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。 长上下文 Prompt 的信息密度要控制。AI 对上下文的理解不是均匀的，开头和结尾的内容权重更高（首因效应和近因效应）。关键信息放开头，最新指令放结尾，中间放背景资料。 系统提示词设计的核心是「约束明确、格式清晰、角色具体」。我总结了一个模板：先定义角色（你是 Next.js 全栈专家），再列约束（必须用 App Router、禁止 class component），最后给格式要求（输出 markdown、代码块标注语言）。这样 AI 的输出可用率能稳定在 90% 以上。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
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。欢迎交流讨论。
我的看法略有不同：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。期待更多实战经验分享。
补充一个可能被忽略的点：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。欢迎大家补充。
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。有疑问可以继续问。
实操中我发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎大家补充。
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。希望对你有帮助。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。
上周刚好踩了这个坑，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。实践出真知，建议动手试试。
结合我最近的项目经验：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。这只是个人经验，不一定通用。
这个方案我试过，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。后续有新发现再来更新。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
补充一点：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。感谢楼主的启发。我的结论恰恰相反：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。
实操中我发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。期待更多实战经验分享。
我的项目里也用了这个方案，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。如有不对请指正。我的项目里也用了这个方案，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
补充一个可能被忽略的点：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。效果因项目而异，建议实际测试。
讲个真实案例：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。感谢楼主的启发。