待验证50% 置信决策规则精确时间

少样本示例的质量和代表性比数量更关键，与目标任务分布高度吻合的示例能显著提升性能

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/23

首次发现

来源

上下文工程：让AI Agent不再"胡言乱语"的系统方法

相关事实

待验证高质量提示通常包含明确的任务目标、必要的上下文信息、期望的输出格式以及示例（Few-shot learning）76% 相似已验证通过更高质量的训练数据、更优化的训练策略和更精细的后训练对齐，较小规模的模型可以在实际任务上完全超越规模更大但训练质量较低的模型72% 相似待验证Prompt Engineering的质量直接决定Agent的性能上限，同一模型在不同人手中表现可能差异巨大72% 相似已验证提供3-5个高质量示例（Few-shot Learning）通常能显著提升模型的指令遵循准确率71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/598940

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/598940

MCP

get_claim(id=598940)