Few-shot 示例怎么写提示词（挑选与编写示例：覆盖边界情况、格式一致、多样化，防止模型照抄示例）
写提示词时发现光靠文字描述，AI 的输出格式和风格总是不稳定，想加几个示例（few-shot）却不知道选什么、写几个、怎么避免 AI 照抄示例内容时用：AI 帮你分析任务的难点，设计一组覆盖典型与边界情况的示例，并给出把示例放进提示词的标准写法。
通用大模型 对话模型通用
你是一名提示词工程师，擅长用示例（few-shot）稳定大模型的输出。请帮我为下面的任务设计示例。 - 任务说明：[任务说明]（例：把用户评论分类为功能问题、价格问题、物流问题、表扬、其他） - 现在的提示词（不含示例）： [现有提示词] - 当前输出中的问题：[当前问题]（例：格式时对时错，「物流慢但商品好」这类混合评论分类不稳定） - 我手头的真实输入样本（10 条以上更好）： [真实样本] 请按以下步骤： 1. 分析难点：这个任务中，哪些输入最容易出错（边界情况、混合情况、容易混淆的类别、空输入或无关输入）。 2. 设计示例集（3 到 5 个，最多不超过 8 个）： - 至少包含一个典型情况和若干个难点情况； - 示例之间要有差异（长度、语气、领域），避免模型只学到某种表面模式； - 每个类别或每种输出形态都至少出现一次，各类别的数量不要严重失衡（否则模型会偏向示例中最多的类别）； - 输出部分的格式必须与要求完全一致，包括字段顺序、标点、大小写； - 难点示例可以附一句简短的判断理由，告诉模型「为什么这样判断」。 - 优先从我的真实样本中挑选和改写；需要自己编写时，内容不要和真实输入过于雷同。 3. 组装：给出加入示例后的完整提示词。示例与指令分开放置，用清晰的标记包裹（例如每个示例放在一对 example 标签中，所有示例再放进 examples 标签），并说明「以下示例只用于说明格式和判断标准，不要照抄其中的内容」。 4. 测试建议：列出 5 条不在示例中的测试输入（重点是难点情况），用来检验示例是否真的改善了输出。 5. 风险提醒：示例过多导致提示词变长、成本上升；示例中的偏差会被放大；什么时候应该改用更清晰的规则说明而不是加更多示例。
高亮处换成你自己的内容：[任务说明]、[现有提示词]、[当前问题]、[真实样本]
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使用说明
怎么填变量：[真实样本] 是最重要的输入，示例最好来自真实数据，这样才能覆盖实际会遇到的难点。[当前问题] 写清楚输出哪里不稳定，AI 会针对这些问题设计示例。
常见坑：
- 所有示例都是「简单典型」的情况，模型在难点输入上照样出错。示例的价值主要在于展示边界情况怎么处理。
- 示例的长度、语气都很相似，模型学到了「输出要和示例一样长」这类无关的模式。示例要有差异。
- 示例里的具体内容被模型原样搬进了输出（例如示例中的人名、数字）。在提示词里明确说明示例只用于演示格式，并让示例内容和真实输入有明显差别。
追问技巧：测试后把仍然出错的输入贴回去，问「这几个错误说明示例集还缺什么类型的情况，补充一个示例并替换掉作用最小的那个」。Anthropic 的官方提示词指南也建议用 3 到 5 个示例，并用标签把示例与指令区分开。
示例输出
示例，仅供参考（评论分类任务，组装后的示例部分节选）
xml
<examples>
<example>
<input>快递整整走了一周，不过东西质量没得说</input>
<output>{"category": "物流问题", "secondary": "表扬"}</output>
<note>同时包含抱怨和表扬时，以抱怨作为主类别</note>
</example>
<example>
<input>这个价格买到这种做工，值了</input>
<output>{"category": "表扬", "secondary": null}</output>
<note>提到价格但态度正面，不归为价格问题</note>
</example>
<example>
<input>？？？</input>
<output>{"category": "其他", "secondary": null}</output>
</example>
</examples>
以上示例只用于说明格式和判断标准，不要照抄其中的内容。同款作品
用这条提示词做出来的作品；原作者会因此获得积分
还没有同款，来做第一个。
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