少样本学习提示词设计：用示例驱动AI精准输出

请将以下句子分类为正面、负面或中性：
"这家餐厅的服务态度很好，但菜太难吃了。"

请将句子分类为正面、负面或中性。

示例1：
输入："这部电影画面很美，但剧情太拖沓了。"
输出：中性

示例2：
输入："产品质量超出预期，物流也很快！"
输出：正面

示例3：
输入："客服态度极差，再也不会买了。"
输出：负面

现在请分类：
输入："这家餐厅的服务态度很好，但菜太难吃了。"
输出：

## 示例设计模板

### 示例N
**输入**：{具体的输入内容}
**输出**：{期望的输出内容}
**说明**（可选）：{为什么这个输出是正确的}

示例：
输入：好的
输出：正面
输入：坏的
输出：负面

示例1（正面）：
输入："续航比我预期好很多，充一次电用三天。"
输出：{"情感": "正面", "关键信息": "续航好", "置信度": 0.95}

示例2（负面）：
输入："屏幕色差严重，跟宣传图完全不一样。"
输出：{"情感": "负面", "关键信息": "屏幕色差", "置信度": 0.90}

示例3（中性/混合）：
输入："外观好看但系统卡顿，等后续更新再看。"
输出：{"情感": "中性", "关键信息": "外观好+系统卡", "置信度": 0.70}

示例4（反讽）：
输入："真是太好用了，一开机就蓝屏，感谢给我休息时间。"
输出：{"情感": "负面", "关键信息": "频繁蓝屏", "置信度": 0.85}

## 多样性检查清单

- [ ] 是否覆盖所有输出类别？
- [ ] 是否包含典型/常见情况？
- [ ] 是否包含边界/模糊情况？
- [ ] 是否包含容易出错的情况？
- [ ] 示例之间是否有足够差异？
- [ ] 示例是否与实际输入分布一致？

## 示例选择策略

### 策略1：覆盖类别
确保每个输出类别至少有1个示例
分类任务：正面1个 + 负面1个 + 中性1个

### 策略2：覆盖难度
从易到难排列示例
简单 → 中等 → 困难

### 策略3：覆盖格式
展示输出格式的变化
短输出 → 长输出 → 结构化输出

### 策略4：动态选择
根据当前输入，选择最相似的示例
"以下是与当前输入最相似的几个案例..."

请从产品评论中提取信息，输出JSON格式。

示例1：
输入："这款降噪耳机太棒了，降噪效果比索尼还好，续航30小时，价格799元。"
输出：
{
  "product": "降噪耳机",
  "sentiment": "正面",
  "features": ["降噪效果好", "续航30小时"],
  "price": 799,
  "comparison": "优于索尼",
  "summary": "降噪出色，续航持久，性价比高"
}

示例2：
输入："耳机外观还行，但戴久了耳朵疼，降噪一般，不值这个价。"
输出：
{
  "product": "耳机",
  "sentiment": "负面",
  "features": ["外观尚可", "佩戴不适", "降噪一般"],
  "price": null,
  "comparison": null,
  "summary": "佩戴不适，降噪一般，性价比低"
}

请分析商业问题并给出建议。

示例：
输入："我们的SaaS产品月留存率从65%降到45%，主要流失发生在第一个月。"

输出：
## 问题分析
核心问题：首月流失率过高（从65%降至45%意味着55%的新用户在首月离开）

## 可能原因
1. 新用户引导不足：用户未体验到核心价值
2. 产品期望与实际不符：营销过度承诺
3. 缺乏首月关键触达：没有及时干预

## 建议方案
1. 优化新手引导：确保用户在24小时内完成核心功能体验
2. 设置首月关键里程碑：第1/3/7/14/30天触发不同内容
3. 建立流失预警：7天未活跃自动触发回访

## 优先级
P0：新手引导优化（预计2周）
P1：流失预警系统（预计4周）
P2：营销话术调整（预计1周）

## 示例偏差自检

- [ ] 各类别示例数量是否均衡？
- [ ] 示例输出长度是否合理分布？
- [ ] 示例顺序是否有隐含模式？
- [ ] 示例领域是否与目标一致？
- [ ] 标注是否经过人工验证？
- [ ] 是否有矛盾的示例？

示例：
输入："一个商店打8折后再打9折，相当于打几折？"
输出：
推理：打8折 = 原价 × 0.8，再打9折 = 0.8 × 0.9 = 0.72
答案：相当于打7.2折

## 正确示例
输入："帮我写一封请假邮件。"
输出：尊敬的领导，因个人身体不适，需请假一天...

## 错误示例（不要这样做）
输入："帮我写一封请假邮件。"
输出：老板我不来了，身体不舒服。（过于随意，不符合职场礼仪）

## 示例1（简单）
输入：总结一句话
输出：xxx

## 示例2（中等）
输入：总结一段话
输出：xxx

## 示例3（复杂）
输入：总结一篇文章
输出：xxx

## 条件1：客户情绪稳定
输入："我的订单还没到，能帮我查一下吗？"
输出：当然可以，请提供您的订单号，我马上为您查询。

## 条件2：客户情绪激动
输入："你们怎么回事！都超了三天了还没发货！！"
输出：非常抱歉给您带来不便，我完全理解您的心情。请提供订单号，我立即为您加急处理并跟进物流状态。

## 示例集A（3个简单示例）
示例1 + 示例2 + 示例3

## 示例集B（3个复杂示例）
示例4 + 示例5 + 示例6

用相同的测试输入分别测试两个示例集，
比较输出的准确率、格式一致性和质量。