上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 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。 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。 Prompt 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。
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。细节可以再展开讨论。
我的实践经验和你的不太一样：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。
我的踩坑经验：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。欢迎大家补充。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。不同场景下结论可能不同：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。
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。期待更多实战经验分享。
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。细节可以再展开讨论。
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。欢迎交流讨论。
补充一个边界情况：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
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。如有不对请指正。
我之前也遇到过类似问题，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。实践出真知，建议动手试试。
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：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
反对一下，我的测试结果不是这样：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。一起学习。
我的理解是：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎私信深入交流。
我之前也遇到过类似问题，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。这只是个人经验，不一定通用。
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。共同进步。
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。共同进步。
我的踩坑经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。后续有新发现再来更新。