Bài báo này mô tả sự tham gia của chúng tôi trong Nhiệm vụ 8 (Trả lời Câu hỏi Dạng bảng) của SemEval 2025. Chúng tôi đã phát triển một quy trình zero-shot tận dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn để tạo mã chức năng trích xuất thông tin liên quan từ dữ liệu dạng bảng dựa trên các câu hỏi đầu vào. Phương pháp này là một quy trình mô-đun tập trung vào một mô-đun tạo mã cốt lõi, với các thành phần bổ sung giúp cải thiện độ chính xác của việc trích xuất bằng cách xác định các cột liên quan và phân tích các kiểu dữ liệu. Nếu mã được tạo ra không thành công, một quy trình cải tiến lặp lại sẽ được triển khai, tích hợp phản hồi lỗi vào các lời nhắc tạo mới để tăng cường độ tin cậy. Chúng tôi chứng minh rằng việc tạo mã zero-shot là một phương pháp khả thi để trả lời câu hỏi dạng bảng mà không cần tinh chỉnh từng nhiệm vụ cụ thể, xếp hạng 33 trong số 53 nhóm tham gia trong giai đoạn thử nghiệm.