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。 Temperature 参数的经验值：代码生成用 0.1-0.3（要确定性），创意写作用 0.7-0.9（要多样性），SEO 内容用 0.4-0.6（平衡准确和自然）。Top-p 一般固定 0.9，主要通过 Temperature 调节。 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。
这个思路很巧妙，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎交流讨论。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
这个观点我很认同，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎交流讨论。Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我之前也遇到过类似问题，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
上周刚好踩了这个坑，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。如有不对请指正。
这个问题我研究过一阵，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。
我调研过这块，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。共同进步。
结合我最近的项目经验：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。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
分享一下我的做法：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。这只是个人经验，不一定通用。
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。期待更多实战经验分享。
说说我自己的经历：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。希望少走弯路。
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。一起学习。
不同场景下结论可能不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。细节可以再展开讨论。
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。
实操中我发现：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。