你是不是也遇過這種情況？
你明明在提示裡寫了「請用條列式輸出」「每個項目後面加冒號」，結果 AI 還是自顧自地寫成一段落，或者格式歪七扭八。你改了好幾次描述，它依然聽不懂。這時候你可能會覺得：「這 AI 怎麼這麼笨？」其實不是它笨，而是你用的溝通方式不對。對 AI 來說，與其用文字解釋格式，不如直接給它「看」兩個你想要的範例——這就像教外國人中文，與其背文法規則，不如給他看幾句實際對話。
下次要 AI 輸出固定格式時，先給它兩個你想要的範例。
為什麼範例比說明更有效？
現代主流 AI 模型在訓練時，是從海量資料中「模仿」語言模式長大的。它看過幾十億個句子、對話、表格，從中學會了「哦，原來常見的會議記錄長這樣」「原來清單前面要加 dash」。當你給它一個範例，它會自動抓出那個範例的結構、語氣、排版，然後照著複製。這在技術上叫做「少樣本提示」(few-shot prompting)。反過來，如果你用文字描述格式，像是「請用三點列出，每點開頭用粗體，結尾加句號」，模型必須先把你的描述翻譯成「格式指令」，再執行——多了一層理解風險，自然容易出錯。
範例法怎麼用？三個步驟搞定
第一步：準備 1-3 個你想要的輸出樣本。不需要太長，重點是格式正確。例如你想要會議記錄，就自己先寫兩份：「主題：週會 / 時間：10:00 / 與會者：小明、小華 / 決議：下週三前提交進度」。第二步：把範例貼在提示裡，然後寫一句「請依照上面的格式幫我寫一份新的會議記錄，主題是⋯⋯」。第三步：如果 AI 第一次跑出來的格式還是不對，不要改文字描述，而是直接調整範例——把範例改得更精確，或者多給一個反面範例。通常調整範例比調整說明快三倍以上。
進階技巧：用「正面＋反面」範例
有時候 AI 會學錯重點。例如你給的範例裡有「備註：無」，它可能以為每個項目都要寫「無」。這時可以加一個「反面範例」：在同一段提示裡先放一個「錯誤格式」，再放一個「正確格式」，然後說「請模仿正確格式」。這就像教小孩：與其只說「不要亂丟垃圾」，不如帶他去公園看「垃圾在垃圾桶裡」和「垃圾在地上」的對比。反面範例能幫 AI 更快排除錯誤模式。如果你發現 AI 老是漏掉某個欄位，就在正確範例裡把那個欄位加粗或用全形符號標註，效果通常比寫「請注意一定要包含這個欄位」好。
換個角度想
你把 AI 想像成一個擅長模仿但不太會讀心術的學徒。與其費力解釋「要怎麼做」，不如直接做一次給它看。範例就是 AI 的母語——它從訓練第一天就在學這個。
下次提問前的 30 秒檢查
先想清楚你要的輸出格式，自己手寫 1-2 個簡短範例。把範例貼在提示開頭，然後寫「請依照上面的格式幫我⋯⋯」。如果 AI 跑歪了，別急著改文字說明，先回頭調整範例內容。最後，如果格式特別複雜（例如表格或清單），可以給一個「正確版」和一個「錯誤版」，讓 AI 對比學習。
讀者最常問的幾個問題
檢查範例是否太長或太含糊。試著把範例縮短到 3-5 行，並確保範例本身格式一致。如果還是不行，可能是模型不支援少樣本提示，換一個常見的聊天助手試試看。
會。一般來說 1-3 個範例就夠了，超過 5 個反而可能讓 AI 抓不到重點。如果格式很複雜，可以用 2 個正面範例加 1 個反面範例，效果最好。
