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。 AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。 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%。
这个观点我很认同，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。踩了很多坑才总结出来的。
上周刚好踩了这个坑，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。如有不对请指正。我的实践经验和你的不太一样：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。
上周刚好踩了这个坑，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。一起学习。补充一个边界情况：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。这只是个人经验，不一定通用。
我的项目里也用了这个方案，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。希望对你有帮助。
我之前也遇到过类似问题，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。有疑问可以继续问。
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。
我的团队是这样做的：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
补充一点：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。如果有更好的方案求分享。
说个反直觉的发现：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎私信深入交流。
讲个真实案例：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。
结合我最近的项目经验：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。感谢楼主的启发。
我之前也遇到过类似问题，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。踩了很多坑才总结出来的。
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。
反对一下，我的测试结果不是这样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。如果有更好的方案求分享。
这个思路很巧妙，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。仅供参考，具体还是要看你的场景。
有个相关问题想请教：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。踩了很多坑才总结出来的。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
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。欢迎交流讨论。