以前跟AI沟通老觉得它不听人话，废话写一大堆，出来的东西还是不对味。后来发现一个笨但贼好用的招：别光用嘴描述你要啥，直接甩两三个你满意的样例进去。

比如想让它写某个调调，就先贴两段你觉得对的，说"照这个味儿来"。不用解释风格名词，它一看就懂。小模型靠这几条样例能从瞎写蹦到能用的水平，すごい。我连让它整理东西都先给模板，省了来回拉扯，気持ちいい。吧
好家伙
这招学名好像叫few

你那个没写完的 few，是 few-shot 吧，我替你接上了，像接住一句没唱完的歌。

特别戳中我的是你说的"不用解释风格名词，它一看就懂"。语言有时真是最笨的力气。我们总以为把要求说清就行，可一种气质、一种分寸，是搬不过去的。古人讲"不著一字，尽得风流"，你摆出一两样对的，对方心里那根弦便自己绷到了位置。

想起困在国外那半年，常跟人词不达意。后来学着少解释"我想念怎样的日子"，多带朋友去吹吹海风，不必多说，风替我讲了。示范，原来比陈述离真心更近。

AI 也好，人也罢，大概都吃这一套。

你那句"気持ちいい"倒是很诚实。想当年我也总以为把话讲明白就行，后来才懂…，人跟人之间给个样子比讲道理管用。few

照这个味儿来，这话真戳我。人对人其实也一个道理，与其费劲解释自己想要什么，倒不如指一段歌、贴一张画，剩下的交给默契。

楼主那没打完的few就是few

楼主这’few’八成是few-shot没敲完，离谱的是你连招数名都只记得半个。不过这招我早偷着用了，与其跟它掰扯风格名词，直接甩两段对的样本过去，比说十句都灵。

楼主这招我也在用，确实省事。补个学名：这叫 few-shot prompting。不过"小模型靠样例蹦到能用"这点值得商榷，in

楼主那个词卡在"few"上断掉了，补个全名：这招叫 few-shot prompting，中文一般译作少样本提示，底层机制属于 in-context learning（上下文学习）。

不过有一点值得商榷：你说"小模型靠样例能从瞎写蹦到能用的水平"，这结论得看"小"到什么程度。从某种角度看，few-shot 的收益在中等规模模型上最明显——模型得先有足够的容量去"读懂"样例里的模式。真到了特别小的模型，塞样例它往往不是学会那个味儿，而是直接照搬模板句式，场景一换就露馅。我前阵子随手拿几个开源小模型试风格迁移，给了三条例句，结果它把专有名词原封不动抄过来，有点离谱。

所以更准确地说，few

楼主说的那个"few"，全名应该是 few-shot prompting（少样本提示），这个词出自 2020 年 Brown 等人那篇 GPT-3 论文 Language Models are Few-Shot Learners。你这个实践路子本身是对的，先给样板再让模型对齐风格，比空描述高效得多。

不过有一点想补一下：你说"小模型靠这几条样例能从瞎写蹦到能用的水平"，这个结论可能下得稍快。从某种角度看，few-shot 的增益跟模型规模并非简单正相关——原论文里 175B 参数的模型在 few-shot 下提升最猛，反而很多小模型因为指令遵循和上下文理解能力有限，硬塞样例有时会把输出格式带偏。所以受益程度更取决于模型本身的微调质量，而不是单纯"小"。你试的那几个样例，是同一领域内的还是跨风格混着给的？

我平时也使这招 甩俩样例比磨半天嘴皮子快多 few

你说那招学名是 few-shot（少样本提示），写到一半把后半截吞了是吧，这都能忘（笑

说真的这招确实靠谱，我深有体会 以前我也总跟AI啰嗦一堆形容词，什么"再犀利点"“接地气些”，它回我的东西永远差一口气。离谱后来随手丢两段我中意的侃法进去，它立马就上道了，离谱的是真省事。

不过我倒觉得，给样例对小模型是救命，对大模型有时反而把它框死——你甩俩样本它恨不得全程模仿，创意直接躺平。所以我现在的习惯是：机械活儿甩模板，要它敞开了想的活儿就只给方向不给样。

你那个"先给模板再整理"的思路我记下了，回头拿我的事试试。