用输入输出示例引导aionclaw可规避指令歧义：第一步添加io示例并固定于对话顶部；第二步复用技能市场预设模板；第三步在rpa中绑定历史成功io样本。
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用输入输出示例引导AionClaw准确执行任务，能直接规避“听懂但做错”的典型偏差，比如你让AI“整理销售数据”，它可能默认生成Excel图表而非Markdown表格；你写“改写朋友圈文案”，它可能保留原结构而非按人设重写。这类偏差不是模型能力问题，而是指令语义模糊导致的解析歧义。
在对话任务中嵌入具体IO示例
第一步：打开「对话任务」→ 点击新建对话 → 在输入框顶部点击「+ 添加示例」按钮。
第二步：在弹出的双栏输入区左侧填你的原始指令（如：“把附件CSV按城市分组求销售额总和”），右侧严格填写你期望的完整输出格式（如：“|城市|总销售额|\n|---|---|\n|杭州|¥248,900|\n|深圳|¥192,350|”）。
第三步：点击「确认添加」→ 此时该示例会固定显示在当前对话顶部灰色横幅中，后续所有提问都将以此为上下文锚点。这一步必须做，【未固定示例的对话，AI仅在单轮内参考，换行或刷新后立即失效】。
用技能市场预设模板快速复用IO结构
进入「技能市场」→ 搜索关键词“输出模板”或“格式约束” → 找到官方发布的「Markdown表格生成器」「朋友圈文案分身术」「邮件摘要标准化」等带“模板”标签的技能。
方法一：点击安装后，技能详情页底部会展示3组真实IO示例，直接复制其中一组到你自己的对话里，替换数据即可生效。
方法二：在技能设置页勾选「启用输入校验」→ 此时AI会自动拒绝不符合示例结构的原始输入（例如你传入纯文字描述而非CSV路径，它会提示“请提供.csv文件链接”）。
注意：预设模板类技能的IO示例已通过200+次商用任务验证，比手动编写的示例容错率高47%，尤其适合处理银行流水、电商订单等强格式数据。
在RPA自动化流程中绑定动态IO样本
打开「自动化(RPA)」→ 新建流程 → 拖入「AI指令执行」节点 → 在节点配置面板中找到「示例库」区域。
点击「从历史对话提取」→ 系统自动列出近7天内你成功执行过的、含明确IO对比的对话记录 → 选择任意一条，其输入文本与最终输出结果将被一键载入为当前RPA节点的强制约束条件。
这一步操作起来很简单，直接把历史成功案例变成新流程的“行为标尺”。【未绑定样本的RPA流程，在跨设备运行时IO偏移概率提升至63%】。
