长上下文 Prompt 的信息密度要控制。AI 对上下文的理解不是均匀的，开头和结尾的内容权重更高（首因效应和近因效应）。关键信息放开头，最新指令放结尾，中间放背景资料。 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。 系统提示词模块化设计：把角色定义、技术栈、代码规范、错误处理策略拆成独立模块，按需组合。类似微服务架构的思路，每个模块职责单一，通过组合适配不同场景。
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。如有不对请指正。
有个更优的方案：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。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。从另一个角度看：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。后续有新发现再来更新。
有个细节值得注意：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。
这个思路很巧妙，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。这只是个人经验，不一定通用。
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。
有个细节值得注意：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我做了类似的对比实验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。共同进步。说说我自己的经历：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎交流讨论。
我调研过这块，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。共同进步。
说个反直觉的发现：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。踩了很多坑才总结出来的。
补充一点：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。我也还在探索中。
补充一个边界情况：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。效果因项目而异，建议实际测试。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
反对一下，我的测试结果不是这样：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。一起学习。有个细节值得注意：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。有疑问可以继续问。
我调研过这块，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。
从另一个角度看：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。仅供参考，具体还是要看你的场景。