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」。 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。 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。
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。
我调研过这块，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我做了类似的对比实验：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。欢迎大家补充。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
我做了类似的对比实验：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
从另一个角度看：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。实践出真知，建议动手试试。
结合我最近的项目经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。一起学习。
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。
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。有疑问可以继续问。
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。
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。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：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。
补充一点：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
结合我最近的项目经验：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。
这个问题我研究过一阵，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。
有个细节值得注意：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。共同进步。
我的结论恰恰相反：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。欢迎大家补充。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
这个观点我很认同，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。感谢楼主的启发。
有个细节值得注意：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。感谢楼主的启发。