摸鱼
摸鱼达人楼主
用 Prompt 驱动 Prisma Schema 设计效果不错。告诉 AI 业务需求(如「用户有多个订阅,订阅有多个订单」),让它生成包含关系、索引、级联删除的完整 Schema。但要检查索引是否合理,AI 偶尔会漏掉查询频繁字段的索引。 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」。 Few-shot 示例的选择比数量重要。3 个高质量示例的效果远好于 10 个普通示例。关键是示例要覆盖不同场景:正常情况、边界情况、特殊情况。而且示例的顺序也有影响,把最典型的放第一个。 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 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。