追日
追日落楼主
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。 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。 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。 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。 Chain-of-Thought 在复杂逻辑生成中效果显著。与其让 AI 直接写代码，不如先让它「分析需求→列出实现步骤→识别潜在问题→然后写代码」。多花 30 秒思考，代码的正确率能提升 40%。