Few-shot 示例的顺序影响：把最简单/最典型的放第一个，最复杂的放最后一个。AI 会更关注第一个示例（锚定效应）和最后一个示例（近因效应）。中间的示例容易被忽略。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 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。 元提示词（用 Prompt 生成 Prompt）是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt，然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工，但能提供意想不到的视角，特别是发现自己盲点的时候。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。效果因项目而异，建议实际测试。我的理解是：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。
这个观点我很认同，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。
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。
这个问题我研究过一阵，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎私信深入交流。
我的团队是这样做的：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。
讲个真实案例：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。我的看法略有不同：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。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的理解是：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。如有不对请指正。
我的结论恰恰相反：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。
讲个真实案例：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。期待更多实战经验分享。
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：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。细节可以再展开讨论。
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。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。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
补充一个边界情况：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。