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。 负面指令在 Prompt 中非常重要。告诉 AI「不要用 var」「不要用 any 类型」「不要用 Pages Router」比只说「用 const」「用具体类型」「用 App Router」效果更好。AI 更容易遵守「禁止 X」而非「应该 Y」。 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。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
有个更优的方案：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，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。
这个思路很巧妙，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。感谢楼主的启发。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有个更优的方案：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
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。欢迎交流讨论。
这个观点我很认同，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
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。
我的项目里也用了这个方案，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。共同进步。
不同场景下结论可能不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎交流讨论。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
结合我最近的项目经验：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异，建议实际测试。
补充一个可能被忽略的点：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
有个更优的方案：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。
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。期待更多实战经验分享。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的看法略有不同：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的看法略有不同：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。这只是个人经验，不一定通用。
有个细节值得注意：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。
实操中我发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎大家补充。