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。 格式约束的选择：JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是：给 AI 看的用 XML 标签分段，让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown，根据下游消费方决定。
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。欢迎交流讨论。
有个更优的方案：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。实践出真知，建议动手试试。
上周刚好踩了这个坑，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
这个问题我研究过一阵，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。Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
这个问题我研究过一阵，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。欢迎私信深入交流。
说说我自己的经历：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。实践出真知，建议动手试试。
从另一个角度看：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。期待更多实战经验分享。我的结论恰恰相反：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。踩了很多坑才总结出来的。
从另一个角度看：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。欢迎交流讨论。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。期待更多实战经验分享。
我的看法略有不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。共同进步。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
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。感谢楼主的启发。
说说我自己的经历：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。如果有更好的方案求分享。
说说我自己的经历：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。期待更多实战经验分享。
结合我最近的项目经验：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。
我的结论恰恰相反：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。
结合我最近的项目经验：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。踩了很多坑才总结出来的。