写作任务的风格示例是怎么给的？

想让 AI 写出某种味道的文字，堆形容词基本没用——「文艺一点」「专业一点」这类指令，模型理解起来非常弹性。真正管用的是给风格示例，本文按机制拆解示例的选法、排法和用法。文心一言、通义千问在写作类任务上的表现差异，很多时候就取决于用户给没给足样本。

风格示例选什么样的样本

挑样本有三条标准：一是代表性，能体现目标文风的关键特征；二是纯度，别把好几种风格混在一段里；三是长度适中，一段到两段足够让模型抓住语气。常见错误是随手挑一段自己觉得好的文字当样本，结果那段话的风格特征和你要的并不一致。挑完先自问一句：这段样本里，哪些特征是我要的，哪些是杂质。答得上来，样本才算合格。纯度这条最容易被忽视：样本里混进了另一种文风，模型会两种都学，出来的就是不伦不类的混合体。

示例的数量与排布

一组示例通常放两到三段，太多会挤占上下文，太少风格抓不准。排布上，输入输出对照的形式比纯输出更稳：给一段原文和它的目标风格改写，模型能学到「怎么变」，而不只看到「变成什么样」。多个示例之间要保持风格一致，一个跑偏的样本会把整体带偏，这比少放一个示例的伤害大得多。样本之间有共同特征，模型才能归纳出风格规律。样本从哪来？三种来源：自己的历史作品里挑、标杆文章里选、先让模型按口头描述生成几版再挑最接近的当种子，第三种特别适合从零起步的场景。

风格说明与示例怎么配合

示例负责「什么样」，说明负责「为什么」，两者配合效果翻倍。说明写具体的风格特征：句子普遍偏短、多用名词结尾、几乎不用感叹号。这些特征描述等于把示例拆解给模型看，让它从模仿升级为理解。只给说明不给示例，模型会按自己的经验脑补；只给示例不给说明，遇到样本没覆盖的句型就容易出戏。两条腿走路，风格才立得住。特征说明不用长，三五个关键特征足够，写多了反而互相稀释。

换风格时只改示例行不行

可以，而且这正是风格示例的好处：换风格只需替换样本段，指令框架不动。把高频使用的指令框架存成模板，按任务换样本，比每次重写提示省事得多。需要多风格并存的任务，则给每组风格分别配样本并编号，输出时指明用哪一组。这种「框架加样本」的组织方式，也让团队协作变得容易：写框架的人管结构，挑样本的人管味道。

风格示例的思路在许多场景通用：给对话角色配语气样本，就是对话机器人的稳定人设里的做法；教学中给学生看范文，见教学场景的分层提示；需要发散创意而非收敛风格时，看头脑风暴的多样性提法；代码任务里的代码风格约束，思路相通，见代码生成的约束提示。

风格示例速查表

• 样本两到三段，风格要纯
• 输入输出成对给，让模型看到「怎么变」
• 配一段特征说明，拆解关键句式
• 换风格只换样本，框架不动

一句话收住：风格是给出来的，形容词堆不出来。

下次在写作提示里写形容词之前，先找一个具体样本替换它，效果立见。

风格示例快问快答三则

• 示例和指令冲突时听谁的？：多数时候示例赢，所以两者必须对齐，改风格要求时记得同步换样本。
• 没有现成样本怎么办？：先让模型按你的口头描述生成几版，挑最接近的一版当种子样本，再逐步迭代。
• 示例会限制内容发挥吗？：会有一点，在指令里写明「模仿风格而非内容」，把样本的题材和你的任务分开。