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。 元提示词（用 Prompt 生成 Prompt）是个有趣的方向。我让 AI 分析我的需求和现有 Prompt，然后建议优化方案。虽然不能完全替代人工，但能提供意想不到的视角，特别是发现自己盲点的时候。 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。 负面指令在 Prompt 中非常重要。告诉 AI「不要用 var」「不要用 any 类型」「不要用 Pages Router」比只说「用 const」「用具体类型」「用 App Router」效果更好。AI 更容易遵守「禁止 X」而非「应该 Y」。
我做了类似的对比实验：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。期待更多实战经验分享。
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。
我的结论恰恰相反：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎交流讨论。
我做了类似的对比实验：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。这只是个人经验，不一定通用。
我的实践经验和你的不太一样：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望少走弯路。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。如果有更好的方案求分享。
我调研过这块，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。效果因项目而异，建议实际测试。
有个细节值得注意：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
实操中我发现：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。细节可以再展开讨论。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。实践出真知，建议动手试试。
说说我自己的经历：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎私信深入交流。
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。
这个方案我试过，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。
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。期待更多实战经验分享。
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。
说个反直觉的发现：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。共同进步。
反对一下，我的测试结果不是这样：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。我也还在探索中。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
这个观点我很认同，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
有个相关问题想请教：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。后续有新发现再来更新。