示例能提升AI输出质量，通过提供具体“输入-输出”对或任务示范，如撰写文案或情感分析，帮助AI明确格式、语气和内容结构，一般使用1–3个清晰示例即可有效引导模型生成准确结果。
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在AI提示词中加入示例，能显著提升模型输出的准确性和相关性。关键在于让AI更清楚你期望的格式、语气或内容结构。直接给一个或多个具体例子，相当于为AI提供“参考答案”，引导它模仿生成。
明确任务目标后嵌入示例
先说明你要完成的任务，再紧跟一个或多个清晰示例。这样AI能快速理解上下文和输出要求。
- 想让AI写产品描述？先写一句指令：“请为以下商品撰写一段简洁吸引人的电商文案。” - 然后加上示例：“示例：这款无线耳机采用人体工学设计，佩戴舒适，支持主动降噪，续航长达30小时，适合通勤与运动。” - 接着提出新请求：“请为一款便携式咖啡机写类似文案。”
使用“输入-输出”对引导格式
当你希望AI按特定格式回应时，用“输入→输出”的方式展示一对或多对示例，效果更好。
- 输入：用户评价“电池不耐用，充电慢。” → 输出：负面，充电性能差 - 输入：用户评价“屏幕清晰，运行流畅。” → 输出：正面，显示与性能优秀 - 现在请为这条评价分类：操作简单，孩子也能轻松上手。这种方式特别适合情感分析、数据提取、翻译或结构化输出任务。
PHP5 和 MySQL 圣经
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本书是全面讲述PHP与MySQL的经典之作，书中不但全面介绍了两种技术的核心特性，还讲解了如何高效地结合这两种技术构建健壮的数据驱动的应用程序。本书涵盖了两种技术新版本中出现的最新特性，书中大量实际的示例和深入的分析均来自于作者在这方面多年的专业经验，可用于解决开发者在实际中所面临的各种挑战。
控制示例数量和多样性
一般1–3个高质量示例足够。太少可能不足以说明模式，太多可能让AI混淆重点。
- 简单任务用1个示例即可，如写邮件开头。 - 复杂或多类别的任务可提供多个，覆盖不同情况，比如分别展示正式、 casual 和劝说性语气的写法。 - 避免使用模糊或错误的例子，否则AI可能模仿错误模式。基本上就这些。关键是把示例当作“模板”来用，让AI知道你要什么风格、什么结构、什么深度。不复杂但容易忽略。用好了，输出质量会稳定很多。
