AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。 格式约束的选择：JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是：给 AI 看的用 XML 标签分段，让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown，根据下游消费方决定。 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。 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。 系统提示词模块化设计：把角色定义、技术栈、代码规范、错误处理策略拆成独立模块，按需组合。类似微服务架构的思路，每个模块职责单一，通过组合适配不同场景。
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。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
补充一点：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的理解是：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。效果因项目而异，建议实际测试。Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。后续有新发现再来更新。
我之前也遇到过类似问题，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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
这个问题我研究过一阵，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。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
分享一下我的做法：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。
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。感谢楼主的启发。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。如有不对请指正。
我调研过这块，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎交流讨论。
我的踩坑经验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
从另一个角度看：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。实践出真知，建议动手试试。
我的项目里也用了这个方案，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。我也还在探索中。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
不同场景下结论可能不同：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。