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。 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。 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%。 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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
补充一点：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。如有不对请指正。
这个问题我研究过一阵，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的结论恰恰相反：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。细节可以再展开讨论。
上周刚好踩了这个坑，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。实践出真知，建议动手试试。
我的团队是这样做的：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如果有更好的方案求分享。
上周刚好踩了这个坑，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。后续有新发现再来更新。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的看法略有不同：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。希望对你有帮助。
我的看法略有不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。这只是个人经验，不一定通用。
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。一起学习。
补充一个可能被忽略的点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎大家补充。
有个更优的方案：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。共同进步。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。我也还在探索中。