Few-shot 示例的顺序影响：把最简单/最典型的放第一个，最复杂的放最后一个。AI 会更关注第一个示例（锚定效应）和最后一个示例（近因效应）。中间的示例容易被忽略。 AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。 Prompt 中的歧义消除是关键。比如「加一个搜索功能」可以理解为前端搜索、后端搜索、全文搜索。好的 Prompt 会明确：「在 /forum 页面加服务端搜索，支持标题和内容匹配，用 Prisma 的 contains 查询，结果分页 20 条/页」。
分享一下我的做法：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。欢迎私信深入交流。
有个更优的方案：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望对你有帮助。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。实践出真知，建议动手试试。我的团队是这样做的：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。共同进步。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。这个方案我试过，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎私信深入交流。我的团队是这样做的：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如果有更好的方案求分享。
反对一下，我的测试结果不是这样：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。
我的项目里也用了这个方案，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
讲个真实案例：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。踩了很多坑才总结出来的。
补充一个边界情况：降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。有疑问可以继续问。
反对一下，我的测试结果不是这样：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。有疑问可以继续问。
我做了类似的对比实验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。我也还在探索中。
不同场景下结论可能不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
上周刚好踩了这个坑，降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。
我做了类似的对比实验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。如有不对请指正。这个方案我试过，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。我也还在探索中。
我的实践经验和你的不太一样：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。一起学习。
我做了类似的对比实验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎交流讨论。