系统提示词模块化设计：把角色定义、技术栈、代码规范、错误处理策略拆成独立模块，按需组合。类似微服务架构的思路，每个模块职责单一，通过组合适配不同场景。 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%。 Prompt 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。 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。
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。后续有新发现再来更新。
结合我最近的项目经验：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。
实操中我发现：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。分享一下我的做法：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。有疑问可以继续问。
有个更优的方案：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎交流讨论。
有个细节值得注意：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
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：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
实操中我发现：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
有个细节值得注意：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。共同进步。
我的团队是这样做的：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎交流讨论。
说说我自己的经历：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。希望少走弯路。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
有个细节值得注意：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：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。效果因项目而异，建议实际测试。
我的理解是：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
补充一点：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。
补充一个可能被忽略的点：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。效果因项目而异，建议实际测试。
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。欢迎交流讨论。
反对一下，我的测试结果不是这样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。期待更多实战经验分享。