Prompt 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。
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。
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。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。共同进步。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。Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
不同场景下结论可能不同：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。后续有新发现再来更新。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。欢迎交流讨论。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
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。
我的踩坑经验：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的团队是这样做的：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。我也还在探索中。
反对一下，我的测试结果不是这样：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。后续有新发现再来更新。
这个思路很巧妙，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。
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。希望对你有帮助。
我的团队是这样做的：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。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我之前也遇到过类似问题，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。
我做了类似的对比实验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
不同场景下结论可能不同：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。希望少走弯路。我的理解是：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。希望对你有帮助。
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。如果有更好的方案求分享。