系统提示词设计的核心是「约束明确、格式清晰、角色具体」。我总结了一个模板：先定义角色（你是 Next.js 全栈专家），再列约束（必须用 App Router、禁止 class component），最后给格式要求（输出 markdown、代码块标注语言）。这样 AI 的输出可用率能稳定在 90% 以上。 角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
补充一个可能被忽略的点：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。共同进步。
不同场景下结论可能不同：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。踩了很多坑才总结出来的。
我的理解是：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。如有不对请指正。
有个更优的方案：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。细节可以再展开讨论。
我的看法略有不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
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。如有不对请指正。
不同场景下结论可能不同：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。仅供参考，具体还是要看你的场景。
补充一点：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。
从另一个角度看：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。