Temperature 参数的经验值：代码生成用 0.1-0.3（要确定性），创意写作用 0.7-0.9（要多样性），SEO 内容用 0.4-0.6（平衡准确和自然）。Top-p 一般固定 0.9，主要通过 Temperature 调节。 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。 负面指令在 Prompt 中非常重要。告诉 AI「不要用 var」「不要用 any 类型」「不要用 Pages Router」比只说「用 const」「用具体类型」「用 App Router」效果更好。AI 更容易遵守「禁止 X」而非「应该 Y」。
补充一点：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
结合我最近的项目经验：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。希望少走弯路。
这个思路很巧妙，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。
从另一个角度看：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
讲个真实案例：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望少走弯路。
我的实践经验和你的不太一样：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望对你有帮助。
补充一点：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。
我的踩坑经验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。如有不对请指正。实操中我发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。感谢楼主的启发。
从另一个角度看：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。
补充一个可能被忽略的点：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
这个问题我研究过一阵，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。踩了很多坑才总结出来的。
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。
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。希望对你有帮助。
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。
我的团队是这样做的：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。
说说我自己的经历：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。感谢楼主的启发。
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。欢迎交流讨论。
我的结论恰恰相反：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。一起学习。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。