Prompt 中的约束传递：让 AI 记住所有规则

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。

Chain-of-Thought 在复杂逻辑生成中效果显著。与其让 AI 直接写代码，不如先让它「分析需求→列出实现步骤→识别潜在问题→然后写代码」。多花 30 秒思考，代码的正确率能提升 40%。

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。

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。

角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。