系统提示词设计：让 AI 稳定输出结构化 JSON 的 5 个技巧

Prompt 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。

Prompt 中的歧义消除是关键。比如「加一个搜索功能」可以理解为前端搜索、后端搜索、全文搜索。好的 Prompt 会明确：「在 /forum 页面加服务端搜索，支持标题和内容匹配，用 Prisma 的 contains 查询，结果分页 20 条/页」。

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。

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。