Examples and templates: show what “good” means
Use few-shot examples, delimiters and counter-examples to get the tone and structure you need, reliably.
Lesson content is currently available in Russian.
What you will learn
- →Выбирать короткие репрезентативные примеры.
- →Показывать не только вход и выход, но и важное правило преобразования.
- →Избегать примеров, которые случайно учат модель ошибке.
Пример превращает вкус в данные
Слова «деловой, но живой тон» каждый понимает по-своему. Пара «вход → желаемый выход» показывает ритм, длину, лексику и структуру без абстрактного спора. Такой подход часто называют few-shot prompting.
Выбирайте два-три примера, которые покрывают разные случаи задачи. Для классификации покажите типичный случай и пограничный; для письма — короткое обычное сообщение и сложное сообщение с ограничением. Десять почти одинаковых примеров расходуют внимание, но мало добавляют.
Пример должен быть безошибочным. Модель учится и случайным деталям: если во всех образцах тема начинается с эмодзи, она может решить, что эмодзи обязательно, даже если вы этого не хотели.
Шаблон результата
Когда ответ пойдёт в рабочий процесс, дайте точный каркас: заголовки, порядок полей, допустимые значения, лимиты. Для человека это может быть Markdown-шаблон, для автоматизации — согласованная структура JSON. Не просите «JSON примерно такого вида»: перечислите поля и что делать с неизвестным значением.
Пример каркаса статуса: Итог, Сделано, Риски, Следующий шаг, Нужна помощь. Добавьте правило: каждый риск содержит владельца и дату следующей проверки. Теперь формат поддерживает действие, а не просто красивый текст.
Отделяйте образцы от текущих данных тегами или заголовками. Иначе модель может продолжить пример вместо обработки нового входа.
Контрпример и границы
Иногда полезнее показать одну ошибку с объяснением. «Плохо: “Команда сорвала срок” — обвиняет без фактов. Хорошо: “Две задачи остаются открытыми; новый прогноз нужен до 15:00” — наблюдаемо и даёт следующий шаг».
Не превращайте prompt в каталог всех возможных ошибок. Контрпример нужен, когда модель систематически нарушает критичную границу: выдумывает цитаты, использует запрещённый тон, смешивает факт и вывод.
После добавления примеров повторно проверьте их на личные данные, секреты и устаревшие правила. Образец — тоже контекст, который может утечь в ответ или закрепить старое поведение.
Practice
Мини-набор эталонов
Выберите повторяющуюся задачу: резюме встречи, ответ клиенту или статус проекта. Создайте два разных примера «вход → отличный выход» и один контрпример с объяснением ошибки. Затем добавьте новый вход для проверки.
Deliverable
Prompt с разделителями, двумя эталонами, одним контрпримером и шаблоном финального ответа.
Checkpoint
Как понять, что пример помогает задаче, а не просто делает prompt длиннее?
- ✓ Пример покрывает реальный тип или пограничный случай.
- ✓ Он демонстрирует конкретное правило тона, структуры или классификации.
- ✓ После примера есть новый тестовый вход, не повторяющий образец.
Check yourself
Sources