上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 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。 Prompt 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。
有个更优的方案：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。
结合我最近的项目经验：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。细节可以再展开讨论。
我调研过这块，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
从另一个角度看：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。我也还在探索中。说说我自己的经历：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。后续有新发现再来更新。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。一起学习。
实操中我发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
这个方案我试过，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
有个细节值得注意：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。踩了很多坑才总结出来的。
这个方案我试过，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。细节可以再展开讨论。
讲个真实案例：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。
有个细节值得注意：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。共同进步。
我之前也遇到过类似问题，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
这个观点我很认同，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。效果因项目而异，建议实际测试。
从另一个角度看：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。效果因项目而异，建议实际测试。
说说我自己的经历：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎私信深入交流。