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。 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。 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。 格式约束的选择：JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是：给 AI 看的用 XML 标签分段，让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown，根据下游消费方决定。
说个反直觉的发现：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。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。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。
我调研过这块，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。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。细节可以再展开讨论。
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。欢迎大家补充。说个反直觉的发现：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎私信深入交流。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
讲个真实案例：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。欢迎交流讨论。
不同场景下结论可能不同：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。
这个问题我研究过一阵，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
这个问题我研究过一阵，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。我的看法略有不同：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。欢迎大家补充。
上周刚好踩了这个坑，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。
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。
从另一个角度看：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。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我的实践经验和你的不太一样：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎大家补充。