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。 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。
这个方案我试过，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
补充一个可能被忽略的点：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。希望对你有帮助。
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。
反对一下，我的测试结果不是这样：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
我的结论恰恰相反：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。欢迎私信深入交流。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
说个反直觉的发现：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎私信深入交流。讲个真实案例：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。
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。
我的理解是：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎私信深入交流。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。补充一个边界情况：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异，建议实际测试。
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。如果有更好的方案求分享。分享一下我的做法：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。
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。效果因项目而异，建议实际测试。
这个观点我很认同，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。一起学习。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我的踩坑经验：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。踩了很多坑才总结出来的。
从另一个角度看：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望对你有帮助。
补充一个可能被忽略的点：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。