当AI突然开窍，到底发生了什么？
——聊聊那个让大模型秒变学霸的「魔法公式」
你有没有试过让ChatGPT写一首关于”香菜”的诗？直接给指令它可能写得干巴巴的，但如果你先扔给它两篇示范：
“`python
例1：
《咖啡》
褐色的液体漩涡
清晨的清醒咒语
在马克杯里跳探戈
例2：
《键盘》
敲击的雨点落下
字母在指尖开花
代码森林里的萤火虫
“`
这时候再让它写香菜——好家伙！立刻给你整出”绿色的争议风暴/爱恨两极的味觉地标”这种神仙比喻。**这就是Few-Shot Prompting的魔法时刻**。
## 一、这个技术到底在玩什么套路？
本质上是在给AI划重点：
– 像老师批改范文时用红笔圈出”这里要用比喻”
– 像教娃儿认水果，拿着苹果说”这是红色”，拿着香蕉说”这是黄色”
– 通过3-5个典型案例，让模型瞬间get到任务的核心pattern
和它家表兄「零样本提示」不同，few-shot相当于往AI脑门贴了张即时贴：”亲，这次要这种画风哦~”
## 二、哪些场景会让人直呼”真香”？
1. **当任务规则像玄学时**
– 比如”帮我生成既专业又不失幽默的邮件结尾”，直接说AI会懵，但给两个例子：
> “期待您的回复，就像咖啡等待方糖”
> “顺颂商祺（虽然我分不清祺和棋的区别）”
2. **要打组合拳的任务**
– 比如先提取会议重点再转成表情包文案，分步示例比干讲流程管用十倍
3. **防止AI放飞自我**
– 生成法律文书时，给几个标准段落就像给孙悟空画了个金箍圈
## 三、实战中的骚操作手册
1. **示例要像综艺里的”高光剪辑”**
– 选最典型、最有冲突感的案例（就像教做菜先教”开水白菜”这种极致案例）
2. **玩点小心机排列组合**
– 把最佳案例放在第三个位置（心理学中的「近因效应」会让AI记得更牢）
3. **给AI埋点”彩蛋梗”**
– 在示例里偷偷植入你想要的特殊格式，比如每次都用emoji结尾，AI会自觉模仿
“`markdown
# 四、翻车预警！这些坑我帮你踩过了
– 别拿「新华字典」当示例——过于完美的案例会让AI不敢发挥
– 小心「示例绑架」——有团队曾用5个美食案例，结果AI把离婚协议书写成了菜谱！
– 记得说人话——夹杂专业术语的示例，效果堪比用文言文教微积分
下次遇到AI装傻，试试对着它耳朵念咒语：”举个例子来说…” 说不定就解锁隐藏技能了。毕竟，教AI和教男朋友是一个道理——光说”要浪漫”没用，得拿着电影片段逐帧分析才行（笑）。