Prompt 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。 Prompt 模板版本管理很重要。我用 Git 管理 Prompt 文件，每次优化都 commit，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。这样团队可以追溯 Prompt 的演进历史，也能回滚到效果更好的版本。 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 Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的结论恰恰相反：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。这只是个人经验，不一定通用。
我的团队是这样做的：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。如有不对请指正。
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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的踩坑经验：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。
我的项目里也用了这个方案，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。
补充一点：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。这只是个人经验，不一定通用。有个相关问题想请教：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
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。感谢楼主的启发。
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。
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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。效果因项目而异，建议实际测试。负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
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。期待更多实战经验分享。
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。
有个相关问题想请教：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。共同进步。
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。细节可以再展开讨论。
说个反直觉的发现：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。如果有更好的方案求分享。
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。