上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 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。 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」。
我之前也遇到过类似问题，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。如果有更好的方案求分享。
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。有疑问可以继续问。
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。
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。欢迎交流讨论。
我的看法略有不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。如有不对请指正。
我的看法略有不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。后续有新发现再来更新。
不同场景下结论可能不同：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。有疑问可以继续问。
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，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。我也还在探索中。
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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。欢迎大家补充。
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。如果有更好的方案求分享。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
不同场景下结论可能不同：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。
有个细节值得注意：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。细节可以再展开讨论。
我调研过这块，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎私信深入交流。
我做了类似的对比实验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。从另一个角度看：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。
这个思路很巧妙，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。我也还在探索中。
实操中我发现：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。如果有更好的方案求分享。