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Example 範本是什麼?給例子比給形容詞有效

Example(範本)就是你提供給 AI 的具體示範,讓它了解你要的風格、結構、內容與輸出方式。白話說,你給 AI 看「你要的樣子」,它才不會給你「它覺得還可以的樣子」。範本可以是文字、格式、視覺、語氣或程式輸出,通常提供一到三個效果最佳,比用一堆形容詞描述有效得多。
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Example 範本是什麼?給例子比給形容詞有效

「請寫得專業一點」、「風格要活潑」,這種指令 AI 每次都能照做,但每次做出來都不一樣。

因為形容詞是主觀的,範本是客觀的。給一個例子,勝過寫十行形容。

你將學到什麼

一句話定義

你提供的具體示範,讓 AI 知道你要什麼,而不是猜什麼。

白話比喻

像請人做菜時直接端一盤成品給他看,而不是說「好吃一點」。

可以是什麼

文字、格式、視覺、語氣、程式輸出,五種都算範本。

怎麼用最有效

提供一到三個,標註要模仿的重點,再依輸出結果修正。

定義

Example(範本)就是你提供的具體示範,讓 AI 了解你要的風格、結構、內容與輸出方式,進而產生更符合期待的結果。

它的價值有五個:減少誤解、縮短溝通成本;讓 AI 掌握你要的風格與細節;確保輸出格式與結構一致;提升產出品質與可用性;適用於各種複雜或客製化需求。

白話比喻

你去剪頭髮,說「剪短一點、有型一點」,跟直接拿一張照片給設計師看,結果會差很多。

範本就是那張照片。它把你腦中的標準變成一個看得見的東西,AI 才有辦法對齊。

範本可以是哪五種

類型說明
文字內容範例提供文章、段落、標題等內容,讓 AI 掌握寫作風格與結構
格式與結構範例提供表格、清單、欄位等格式,讓 AI 依指定結構輸出
視覺與設計範例提供圖片、排版、配色等視覺參考,讓 AI 理解設計風格
語氣與風格範例提供語氣風格範例,讓 AI 掌握語調與表達方式
程式與輸出範例提供程式碼、JSON、API 輸出等,讓 AI 依指定格式輸出

實際用例

只說「幫我寫一封產品介紹信」,AI 通常給你一段很客套、很空的內容,可以套在任何產品上。

改成「請照以下範例,幫我寫一封產品介紹信」,並附上主旨、開頭、產品特色、結尾、聯絡資訊的骨架,輸出立刻變得具體可用。這個技巧的正式名稱是 Few-shot Prompting

撰寫範本的五個技巧

具體明確,範本要具體不要太籠統;貼近需求,範本要符合你的實際需求;數量適中,提供一到三個效果最佳。

標註重點,可標註關鍵部分、強調重點;持續優化,根據 AI 輸出結果調整範本更精準。想把好用的範本固定下來重複使用,就整理成 Template 模板

常見誤解很多人以為給範本會限制 AI 的創意,所以刻意講得很模糊。實際情況相反:模糊的指令只會讓它退回最安全、最平庸的寫法。範本定的是邊界不是內容,邊界清楚了,它才敢在裡面發揮。範本是你的參考答案,給得越清楚,AI 就回得越精準,這也是 Prompt 提示詞 品質的核心之一。
本文源起本文內容出自酒Ann 的「AI 實戰陪跑班」課程教材,由酒Ann 編寫成彙編條目。想系統性搞懂 AI 名詞,歡迎追蹤 酒Ann 的 Facebook

延伸學習

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常見問答

要給幾個範本才夠?
一到三個效果最佳。一個範本足以定調格式與語氣,兩到三個能讓 AI 抓到共通規律、避免它把單一範例的細節當成硬規則。給太多反而會佔用上下文、稀釋重點,而且範例之間若有不一致,AI 會不知道要跟哪一個。
範本一定要是真的內容嗎?
不一定,可以是骨架。像是主旨、開頭、產品特色、結尾、聯絡資訊這樣的欄位清單,也是有效的範本,因為它定義了結構。要控制語氣的話再補一兩句真實句子,讓 AI 知道你的用字習慣。結構加語氣,兩者都給最完整。
給了範本 AI 還是不照做怎麼辦?
先檢查範本是不是太籠統,或者跟你的實際需求對不上。再來把要模仿的部分標註出來,例如告訴它只模仿結構不要照抄內容,或只模仿語氣不要沿用格式。最後根據它的輸出反覆調整範本,範本本身也是需要迭代的東西。