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。 Temperature 参数的经验值：代码生成用 0.1-0.3（要确定性），创意写作用 0.7-0.9（要多样性），SEO 内容用 0.4-0.6（平衡准确和自然）。Top-p 一般固定 0.9，主要通过 Temperature 调节。 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。 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。
我调研过这块，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。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。细节可以再展开讨论。补充一个边界情况：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。如果有更好的方案求分享。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。感谢楼主的启发。
讲个真实案例：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。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。共同进步。
上周刚好踩了这个坑，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
说说我自己的经历：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。如果有更好的方案求分享。
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。我也还在探索中。
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。欢迎私信深入交流。
有个相关问题想请教：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，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
补充一个边界情况：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎交流讨论。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎私信深入交流。
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。后续有新发现再来更新。说说我自己的经历：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
结合我最近的项目经验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
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：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。