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。 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。 用 Prompt 驱动 Prisma Schema 设计效果不错。告诉 AI 业务需求（如「用户有多个订阅，订阅有多个订单」），让它生成包含关系、索引、级联删除的完整 Schema。但要检查索引是否合理，AI 偶尔会漏掉查询频繁字段的索引。 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。
这个观点我很认同，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎大家补充。
说个反直觉的发现：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。如有不对请指正。
这个问题我研究过一阵，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。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
我调研过这块，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎交流讨论。
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。
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。后续有新发现再来更新。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
说个反直觉的发现：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。共同进步。
说个反直觉的发现：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
讲个真实案例：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。有疑问可以继续问。
这个思路很巧妙，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。有疑问可以继续问。
我之前也遇到过类似问题，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。分享一下我的做法：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。共同进步。
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。
补充一个边界情况：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。期待更多实战经验分享。
补充一点：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。实践出真知，建议动手试试。
讲个真实案例：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
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。
我的看法略有不同：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。