来源：https://github.com/datawhalechina/vibe-vibe

经过本节学习，你将掌握

• Zero-shot 的定义和工作原理
• 适合使用 Zero-shot 的场景
• 如何写出高质量的 Zero-shot 提示词
• Zero-shot 的局限性及应对方法

什么是 Zero-shot Prompting

Zero-shot（零样本）的意思是：不给任何示例，直接让 AI 执行任务。

这是最直接的提问方式。你描述任务，AI 根据它在训练中学到的知识直接给出答案。

将以下 Python 2 代码转换为 Python 3 语法：
print "Hello, World!"

AI 不需要你演示「怎么转换」，它已经「知道」Python 2 和 Python 3 的区别。这就是 Zero-shot 的核心：利用 AI 已有的知识完成任务。

为什么 Zero-shot 有效

现代 AI 模型在训练时已经「见过」海量数据：代码、文档、教程、问答。对于常见任务，它已经具备执行能力，只需要你清晰地描述任务即可。

就像请一位经验丰富的同事帮忙——你不需要教他怎么写代码，只需要说清楚你要什么。

适用场景

一句话判断：如果这个任务「AI 应该会」，就用 Zero-shot。

差提示词 vs 好提示词

❌ 差提示词

帮我处理一下这个数据

问题：任务不明确。处理是什么意思？清洗？转换？分析？

✅ 好提示词

将以下 CSV 数据转换为 JSON 格式，每行作为一个对象：

name,age,city
张三,25,北京
李四,30,上海

改进点：

• 明确任务：CSV → JSON
• 明确格式：每行一个对象
• 提供输入数据

输出对比

差提示词可能得到：「请提供具体数据和处理需求」（AI 无法执行）

好提示词得到：

[
  {"name": "张三", "age": 25, "city": "北京"},
  {"name": "李四", "age": 30, "city": "上海"}
]

写好 Zero-shot 的四个要素

1. 明确的任务动词

2. 具体的输出要求

❌ "给我一个函数"
✅ "给我一个 JavaScript 函数，接收数组参数，返回去重后的数组"

3. 必要的约束条件

❌ "写一个排序算法"
✅ "写一个排序算法，要求：时间复杂度 O(n log n)，不使用内置排序方法"

4. 清晰的输入数据

如果任务需要处理数据，直接在提示词中提供。

进阶技巧：增强 Zero-shot 效果

角色设定（Role Prompting）

给 AI 一个角色，可以让它从特定视角回答问题。

你是一位有 10 年经验的前端工程师。
请审查以下 React 代码，指出潜在的性能问题：
[代码]

输出格式指定

明确告诉 AI 你想要的格式。

分析以下用户反馈，提取关键问题。
输出格式：
- 问题1：[描述]
- 问题2：[描述]
...

实战示例：待办清单项目

小李想让 AI 帮他写一个日期格式化函数。

Zero-shot 提示词

写一个 JavaScript 函数 formatDate，功能如下：
- 输入：Date 对象
- 输出：格式化的字符串，格式为 "YYYY年MM月DD日"
- 示例：输入 new Date('2024-03-15')，输出 "2024年03月15日"
- 要求：月份和日期不足两位时补零

AI 输出

function formatDate(date) {
  const year = date.getFullYear();
  const month = String(date.getMonth() + 1).padStart(2, '0');
  const day = String(date.getDate()).padStart(2, '0');
  return `${year}年${month}月${day}日`;
}

Zero-shot 的局限性

判断标准：如果 Zero-shot 连续两次输出不满意，考虑换用其他技巧。

可复制模板

代码转换模板

将以下 [源语言/版本] 代码转换为 [目标语言/版本]：

[代码内容]

要求：
- 保持功能一致
- 遵循 [目标语言] 的最佳实践

内容生成模板

你是 [角色定位]。

任务：[具体任务描述]

要求：
- [要求1]
- [要求2]

输出格式：[格式说明]

代码审查模板

审查以下代码，从 [审查维度] 角度指出问题：

[代码内容]

输出格式：
1. 问题：[描述] | 位置：[行号] | 建议：[修改方案]

本节要点

✓ Zero-shot 的本质：利用 AI 已有知识，直接执行任务

✓ 适用场景：AI「应该会」的任务——转换、分类、生成

✓ 写好 Zero-shot 的关键：明确动词 + 具体输出 + 必要约束

✓ 局限性：格式不稳定、复杂推理容易出错

✓ 增强技巧：角色设定、输出格式指定

下一节，我们学习如何用示例「教会」AI——Few-shot Prompting。