提示词里的干净例子，可能让模型从没见过坏输入

Reddit 的 r/PromptEngineering 里，有人问了一个很小的问题：你故意往提示词里塞过最乱的输入是什么？

发帖人 Inevitable-Good219 说，他习惯在提示词里放例子，让模型照着格式输出。这些例子都很干净，是他挑出来“好看”的样本。上周他才意识到，这意味着自己的提示词从未见过一次坏输入。

他去问了一圈，三个回答改变了他的看法。

网友 Awkward-Ear8342 会在示例里保留一份真实输入的错字版本。原因很直接：模型处理这个错字版本，比处理干净版本更好。真实输入会用你预料不到的方式坏掉，而他的提示词已经提前排练过一次。

网友 Dexi1310 的做法是，两到三个例子覆盖真正不同的情况，再加一个合理的脏输入，前提是这个失败点重要。关键一步是展示接下来该发生什么：补上缺失字段，或者问一个澄清问题。否则模型会学到另一件事，破碎输出就是目标格式。

网友 Standard-Rooster6584 提了一个发帖人回答不了的问题：坏例子要真实到什么程度？它需要真实到模型还能认出 schema，还是可以完全胡来？他觉得真实边缘案例比胡编乱造更有用，但没有人能给出那条线的位置。发帖人也承认，这个答案可能随任务变化。

所以问题留给了评论区：你故意放进提示词的最乱输入是什么？它教给模型的东西，有什么是你没预料到的？如果答案是没有，也算，因为上周之前他就是这个状态。

跟帖里，网友 Traditional_Play_353 给了一个很具体的样本：一份 500 行的 JSON，里面有嵌套错字、随机大小写、缺失逗号。模型还是解析了，并开始生成有效响应。他的结论是，模型修复混乱的能力比他想的强。

从这些回答里能看到一个共同点：提示词里的例子不只负责展示格式，也在悄悄定义模型将遇到什么分布。全放干净样本，模型只练过顺风局。放一个带伤的输入，再写清楚正确后续，模型才有机会学会修复，避免照抄破损输出。