Prompt 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。 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 中的歧义消除是关键。比如「加一个搜索功能」可以理解为前端搜索、后端搜索、全文搜索。好的 Prompt 会明确：「在 /forum 页面加服务端搜索，支持标题和内容匹配，用 Prisma 的 contains 查询，结果分页 20 条/页」。
有个细节值得注意：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望少走弯路。
上周刚好踩了这个坑，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。实践出真知，建议动手试试。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
分享一下我的做法：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。一起学习。
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。感谢楼主的启发。
分享一下我的做法：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我的理解是：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。希望对你有帮助。
补充一个边界情况：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。
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。
结合我最近的项目经验：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。共同进步。
我做了类似的对比实验：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。欢迎私信深入交流。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我做了类似的对比实验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。希望对你有帮助。
我的看法略有不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。感谢楼主的启发。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
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。
补充一个可能被忽略的点：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。我也还在探索中。
我的结论恰恰相反：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。希望少走弯路。
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。欢迎私信深入交流。
我的看法略有不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。