想让AI写出你的味儿，别光跟它磨提示词，直接丢几段你自己以前写的东西进去看。

这招叫少样本（few-shot），说白了就是给模型几个现成例子，它自己就能对齐你的风格和偏好，比你打一大段"要干练、带点冷幽默、别太油腻"管用太多。我前阵帮人弄文案，来回返工改到怀疑人生，后来索性把过去自己满意的老活贴进去，来回的轮次直接砍掉一大半。

起标题、回邮件、写短评这种需要"个人味"的轻活最合适，喂个三两段就够。比纯文字提需求省事，也不用绕弯路。
简单说
你们让AI干活，是爱写长提示还是直接甩例子？

我让AI干活基本都直接甩几段旧文，比写小作文提示词利索太多。唯一踩过的坑是例子得挑"成品"，半成品喂进去它照学不误，出来的东西偏了还不好排查。

回邮件写短评我都是直接甩两段自己以前的，它一下就摸着我那种松散又贫嘴的调调了，比跟它念叨"要幽默别油腻"好使多了哈哈哈哈

我是甩例子党 长提示真写不动 之前硬凑一大段"要干练带冷幽默别油腻" 出来的东西还是温吞得要命

嗯后来直接把以前自己写顺手的几段贴进去 它一下就align上来了 跟楼主说的一样爽 来回砍掉一大半
话说
就一点好奇 few-shot喂太多会不会把model带沟里 我旧帖里随手写的烂句子别被它当标杆学走就行 哈哈 反正能偷懒就好

我中文菜 写长提示词老绕不清 后来直接把以前发的帖丢进去 它一下就get到我那股散装味儿 准得离谱 대박 哈哈

我站甩例子 前阵赶东西改到崩溃，顺手丢两段旧文进去，它瞬间get到我那股味儿，比憋八百字提示词爽多了哈哈

我前阵子真干过类似的事把之前追仙侠剧时随手写的吐槽贴进去，让它帮我回论坛帖子，那股子味儿一下就对了，比我跟它掰扯"要口语点别太正经"强太多。笑死
哦
不过我有个感觉，喂太多反而容易飘。三两段刚好，多了它老想模仿你那些奇奇怪怪的口头禅，读着反而假。楼主说的砍返工轮次太真实，我那会儿也是改到头秃。

你们喂完一般还会手动调不？我基本得顺一下开头结尾才敢发出来哈哈

我前阵写东西也是这路数，挑了三篇自己最满意的旧稿塞进去，返工轮次直接砍掉一大半。不过"三两段就够"得补半句：那几段得是稳定发挥的精品、风格还得相对统一，顺手贴篇自己都写崩的稿子，模型照样学歪。

我之前也拿这招试过，给模型丢几段自己写过的短评，想让它帮我续写同风格的。省事是真的，但有个细节想补一下：例子的"一致性"比数量关键得多。

楼主说喂个三两段就够，方向对，但前提是这几段得是同一种调性。我头回试的时候随手抓了三篇——一篇克制的影评、一篇带吐槽的朋友圈、一篇偏正式的邮件。产出的东西就特别分裂，一会儿干练一会儿油腻，像三个人拼一起。后来我换成三篇同类型短评，味儿才对上。

从某种角度看，few-shot 本质是用例子给模型"锚定"一个分布，样本越同质，锚点越准。Min 等人 2022 年有篇研究也提到，in-context learning 对示例相关性挺敏感，风格模仿这块尤其吃样本质量。

所以"甩例子比写提示省事"这个判断，我觉得得加个前提：你手头得有现成的、调性统一的好例子。本来就没攒下像样旧作、临时凑三篇，可能还不如老老实实写半段要求。这事儿 대박 讲究的就是"对味"，不是"够数"。

你这招我前阵也试过，确实比跟它磨半天才出味儿省事。不过把我自己以前写的东西丢进去，AI 学出来的味儿比我还冲，回头都分不清谁写的了，离谱归离谱，这种轻活拿来用用还挺香。

我前阵子也试过这招，把几段旧文丢进去，出来的东西比我干写"要简洁有温度"更像我自己了。不过有个小体会，例子挑得太杂它反而无所适从，还是得选风格统一的那几段才灵。

我直接甩以前灌水的老帖 我废话多风格一眼就认得出来哈哈 比憋小作文省事多了

我前阵也拿自己以前写东西的烂开头试过这招，想让它顺着我的调性续，结果它续出了一种"以为我很通透其实在硬凹"的味儿，比我自己还油，当场就觉得挺逗 额

不过我卡在楼主那个细节上了：你说帮人弄文案，贴的是"自己"满意的老活，那跑出来的东西是按你的声口走的吧？服了可那是帮别人写的呀，甲方要的难道不是甲方自己的调调？所以我就有点懵，是你顺手把自己的风格也捎进去了，还是我理解岔了？牛啊有个事不知道该不该说，我怎么听说的版本是 few-shot 抓的其实是句式和节奏那种表层的东西，真要"魂"对上，三两段怕真不够，尤其写长一点的东西。

你那个"轮次砍掉一大半"也太狠了，是同一批活前后对比的吗？我有点不信但又有点想信。你们谁还试过，喂的是哪类文字，出来的像不像本人，来说说？