负面指令在 Prompt 中非常重要。告诉 AI「不要用 var」「不要用 any 类型」「不要用 Pages Router」比只说「用 const」「用具体类型」「用 App Router」效果更好。AI 更容易遵守「禁止 X」而非「应该 Y」。 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。 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。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
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。踩了很多坑才总结出来的。Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
分享一下我的做法：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。感谢楼主的启发。
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。
我做了类似的对比实验：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。一起学习。
补充一个边界情况：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。希望少走弯路。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
补充一个边界情况：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。欢迎交流讨论。
补充一个可能被忽略的点：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。实践出真知，建议动手试试。
我的团队是这样做的：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异，建议实际测试。
我的项目里也用了这个方案，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。希望对你有帮助。
我的结论恰恰相反：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。后续有新发现再来更新。
讲个真实案例：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。
有个相关问题想请教：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。有疑问可以继续问。
这个观点我很认同，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。如果有更好的方案求分享。
我的结论恰恰相反：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望对你有帮助。
上周刚好踩了这个坑，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。仅供参考，具体还是要看你的场景。
分享一下我的做法：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：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。
讲个真实案例：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。