Few-shot 示例的顺序影响：把最简单/最典型的放第一个，最复杂的放最后一个。AI 会更关注第一个示例（锚定效应）和最后一个示例（近因效应）。中间的示例容易被忽略。 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 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。
这个问题我研究过一阵，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。这只是个人经验，不一定通用。
我的理解是：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
上周刚好踩了这个坑，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。这只是个人经验，不一定通用。
补充一点：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。欢迎大家补充。
有个更优的方案：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。感谢楼主的启发。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。结合我最近的项目经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。如有不对请指正。
从另一个角度看：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。
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。希望对你有帮助。
有个相关问题想请教：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。
有个细节值得注意：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎交流讨论。
结合我最近的项目经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
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：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。有疑问可以继续问。
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。
这个思路很巧妙，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。踩了很多坑才总结出来的。
我的理解是：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。
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。
实操中我发现：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。