上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 降 AI 率的关键不是事后改写，而是从 Prompt 层面就让 AI 模仿人类写作风格。我会在 Prompt 里加「使用口语化表达、偶尔出现不完美的语法、加入个人主观判断、避免过度结构化的排比句式」，生成的内容 AI 检测率能从 95% 降到 30% 以下。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。
结合我最近的项目经验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
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。
我的结论恰恰相反：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。这只是个人经验，不一定通用。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。期待更多实战经验分享。
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。踩了很多坑才总结出来的。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。
我的团队是这样做的：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。后续有新发现再来更新。
我的项目里也用了这个方案，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。我也还在探索中。
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。
我的踩坑经验：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。
这个观点我很认同，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。一起学习。
分享一下我的做法：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。共同进步。
有个更优的方案：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。希望少走弯路。
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。如有不对请指正。
这个观点我很认同，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。期待更多实战经验分享。
这个方案我试过，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎私信深入交流。
我的团队是这样做的：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。
补充一点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。我也还在探索中。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。