Генерация few-shot примеров

Создай few-shot примеры для промта.

Задача: {{task_description}} Нужный формат: {{output_format}}

Шаги

1. Анализ задачи

Перед написанием примеров ответь:

• Какие категории входных данных встречаются?
• Какие edge cases важно покрыть?
• Какие ошибки модель часто делает на этой задаче?

2. План примеров

Сгенерируй 3-5 примеров, чтобы они покрывали:

• Типичный кейс — самая частая ситуация
• Лёгкий кейс — модель должна решить уверенно
• Сложный кейс — на грани, где модель часто ошибается
• Edge case — необычные входные данные
• Anti-case — задача за пределами скоупа (модель должна отказаться)

3. Структура каждого примера

## Пример N

**Вход:**
[конкретные данные, реалистичные, не "Foo Bar"]

**Рассуждение** (опционально, для CoT):
[как модель должна думать]

**Выход:**
[в требуемом формате]

4. Принципы

• Разнообразие важнее количества. 3 разных лучше 5 похожих
• Реалистичность. Используй имена/данные похожие на реальные
• Покажи anti-case. Покажи как сказать "не могу" / "нужно уточнение"
• Формат идентичен. Все примеры должны быть структурно одинаковы
• Длина. Примеры короче чем реальный ответ — модель быстрее уловит паттерн

5. Тестирование

После создания:

• Прогони промт с этими примерами на 3 новых входах
• Сравни с версией без few-shot
• Если новые входы решаются хуже — примеры не работают, переделать

Формат вывода

## Финальный набор примеров

### Пример 1: [категория]
...

### Пример 2: [категория]
...

## Что покрыто
| Категория | Пример № |

## Где могут понадобиться ещё примеры
- ...

Анти-паттерны

• Все 5 примеров на один сценарий
• Lorem ipsum вместо реалистичных данных
• Различные форматы вывода
• Слишком длинные примеры (>10% длины контекста)