Few-shot 示例的顺序影响：把最简单/最典型的放第一个，最复杂的放最后一个。AI 会更关注第一个示例（锚定效应）和最后一个示例（近因效应）。中间的示例容易被忽略。 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。 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。
分享一下我的做法：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。期待更多实战经验分享。
我的理解是：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。如果有更好的方案求分享。
有个细节值得注意：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我之前也遇到过类似问题，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。效果因项目而异，建议实际测试。
我的踩坑经验：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。期待更多实战经验分享。
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。
上周刚好踩了这个坑，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。期待更多实战经验分享。
我的踩坑经验：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。感谢楼主的启发。
有个更优的方案：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。实践出真知，建议动手试试。
讲个真实案例：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。效果因项目而异，建议实际测试。
我调研过这块，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：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。期待更多实战经验分享。
补充一点：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。
说说我自己的经历：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。
我的看法略有不同：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。一起学习。
上周刚好踩了这个坑，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。
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。后续有新发现再来更新。
有个相关问题想请教：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
我之前也遇到过类似问题，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。