攻读博士学位；也可以走工程技术路线，参加各类竞赛（挑战杯和互联网+等A类竞赛），参与实验室项目，并在毕业时推荐去大型国企（如烟草、电力）、大厂（华为、百度、腾讯、阿里）就职。
优秀毕业生去向：
1、硕士生袁志强，毕业时业绩（3篇CCF-A类论文），复旦大学读博（学制四年）。袁志强同学专访https://mp.weixin.qq.com/s/Os3EEhdsIrkTL_EsthCzPQ
2、本科生廖滇书，毕业时业绩（3篇CCF-A类论文），获全奖入澳大利亚国立大学直博（学制三年）。廖滇书同学专访https://mp.weixin.qq.com/s/ltKS_9JCds6nwcVnmEchvA
3、本科生程煜，毕业时业绩（1篇CCF-A类论文），浙江大学硕博连读（学制五年）。
4、研究生孙彦帮，毕业时业绩（3篇CCF-A类论文），天津大学读博（学制四年）。
5、研究生罗智文，毕业时业绩（1篇CCF-A类论文），北京航空航天大学读博（学制四年）。
6、研究生李子帅，毕业时业绩（1篇CCF-A类论文），武汉大学读博（学制四年）。
7、研究生万震宇，毕业时业绩（1篇CCF-A类论文），武汉大学读博（学制四年）。
8、研究生邹舟，毕业时业绩（1篇CCF-A类论文），武汉大学读博（学制四年）。
孙彦帮、罗智文、李子帅、万震宇全员“上岸”，学习强国报道
https://article.xuexi.cn/articles/index.html?art_id=13126940563612340662&item_id=13126940563612340662&cdn=https%3A%2F%2Fregion-jiangxi-resource&study_style_id=feeds_opaque&pid=&ptype=-1&source=share&share_to=wx_single
8、本科生何煜，考研进入中国科学院大学高能物理研究所，攻读电子信息-计算机技术方向的研究生。
9、本科生何金波，考研进入武汉理工大学，攻读电子信息-计算机技术方向的研究生。
对于追求学术道路的学生，实验室提供除标准学校奖学金外的额外激励：成功发表在CCF-A类期刊上的论文将获得7000元的奖励，并享受全额资助的休假旅行（此外，还赠送价值不低于1万元的盲盒礼包一份）。此外，会推荐这些学生前往985顶尖高校或国际著名的常青藤联盟学校继续深造。对于那些获得发明专利的学生，则提供1000元的奖励。
对于走工程技术路线的学生，实验室实施带薪制度，分为三个阶段：1）预备期，此阶段不提供月薪；2）上岗期，月薪范围在800至2000元之间，具体数额由项目主管根据表现打分决定；3）熟练期，月薪范围在2400至4000元之间，具体数额则由我来确定。值得一提的是，对于超过50万项目的骨干成员，直接提供项目提成作为奖励。
学生发表顶会、顶刊的论文情况：
[1] Prompt-tuned Code Language Model as a Neural Knowledge Base for Type Inference in Statically-Typed Partial Code（与硕士生袁志强共同在ASE 2022顶会发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2022/0902/c3361a237750/page.psp
ASE 2022顶会报告见https://www.bilibili.com/video/BV1mV4y1L7c5/
[2] FQN Inference in Partial Code by Prompt-tuned Language Model of Code（与硕士生袁志强共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/_t216/2023/0816/c3361a250110/page.psp
[3]1+1>2:Programming Know-What and Know-How Knowledge Fusion, Semantic Enrichment and Coherent Application（与硕士生袁志强共同在TSC顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2022/0915/c3361a238151/page.psp
TSC顶刊报告见https://www.bilibili.com/video/BV14b4y117C3/
[4] PCR-Chain: Partial Code Reuse Assisted by Hierarchical Chaining of Prompts on Frozen Copilot（与硕士生朱家辉、李志龙共同在ICSE 2023顶会发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2023/0222/c3361a243307/page.psp
ICSE 2023顶会报告见https://b23.tv/0BQaZ82
[5] Semantic-enriched Code Knowledge Graph to Reveal Unknowns in Smart Contract Code Reuse（与本科生廖滇书共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2023/0517/c3361a247222/page.psp
成果演示https://www.bilibili.com/video/BV1wb411X7La/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=6810e71cfa3d662bf4de4d782dc30cb8
[6] SE Factual Knowledge in Frozen Giant Code Model: A Study on FQN and its Retrieval（与本科生廖滇书共同在TKDE顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2024/0906/c11074a264228/page.psp
[7] API Entity and Relation Joint Extraction from Text via Dynamic Prompt-tuned Language Model（与硕士生孙彦帮共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2023/0615/c11074a248592/page.psp
[8] Let’s Discover More API Relations: A Large Language Model-based AI Chain for Unsupervised API Relation Inference（与硕士生孙彦帮共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2024/0729/c11074a263685/page.psp
[9] Let's Chat to Find the APIs: Connecting Human, LLM and Knowledge Graph through AI Chain（与硕士生万震宇共同在ASE2023顶会发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2023/0720/c11074a249637/page.psp
ASE 2023顶会报告见https://b23.tv/sPVE1zp
[10] Answering Uncertain, Under-Specified API Queries Assisted by Knowledge-Aware Human-AI Dialogue（与硕士生李子帅共同在TSE顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/_t216/2023/1225/c3361a255773/page.psp
[11] Revealing the Unseen: AI Chain on LLMs for Predicting Implicit Data Flows to Generate Data Flow Graphs in Dynamically-Typed Code. ACM TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY（与硕士生罗智文共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2024/0621/c11074a262367/page.psp
[12] Prompt Sapper: A LLM-Empowered Production Tool for Building AI Chains. ACM TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING AND METHODOLOGY（与本科生程煜共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2023/1207/c11074a255086/page.psp
[13] GuessGas:Tell me Fine-Grained Gas Consumption of My Smart Contract and Why. IEEE Transactions on Reliability（与本科生陈仁雄共同在TOSEM顶刊发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2024/0521/c11074a261056/page.psp
[14] When Prompt Engineering Meets Software Engineering: CNL-P as Natural and Robust “APIs” for Human-AI Interaction （与本科生刘扬、刘晨华共同在ICLR 2025顶会发表）
宣传海报见https://jsjxy.jxnu.edu.cn/2025/0211/c11074a268562/page.psp
指导学生立项研究生省级创新项目：
1、基于AI-chain的动态程序语言隐式DFG生成（YJ2024076），2024，黄棋飞。
2、基于上下文学习的分层提示链的片段代码重用（YC2023-S231），2023，朱家辉。
3、基于AI Chain的控制流图生成研究（YJS2023032），2023，邹舟。
4、基于动态提示学习的 API 实体关系联合提取（YJS2023033），2023，李志龙。
5、基于小样本提示学习的数据类型推理（YC2022-s258），2022，罗智文。
6、基于API和TASK多源数据的知识融合与知识发现研究（YC2021-S308），2021，袁志强。
指导学生竞赛：
1、本科生挑战杯参赛作品。
a) 面向海量代码片段的完整数据类型推理关键技术研究及基于该技术的“双料”插件开发（江西省二等奖），作品介绍视频 https://b23.tv/JNLhqME
b) 知识图谱间知识融合和语义强化的关键技术研究及基于该技术的API联合知识搜索引擎，作品介绍视频https://b23.tv/BV1Y14y1L7QC
2、中国国际大学生创新大赛，Sapper智造——精控大模型的专业AI智能体智造平台，程煜、吴贻顺、刘晨华、刘扬、俞佳盈、王佳琳、吕嘉欣、罗甜、 包景轩、杨斯毅，指导老师 黄箐、王凤娥，江西省二等奖，2024。
指导学生优秀毕业论文：
1、2022界本科生百优论文：基于数据驱动的智能合约能耗预测模型研究，陈仁雄（201826202049），指导老师黄箐
2、2023界本科生百优论文：基于语义丰富的代码知识图谱克服智能合约代码重用中的未知因素，廖滇书（201926205039），指导老师黄箐
