系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。 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。 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。
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。
说个反直觉的发现：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。期待更多实战经验分享。
补充一点：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。有疑问可以继续问。
有个相关问题想请教：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎大家补充。
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。
上周刚好踩了这个坑，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。一起学习。
这个方案我试过，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。
这个观点我很认同，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
说个反直觉的发现：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。欢迎私信深入交流。
补充一点：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。如果有更好的方案求分享。
这个思路很巧妙，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。效果因项目而异，建议实际测试。
上周刚好踩了这个坑，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎交流讨论。
有个更优的方案：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。共同进步。
我调研过这块，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。期待更多实战经验分享。
说个反直觉的发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。踩了很多坑才总结出来的。
我的看法略有不同：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。后续有新发现再来更新。
这个问题我研究过一阵，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。这只是个人经验，不一定通用。
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。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
讲个真实案例：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。有疑问可以继续问。