全栈
全栈探险家楼主
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。 格式约束的选择:JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是:给 AI 看的用 XML 标签分段,让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown,根据下游消费方决定。 Few-shot 示例的选择比数量重要。3 个高质量示例的效果远好于 10 个普通示例。关键是示例要覆盖不同场景:正常情况、边界情况、特殊情况。而且示例的顺序也有影响,把最典型的放第一个。 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」。 负面指令在 Prompt 中非常重要。告诉 AI「不要用 var」「不要用 any 类型」「不要用 Pages Router」比只说「用 const」「用具体类型」「用 App Router」效果更好。AI 更容易遵守「禁止 X」而非「应该 Y」。