Few-shot prompting（範例提示）
最被低估的技巧——給 Claude 1-3 個正反例，比花 10 分鐘解釋格式更有效。
核心原則
不要只用文字描述格式，直接給範例。
範例：英中翻譯格式
請依下列格式翻譯英文新聞標題為繁中：
範例輸入：Apple unveils new iPhone with foldable screen
範例輸出：蘋果發表可摺疊螢幕新 iPhone
範例輸入：Tesla recalls 100,000 vehicles over brake issue
範例輸出：特斯拉因煞車問題召回 10 萬輛車
請翻譯：Microsoft acquires AI startup for $5 billion
為什麼有效
LLM 天然擅長模式延續。給 2-3 個範例，比解釋 10 條規則更精準。
進階：Multi-shot
格式特殊或邊界案例多時，給 3-5 個範例覆蓋各種狀況：
分類客訴簡訊：[投訴 / 詢問 / 感謝 / 其他]
範例 1：「為什麼運費這麼貴」 → 投訴
範例 2：「請問 7-11 取貨可以嗎」 → 詢問
範例 3：「你們客服很好」 → 感謝
範例 4：「我老婆也想買」 → 其他
範例 5：「貨到了但破掉」 → 投訴
請分類：「東西不錯但盒子有點壓到」
何時用
✅ 輸出格式特殊（JSON / table / 特定結構） ✅ 邊界案例多 ✅ 風格 / 語氣需要對齊
❌ 簡單問答不必要 ❌ 範例本身會誤導（例：範例都是 happy case，邊界沒覆蓋）
相關概念
強連結（原文明確提及）
- Chain of Thought — 鼓勵逐步推理
- XML 標籤提示 — 結構化輸入
- Role Prompting — 設定角色
- Multi-shot prompting — 進階版（3-5 範例覆蓋邊界）
深入閱讀（外部資源）
- 深入閱讀：03-提示工程基礎
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