角色设定不是随便写「你是专家」就够的。要具体：「你是 5 年经验的 Next.js 全栈开发者，熟悉 SEO 优化和出海产品，代码风格偏好简洁和类型安全」。越具体的角色设定，AI 的输出越符合预期。 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。 Prompt 模板版本管理很重要。我用 Git 管理 Prompt 文件，每次优化都 commit，写清楚改了什么、为什么改、效果如何。这样团队可以追溯 Prompt 的演进历史，也能回滚到效果更好的版本。 Prompt 工程在 SEO 内容生成中的应用：让 AI 生成博客文章时，在 Prompt 里指定关键词密度、标题结构（H1/H2/H3）、内链建议、meta description。生成的内容既 SEO 友好又自然流畅。
这个方案我试过，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。这只是个人经验，不一定通用。
讲个真实案例：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。感谢楼主的启发。
从另一个角度看：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。仅供参考，具体还是要看你的场景。
从另一个角度看：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
我的理解是：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。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。
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。如果有更好的方案求分享。
说个反直觉的发现：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。这只是个人经验，不一定通用。
我的看法略有不同：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。有疑问可以继续问。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
我做了类似的对比实验：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
分享一下我的做法：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。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
说个反直觉的发现：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
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。期待更多实战经验分享。
这个思路很巧妙，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。
我的结论恰恰相反：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。实践出真知，建议动手试试。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。