零样本提示是什么
零样本（Zero-shot）指不给任何示例，只用文字把任务、约束与输出格式说清楚。它适合任务定义明确、输入输出模式常规的场景：分类、改写、翻译、格式转换都属于这一类。提示短、迭代快是它的主要优势——改一行要求就能试一次，也不必维护示例集与线上分布同步。它的短板也来自这里：当输出模式特殊（自定义标签、罕见字段命名）时，文字描述很容易越描越乱，加一组示例反而最省事。
要点
| 做法 | 只写任务、约束与输出格式，不给示例 |
|---|---|
| 适合 | 分类、改写、翻译等定义清晰、输入输出模式常规的任务 |
| 不适合 | 输出模式特殊（专有格式、罕见映射）时，示例往往更省事 |
| 优势 | 提示短、迭代快、不受示例分布影响 |
| 排查顺序 | 先看描述是否有歧义，再看任务模式是否过于生僻 |
典型使用场景
- 常规改写：把技术说明转成面向非技术读者的表达
- 快速原型：还没有稳定示例集时，先用文字描述拿到可用基线
- 格式转换：文本转 JSON、Markdown 转纯文本等模式固定的任务
- 多语言翻译：语言对明确时，描述用途与术语策略即可
- 批量小任务：每天跑上千次的简单判定，提示越短越便于维护
零样本示例
零样本示例
把下面这段技术说明改写为面向非技术读者的 3 句话，保留全部数字：
<data>
……原文……
</data>
# 任务、对象、长度、保留项四件事都写在首句里，不留解释空间失败原因与处理
| 表现 | 原因 | 处理 |
|---|---|---|
| 输出结构每次不同 | 输出模式描述不足 | 补字段清单与示例，改用少样本 |
| 答非所问 | 首句要求有歧义或混入多个动作 | 改成动词开头的单动作句 |
| 格式细节模仿不到位 | 任务模式对模型太生僻 | 给 1-2 组格式一致的示例 |
| 同类输入结论不一致 | 判据写得模糊或温度偏高 | 写可判定判据并把温度降到 0 - 0.2 |
零样本失败常见两类原因：任务模式对模型太生僻（补示例），或描述本身有歧义（改描述）。先判断属于哪一类，再动手改。