AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。
角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。
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。
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。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。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
从另一个角度看：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我的项目里也用了这个方案，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。感谢楼主的启发。
这个观点我很认同，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。仅供参考，具体还是要看你的场景。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我之前也遇到过类似问题，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。我也还在探索中。
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。感谢楼主的启发。
有个相关问题想请教：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。共同进步。
我的看法略有不同：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。
补充一个边界情况：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎大家补充。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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
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。后续有新发现再来更新。
这个观点我很认同，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。这只是个人经验，不一定通用。
分享一下我的做法：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。有疑问可以继续问。
我的看法略有不同：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。欢迎交流讨论。
补充一个边界情况：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎大家补充。
我做了类似的对比实验：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。
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：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。有疑问可以继续问。