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 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。
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。我的实践经验和你的不太一样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有个相关问题想请教：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。我也还在探索中。
我的理解是：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异，建议实际测试。
这个方案我试过，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。
不同场景下结论可能不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。
我的项目里也用了这个方案，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。希望对你有帮助。
我的理解是：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。
我调研过这块，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。细节可以再展开讨论。
这个问题我研究过一阵，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。踩了很多坑才总结出来的。
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。实践出真知，建议动手试试。
讲个真实案例：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。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
从另一个角度看：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。实践出真知，建议动手试试。
说个反直觉的发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。细节可以再展开讨论。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的踩坑经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的踩坑经验：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。共同进步。
我的团队是这样做的：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
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。