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」。 系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。 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。
补充一个边界情况：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。共同进步。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎大家补充。
我的团队是这样做的：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。如果有更好的方案求分享。
我的踩坑经验：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。欢迎交流讨论。
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。期待更多实战经验分享。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
结合我最近的项目经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。如有不对请指正。
讲个真实案例：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。
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。希望少走弯路。
实操中我发现：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。我也还在探索中。
分享一下我的做法：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。希望对你有帮助。
补充一个可能被忽略的点：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。希望少走弯路。
我的实践经验和你的不太一样：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
这个思路很巧妙，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我调研过这块，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。
我的团队是这样做的：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。如果有更好的方案求分享。
这个方案我试过，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。欢迎私信深入交流。
有个更优的方案：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。细节可以再展开讨论。
这个问题我研究过一阵，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。
我的实践经验和你的不太一样：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。如果有更好的方案求分享。