Few-shot 示例的选择比数量重要。3 个高质量示例的效果远好于 10 个普通示例。关键是示例要覆盖不同场景：正常情况、边界情况、特殊情况。而且示例的顺序也有影响，把最典型的放第一个。 AI 生成生产级代码的 Prompt 要点：明确技术栈版本、给出代码规范链接、要求错误处理、要求类型安全、要求添加注释。最重要的是给一个高质量的参考实现作为 few-shot 示例。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
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。感谢楼主的启发。
这个观点我很认同，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。一起学习。
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。
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。一起学习。
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。
分享一下我的做法：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎大家补充。
我的团队是这样做的：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。细节可以再展开讨论。
结合我最近的项目经验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎大家补充。
这个方案我试过，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。
我的踩坑经验：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。
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。
讲个真实案例：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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
说个反直觉的发现：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。欢迎大家补充。
我的看法略有不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。有疑问可以继续问。
分享一下我的做法：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。感谢楼主的启发。
这个问题我研究过一阵，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
分享一下我的做法：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。实践出真知，建议动手试试。
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。仅供参考，具体还是要看你的场景。