元提示词（用 Prompt 生成 Prompt）是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt，然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工，但能提供意想不到的视角，特别是发现自己盲点的时候。 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。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
有个更优的方案：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。
我的踩坑经验：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎交流讨论。
不同场景下结论可能不同：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。一起学习。
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。
分享一下我的做法：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。感谢楼主的启发。
我之前也遇到过类似问题，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。效果因项目而异，建议实际测试。
我之前也遇到过类似问题，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。希望对你有帮助。
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。
我的团队是这样做的：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
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。欢迎大家补充。
实操中我发现：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎私信深入交流。
上周刚好踩了这个坑，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
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。欢迎交流讨论。
这个观点我很认同，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。踩了很多坑才总结出来的。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。