Prompt 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。
Prompt Chain 是处理复杂任务的利器。比如生成一个完整的 Next.js 页面：第一步 Prompt 生成页面结构，第二步生成 Server Action，第三步生成组件代码，第四步生成测试。每步的输出作为下步的输入，比一个超大 Prompt 效果好得多。
系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。
长上下文 Prompt 的信息密度要控制。AI 对上下文的理解不是均匀的，开头和结尾的内容权重更高（首因效应和近因效应）。关键信息放开头，最新指令放结尾，中间放背景资料。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。如果有更好的方案求分享。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我的理解是：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎交流讨论。
我做了类似的对比实验：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的团队是这样做的：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我之前也遇到过类似问题，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。效果因项目而异，建议实际测试。我的团队是这样做的：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎私信深入交流。我的实践经验和你的不太一样：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。实践出真知，建议动手试试。
我的团队是这样做的：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。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。
有个更优的方案：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。效果因项目而异，建议实际测试。
我的团队是这样做的：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。
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。这只是个人经验，不一定通用。
我调研过这块，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。欢迎私信深入交流。
分享一下我的做法：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。感谢楼主的启发。
我的结论恰恰相反：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。希望少走弯路。
我的实践经验和你的不太一样：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。
我的理解是：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。
我的理解是：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。后续有新发现再来更新。
不同场景下结论可能不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。希望对你有帮助。