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 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。 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。
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。细节可以再展开讨论。
不同场景下结论可能不同：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。
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。
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。
我做了类似的对比实验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。如有不对请指正。
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。
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。
反对一下，我的测试结果不是这样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。希望少走弯路。
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。
补充一个可能被忽略的点：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。
补充一点：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。共同进步。
我的结论恰恰相反：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。细节可以再展开讨论。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的踩坑经验：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。
说说我自己的经历：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
说说我自己的经历：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。感谢楼主的启发。
说说我自己的经历：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。效果因项目而异，建议实际测试。
我的结论恰恰相反：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎私信深入交流。
我的踩坑经验：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。希望对你有帮助。
说说我自己的经历：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。