在豆包AI中提升提示词质量需嵌入具体示例：一、明确任务并选1–3个典型样本；二、采用“指令+分隔线+示例块”结构；三、用“新输入：”标记待处理内容；四、控制示例总长≤300字符且单条≤80字符；五、验证AI是否按示例风格泛化输出。
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如果您希望在豆包AI中提升提示词的准确性与响应质量，向提示词中嵌入具体示例是一种被验证有效的写法。以下是实现该目标的具体操作步骤：
一、明确任务类型并选定代表性样本
在添加示例前，需先确认当前要完成的任务类别（如分类、改写、翻译、生成列表等），再从中挑选1–3个能覆盖常见输入输出关系的典型样本。示例应真实、简洁、格式规范，且与目标任务强相关。
1、确定本次AI交互的核心目标，例如“将口语化句子转为正式书面语”。
2、从过往沟通或实际场景中提取2个原始句子，如“这事儿我真搞不定”“咱明天早点来吧”。
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3、为每个原始句子手工撰写对应的标准书面表达，如“此项工作超出了我的能力范围”“建议我们明日提前抵达”。
二、采用“指令+示例”结构组织提示词
豆包AI对结构清晰的提示词响应更稳定，推荐使用“总述指令—分隔线—示例块”的三段式布局，确保模型准确识别任务模式与示范逻辑。
1、在提示词开头用一句话明确指令，例如：请将以下口语化表达转换为正式书面语，保持原意不变。
2、插入一行分隔符，如“---”。
3、按“输入：…… 输出：……”格式逐条列出示例，每组示例独占一行，例如：“输入：这事儿我真搞不定 输出：此项工作超出了我的能力范围”。
三、在提示词末尾追加待处理内容标记
为避免模型混淆示例与真实请求，需用明确符号标出待处理的新输入，使其与训练示例形成视觉与逻辑区隔，从而触发泛化推理而非简单复现。
1、在所有示例结束后另起一行，写入“新输入：”。
2、紧随其后粘贴需要AI处理的实际文本，例如“新输入：那咱下午三点会议室见？”。
3、确保“新输入：”未出现在任何示例中，且不带引号或额外说明文字，仅保留冒号与待处理内容本身。
四、控制示例数量与长度平衡响应效率
过多示例会占用上下文窗口，导致关键信息被截断；过少则不足以建立可靠模式认知。豆包AI当前对长上下文敏感度较高，需主动约束示例总字符数。
1、单个示例的输入与输出合计不超过80字符，例如“输入：挺好 输出：该方案具备可行性”。
2、整段提示词中示例部分总长度控制在300字符以内，可通过删减修饰词、合并同类项实现压缩。
3、若任务涉及多类子场景，优先保留覆盖度最高的2个示例，舍弃重复结构或边缘案例。
五、验证示例是否被正确解析
发送提示词后，观察AI首轮输出是否延续示例中的格式、语气与粒度。若出现偏离，说明示例未被有效锚定，需回溯调整结构或替换样本。
1、检查AI回复首句是否匹配示例中的输出风格，例如是否统一使用四字短语、被动语态或特定术语。
2、对比AI对“新输入”的处理结果与示例中同类型句子的转化逻辑是否一致。
3、若响应直接复述某个示例输出而未处理“新输入”，则需在“新输入：”前增加空行，并将指令句末尾添加强调符号，如务必仅对“新输入：”后的内容执行操作。
