Prompt 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。 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。 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。 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。
补充一个可能被忽略的点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎大家补充。
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。踩了很多坑才总结出来的。
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。我也还在探索中。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
不同场景下结论可能不同：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。
我的项目里也用了这个方案，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。细节可以再展开讨论。
这个思路很巧妙，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。踩了很多坑才总结出来的。
我的踩坑经验：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。希望对你有帮助。
我的理解是：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。如有不对请指正。
我的看法略有不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
这个问题我研究过一阵，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。期待更多实战经验分享。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
有个相关问题想请教：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有个相关问题想请教：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。效果因项目而异，建议实际测试。
我的结论恰恰相反：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。欢迎大家补充。
这个问题我研究过一阵，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。感谢楼主的启发。
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。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。