Příklady v zadání
anglicky few-shot prompting
Příklady v zadání (few-shot) jsou ukázky požadovaného výstupu, které přiložíte k zadání, aby AI pochopila formát, tón a strukturu. Často fungují lépe než dlouhý popis toho, co chcete.
Proč to manažera zajímá
Popsat slovy, jak má znít odpověď zákazníkovi nebo vypadat popisek produktu, je těžké. Ukázat dva hotové kusy je snadné. Dokumentace Claude označuje příklady za jeden z nejspolehlivějších způsobů, jak řídit formát výstupu, tón a strukturu. Proto se vyplatí schovávat povedené výstupy: jsou to budoucí příklady.
Jak to vypadá v praxi
Vedoucí zákaznické péče chce odpovědi na recenze v hlasu značky. K zadání přiloží tři skutečné odpovědi, které se jí líbily: na pochvalu, na stížnost na dopravu a na reklamaci. Dokumentace Claude k říjnu 2026 doporučuje tři až pět příkladů, které odpovídají skutečnému použití, liší se mezi sebou a jsou zřetelně oddělené od pokynů, například značkami <example>. Když příklady uloží do šablony promptu, drží odpovědi stejný tón, ať je píše kdokoli z týmu.
Na co si dát pozor
- Příklady, které jsou si moc podobné, AI napodobí i v tom, co jste nechtěli, třeba ve stejném úvodu každé odpovědi.
- Do příkladů nedávejte skutečná jména a údaje zákazníků.
Související pojmy
- Formát výstupu
Formát výstupu je část zadání, která určuje podobu odpovědi, třeba tabulku, odrážky nebo souvislý text, délku, jazyk či strukturovaná data jako JSON. U opakovaných úloh a navazujícího zpracování je nutností.
- Hlas značky
Hlas značky je soubor pravidel, jak firma píše: tón, oslovení, slova, která používá a která ne, typické délky a typografie. Uložený v projektu nebo ve skillu zajistí, že texty od AI zní jako vy.
- Šablona promptu
Šablona promptu je opakovaně použitelné zadání s místy, která se pokaždé doplní, například [produkt] nebo [cílová skupina]. Je základem firemní knihovny promptů i skillů.
- Kritéria kvality
Kritéria kvality jsou část zadání, která popisuje, kdy je výstup hotový a dobrý, například „nejvýš jedna strana, čísla se zdrojem, bez obecných frází“. Podle nich se řídí AI a podle nich výsledek kontrolujete vy.
- Role v zadání
Role v zadání (persona) je pokyn typu „jednej jako finanční ředitel“, který AI nastaví úhel pohledu, slovník a tón odpovědi. Kontext situace ani kritéria kvality ale nenahradí.
- Prompt engineering
Prompt engineering je dovednost psát zadání pro AI tak, aby dávala spolehlivé výsledky. U nových modelů se posouvá od triků a zaklínadel k jasnému popisu cíle, kontextu, formátu a kritérií.
Kde to učíme
V kurzu Masterclass: Claude pro byznys na to navazuje modul 1: Claude jako pracovní kolega. Na reálných úlohách z vaší firmy, česky a bez technického zázemí.
Prohlédnout moduly kurzu