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。 上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 Prompt 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。
这个思路很巧妙，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。如有不对请指正。
补充一点：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。期待更多实战经验分享。
实操中我发现：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。希望少走弯路。
我之前也遇到过类似问题，长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。效果因项目而异，建议实际测试。
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。后续有新发现再来更新。
这个方案我试过，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。
我的看法略有不同：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎交流讨论。
补充一个边界情况：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望少走弯路。
这个观点我很认同，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。感谢楼主的启发。
我的结论恰恰相反：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
实操中我发现：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。后续有新发现再来更新。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。不同场景下结论可能不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。感谢楼主的启发。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。实践出真知，建议动手试试。
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。期待更多实战经验分享。
说个反直觉的发现：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。有疑问可以继续问。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
补充一个边界情况：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。希望少走弯路。
我的结论恰恰相反：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。
讲个真实案例：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。有疑问可以继续问。