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。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 Chain-of-Thought 在复杂逻辑生成中效果显著。与其让 AI 直接写代码，不如先让它「分析需求→列出实现步骤→识别潜在问题→然后写代码」。多花 30 秒思考，代码的正确率能提升 40%。
说说我自己的经历：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。希望对你有帮助。
我的看法略有不同：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。
结合我最近的项目经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。后续有新发现再来更新。
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。我也还在探索中。
我的结论恰恰相反：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的实践经验和你的不太一样：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。
补充一个可能被忽略的点：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
这个思路很巧妙，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。感谢楼主的启发。
说说我自己的经历：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎交流讨论。
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。有个更优的方案：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎交流讨论。
讲个真实案例：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
不同场景下结论可能不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。效果因项目而异，建议实际测试。
不同场景下结论可能不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望少走弯路。
从另一个角度看：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。我的团队是这样做的：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。欢迎私信深入交流。
有个细节值得注意：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。
说个反直觉的发现：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。一起学习。
我调研过这块，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。
说说我自己的经历：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。踩了很多坑才总结出来的。