月下
月下独酌楼主
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。 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。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 Prompt 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。 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。