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 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。 Prompt 模板版本管理很重要。我用 Git 管理 Prompt 文件，每次优化都 commit，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。这样团队可以追溯 Prompt 的演进历史，也能回滚到效果更好的版本。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。后续有新发现再来更新。
我的结论恰恰相反：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎私信深入交流。
我的实践经验和你的不太一样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
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。踩了很多坑才总结出来的。
实操中我发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。有疑问可以继续问。
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。
这个观点我很认同，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
从另一个角度看：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
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。
我的踩坑经验：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。后续有新发现再来更新。
说个反直觉的发现：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。
上周刚好踩了这个坑，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。
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。如有不对请指正。
不同场景下结论可能不同：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。感谢楼主的启发。
从另一个角度看：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎交流讨论。
从另一个角度看：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。有疑问可以继续问。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
这个思路很巧妙，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。有疑问可以继续问。
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。踩了很多坑才总结出来的。
从另一个角度看：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。期待更多实战经验分享。