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 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。 Prompt 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。 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。
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。踩了很多坑才总结出来的。
我的踩坑经验：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。
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。细节可以再展开讨论。
补充一个边界情况：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
我的实践经验和你的不太一样：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。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。共同进步。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。这个问题我研究过一阵，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。共同进步。
补充一个边界情况：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
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。这只是个人经验，不一定通用。
我之前也遇到过类似问题，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。一起学习。
从另一个角度看：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。希望对你有帮助。这个思路很巧妙，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。一起学习。
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。感谢楼主的启发。
这个方案我试过，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。踩了很多坑才总结出来的。
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：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。
结合我最近的项目经验：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。后续有新发现再来更新。
结合我最近的项目经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎大家补充。