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。 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。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
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。
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。后续有新发现再来更新。
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。效果因项目而异，建议实际测试。
上周刚好踩了这个坑，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。
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。希望少走弯路。
讲个真实案例：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。感谢楼主的启发。
这个观点我很认同，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。
这个观点我很认同，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。补充一个可能被忽略的点：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。希望对你有帮助。
有个更优的方案：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。补充一点：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。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。如有不对请指正。我之前也遇到过类似问题，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。实践出真知，建议动手试试。
说个反直觉的发现：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。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
从另一个角度看：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。效果因项目而异，建议实际测试。
我做了类似的对比实验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎私信深入交流。
我的团队是这样做的：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。
结合我最近的项目经验：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。感谢楼主的启发。