Temperature 参数的经验值：代码生成用 0.1-0.3（要确定性），创意写作用 0.7-0.9（要多样性），SEO 内容用 0.4-0.6（平衡准确和自然）。Top-p 一般固定 0.9，主要通过 Temperature 调节。 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。 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。
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。希望对你有帮助。
补充一点：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。期待更多实战经验分享。
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。欢迎大家补充。
有个更优的方案：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。共同进步。讲个真实案例：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。细节可以再展开讨论。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
从另一个角度看：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。实践出真知，建议动手试试。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我的结论恰恰相反：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎交流讨论。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。感谢楼主的启发。
补充一点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。细节可以再展开讨论。
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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的踩坑经验：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。
从另一个角度看：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。踩了很多坑才总结出来的。我做了类似的对比实验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。这只是个人经验，不一定通用。
我的看法略有不同：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。感谢楼主的启发。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。