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。 系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。 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」。
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。欢迎私信深入交流。
有个更优的方案：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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。我也还在探索中。
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。后续有新发现再来更新。
上周刚好踩了这个坑，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
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。我也还在探索中。
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。踩了很多坑才总结出来的。反对一下，我的测试结果不是这样：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。
补充一个可能被忽略的点：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。欢迎私信深入交流。
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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
补充一个边界情况：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。希望少走弯路。
我的团队是这样做的：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有个细节值得注意：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。效果因项目而异，建议实际测试。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
有个更优的方案：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。希望对你有帮助。
分享一下我的做法：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎交流讨论。
我的结论恰恰相反：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。如有不对请指正。
讲个真实案例：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。这只是个人经验，不一定通用。