让 LLM 自己批改作业的提示词技巧
来源：dev.to — 2026-08-18
📋 概述
作者（正在构建 git-lrc 代码评审工具）深入讲解 Google Wan 等人提出的 Consistency-based Self-adaptive Prompting（COSP）：零标签、让模型用自己的回答构建上下文示例。它同时绕开了 few-shot 手工造例子的累、与 zero-shot「一步步想」的容易跑偏。
🔑 核心要点
- COSP 让模型仅凭自己的回答就生成 in-context 示例，全程零人工标签。
- few-shot 路径费力气且示例一换精度就摇摆，zero-shot 路径省力却常自信地跑偏——两条路都要付出代价。
- 核心思想是「两个都不要」：模型自己当自己的老师，自己批改自己的作业。
- 文章源自 Google 论文，作者以友好而深入的方式拆解，面向想榨取更强推理的人。
💡 金句
一条路花你的力气，另一条路花你的准确率——不如让模型自己出题、自己打分。
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