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。 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 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」。
有个更优的方案：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异，建议实际测试。
我的项目里也用了这个方案，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。
讲个真实案例：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。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
我的实践经验和你的不太一样：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。感谢楼主的启发。
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。希望对你有帮助。
有个细节值得注意：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。有个细节值得注意：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有疑问可以继续问。结合我最近的项目经验：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。如有不对请指正。
这个观点我很认同，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。细节可以再展开讨论。反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。期待更多实战经验分享。Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
上周刚好踩了这个坑，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎私信深入交流。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
说个反直觉的发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。我也还在探索中。
上周刚好踩了这个坑，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。踩了很多坑才总结出来的。
这个思路很巧妙，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。仅供参考，具体还是要看你的场景。
这个问题我研究过一阵，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。如有不对请指正。