采蜜
采蜜的熊楼主
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。 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 中的歧义消除是关键。比如「加一个搜索功能」可以理解为前端搜索、后端搜索、全文搜索。好的 Prompt 会明确:「在 /forum 页面加服务端搜索,支持标题和内容匹配,用 Prisma 的 contains 查询,结果分页 20 条/页」。 元提示词(用 Prompt 生成 Prompt)是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt,然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工,但能提供意想不到的视角,特别是发现自己盲点的时候。