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。 AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。 Few-shot 示例的选择比数量重要。3 个高质量示例的效果远好于 10 个普通示例。关键是示例要覆盖不同场景：正常情况、边界情况、特殊情况。而且示例的顺序也有影响，把最典型的放第一个。 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。
补充一点：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。细节可以再展开讨论。
讲个真实案例：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。实践出真知，建议动手试试。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
讲个真实案例：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。这只是个人经验，不一定通用。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。期待更多实战经验分享。
我的结论恰恰相反：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。
我的看法略有不同：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。
我的踩坑经验：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望对你有帮助。
有个更优的方案：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。踩了很多坑才总结出来的。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
我的团队是这样做的：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。我也还在探索中。
这个问题我研究过一阵，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。感谢楼主的启发。
我的理解是：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。感谢楼主的启发。
有个更优的方案：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎私信深入交流。
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。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。希望对你有帮助。
有个细节值得注意：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。细节可以再展开讨论。
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。如有不对请指正。
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。
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。欢迎交流讨论。