角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。
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 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。
Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。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。
我调研过这块，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。
补充一点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。我也还在探索中。
我之前也遇到过类似问题，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎大家补充。
有个更优的方案：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。
我的团队是这样做的：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。后续有新发现再来更新。
不同场景下结论可能不同：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎大家补充。这个思路很巧妙，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
这个问题我研究过一阵，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
补充一点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。仅供参考，具体还是要看你的场景。
上周刚好踩了这个坑，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。效果因项目而异，建议实际测试。
我之前也遇到过类似问题，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。期待更多实战经验分享。
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。如有不对请指正。有个更优的方案：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。细节可以再展开讨论。
我调研过这块，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。希望少走弯路。
说个反直觉的发现：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
不同场景下结论可能不同：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
这个问题我研究过一阵，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。如有不对请指正。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。