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。 AI 生成生产级代码的 Prompt 要点：明确技术栈版本、给出代码规范链接、要求错误处理、要求类型安全、要求添加注释。最重要的是给一个高质量的参考实现作为 few-shot 示例。 Prompt 模板版本管理很重要。我用 Git 管理 Prompt 文件，每次优化都 commit，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。这样团队可以追溯 Prompt 的演进历史，也能回滚到效果更好的版本。 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。
我的实践经验和你的不太一样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。细节可以再展开讨论。
这个方案我试过，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
不同场景下结论可能不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。一起学习。
分享一下我的做法：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如果有更好的方案求分享。
我做了类似的对比实验：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。有疑问可以继续问。
上周刚好踩了这个坑，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。
这个思路很巧妙，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
说说我自己的经历：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。
这个观点我很认同，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。细节可以再展开讨论。
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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的实践经验和你的不太一样：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。
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。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
补充一个可能被忽略的点：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。如有不对请指正。
我的结论恰恰相反：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。如果有更好的方案求分享。
我的看法略有不同：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。一起学习。补充一个可能被忽略的点：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎大家补充。分享一下我的做法：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。一起学习。
实操中我发现：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。我也还在探索中。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。