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。 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。 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。
Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
补充一个边界情况：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。踩了很多坑才总结出来的。
我的实践经验和你的不太一样：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。我也还在探索中。
我的看法略有不同：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。我也还在探索中。
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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
这个思路很巧妙，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。如有不对请指正。
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。这只是个人经验，不一定通用。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。期待更多实战经验分享。
结合我最近的项目经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
有个更优的方案：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。后续有新发现再来更新。
实操中我发现：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。
说说我自己的经历：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。
我的团队是这样做的：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。
补充一个可能被忽略的点：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。
补充一个边界情况：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。仅供参考，具体还是要看你的场景。上周刚好踩了这个坑，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。期待更多实战经验分享。
有个相关问题想请教：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。共同进步。
我的项目里也用了这个方案，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。
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。