系统提示词模块化设计：把角色定义、技术栈、代码规范、错误处理策略拆成独立模块，按需组合。类似微服务架构的思路，每个模块职责单一，通过组合适配不同场景。 Prompt Chain 是处理复杂任务的利器。比如生成一个完整的 Next.js 页面：第一步 Prompt 生成页面结构，第二步生成 Server Action，第三步生成组件代码，第四步生成测试。每步的输出作为下步的输入，比一个超大 Prompt 效果好得多。 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。
我的项目里也用了这个方案，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。效果因项目而异，建议实际测试。
我的实践经验和你的不太一样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。实践出真知，建议动手试试。
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。希望对你有帮助。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。一起学习。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
实操中我发现：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
补充一个可能被忽略的点：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。效果因项目而异，建议实际测试。
分享一下我的做法：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。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：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎私信深入交流。
补充一点：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。
我的踩坑经验：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。
我的踩坑经验：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。踩了很多坑才总结出来的。
实操中我发现：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的理解是：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。效果因项目而异，建议实际测试。
实操中我发现：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。
有个细节值得注意：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。
从另一个角度看：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。希望对你有帮助。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的团队是这样做的：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。这只是个人经验，不一定通用。