格式约束的选择：JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是：给 AI 看的用 XML 标签分段，让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown，根据下游消费方决定。 用 Prompt 驱动 Prisma Schema 设计效果不错。告诉 AI 业务需求（如「用户有多个订阅，订阅有多个订单」），让它生成包含关系、索引、级联删除的完整 Schema。但要检查索引是否合理，AI 偶尔会漏掉查询频繁字段的索引。 降 AI 率的关键不是事后改写，而是从 Prompt 层面就让 AI 模仿人类写作风格。我会在 Prompt 里加「使用口语化表达、偶尔出现不完美的语法、加入个人主观判断、避免过度结构化的排比句式」，生成的内容 AI 检测率能从 95% 降到 30% 以下。
有个更优的方案：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。
我的理解是：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。踩了很多坑才总结出来的。
说个反直觉的发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
反对一下，我的测试结果不是这样：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。期待更多实战经验分享。
我调研过这块，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。
上周刚好踩了这个坑，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。
补充一个可能被忽略的点：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。仅供参考，具体还是要看你的场景。
补充一点：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。实践出真知，建议动手试试。
分享一下我的做法：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
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。
我的看法略有不同：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。
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。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
这个思路很巧妙，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
实操中我发现：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。
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。
这个观点我很认同，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。欢迎大家补充。
说说我自己的经历：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。
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。