Prompt 模板版本管理很重要。我用 Git 管理 Prompt 文件，每次优化都 commit，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。这样团队可以追溯 Prompt 的演进历史，也能回滚到效果更好的版本。 用 Prompt 驱动 Prisma Schema 设计效果不错。告诉 AI 业务需求（如「用户有多个订阅，订阅有多个订单」），让它生成包含关系、索引、级联删除的完整 Schema。但要检查索引是否合理，AI 偶尔会漏掉查询频繁字段的索引。 元提示词（用 Prompt 生成 Prompt）是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt，然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工，但能提供意想不到的视角，特别是发现自己盲点的时候。 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。
补充一个边界情况：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的踩坑经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。感谢楼主的启发。
这个思路很巧妙，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。我也还在探索中。
分享一下我的做法：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。期待更多实战经验分享。
说说我自己的经历：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。这只是个人经验，不一定通用。
这个观点我很认同，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。希望对你有帮助。
补充一个边界情况：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。感谢楼主的启发。
我调研过这块，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。这只是个人经验，不一定通用。
有个更优的方案：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎大家补充。
说说我自己的经历：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。欢迎私信深入交流。
分享一下我的做法：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。后续有新发现再来更新。
我的结论恰恰相反：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。踩了很多坑才总结出来的。
这个思路很巧妙，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。
有个更优的方案：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎交流讨论。
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。
我的团队是这样做的：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。实践出真知，建议动手试试。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
反对一下，我的测试结果不是这样：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。