角色设定 Prompt 模板：技术专家、产品经理、SEO 顾问

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。

Prompt 中的歧义消除是关键。比如「加一个搜索功能」可以理解为前端搜索、后端搜索、全文搜索。好的 Prompt 会明确：「在 /forum 页面加服务端搜索，支持标题和内容匹配，用 Prisma 的 contains 查询，结果分页 20 条/页」。

用 Prompt 驱动 Prisma Schema 设计效果不错。告诉 AI 业务需求（如「用户有多个订阅，订阅有多个订单」），让它生成包含关系、索引、级联删除的完整 Schema。但要检查索引是否合理，AI 偶尔会漏掉查询频繁字段的索引。

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。