<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>反例提示 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%8F%8D%E4%BE%8B%E6%8F%90%E7%A4%BA/</link><description>Recent content in 反例提示 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 18 Oct 2026 08:49:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%8F%8D%E4%BE%8B%E6%8F%90%E7%A4%BA/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>给 AI 看「反面例子」：用错误示范让输出更贴近你的标准</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-18-prompt-negative-examples-guide/</link><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 08:49:00 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-18-prompt-negative-examples-guide/</guid><description>&lt;p&gt;如果 AI 总是犯同一类错误——文案太浮夸、摘要加了原文没有的内容、提取字段格式不统一——&lt;strong&gt;最有效的办法之一是在提示词里给出一个“反面例子”，并明确指出它错在哪里，再配一个正面例子。&lt;/strong&gt; 反例让 AI 知道边界在哪，正例告诉它目标是什么。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="为什么反例有用"&gt;为什么反例有用&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;“写得简洁一点”“不要太营销”这类要求很抽象，每个人理解不同。一个具体的错误示范，能把抽象标准变成可对照的样子。很多人用过少样本提示（few-shot），反例是它的补充：不仅展示“应该这样”，也展示“不要这样”。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>