Chain-of-Thought 在复杂逻辑生成中效果显著。与其让 AI 直接写代码，不如先让它「分析需求→列出实现步骤→识别潜在问题→然后写代码」。多花 30 秒思考，代码的正确率能提升 40%。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 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。 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。
讲个真实案例：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。
分享一下我的做法：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。希望少走弯路。
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。如有不对请指正。
我调研过这块，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。
实操中我发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
我的团队是这样做的：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
这个思路很巧妙，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。一起学习。
说说我自己的经历：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。
有个细节值得注意：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。
我的结论恰恰相反：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。如果有更好的方案求分享。
不同场景下结论可能不同：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。反对一下，我的测试结果不是这样：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。期待更多实战经验分享。
这个方案我试过，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。希望对你有帮助。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
我调研过这块，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。欢迎私信深入交流。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
讲个真实案例：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。踩了很多坑才总结出来的。
补充一个可能被忽略的点：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。希望少走弯路。