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。 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。 长上下文 Prompt 的信息密度要控制。AI 对上下文的理解不是均匀的，开头和结尾的内容权重更高（首因效应和近因效应）。关键信息放开头，最新指令放结尾，中间放背景资料。 元提示词（用 Prompt 生成 Prompt）是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt，然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工，但能提供意想不到的视角，特别是发现自己盲点的时候。
补充一个边界情况：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。这只是个人经验，不一定通用。
这个方案我试过，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。希望少走弯路。
有个细节值得注意：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。细节可以再展开讨论。
不同场景下结论可能不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
我做了类似的对比实验：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。后续有新发现再来更新。
我的结论恰恰相反：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的理解是：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。
有个相关问题想请教：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望对你有帮助。
结合我最近的项目经验：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。实践出真知，建议动手试试。
有个细节值得注意：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。如有不对请指正。
这个思路很巧妙，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的看法略有不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎交流讨论。
结合我最近的项目经验：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。有个相关问题想请教：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。期待更多实战经验分享。
我做了类似的对比实验：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。我也还在探索中。
分享一下我的做法：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
补充一个边界情况：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。共同进步。
从另一个角度看：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。
有个更优的方案：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。仅供参考，具体还是要看你的场景。从另一个角度看：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。