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 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。 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。 Few-shot 示例的顺序影响：把最简单/最典型的放第一个，最复杂的放最后一个。AI 会更关注第一个示例（锚定效应）和最后一个示例（近因效应）。中间的示例容易被忽略。 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。
不同场景下结论可能不同：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。一起学习。
有个细节值得注意：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我调研过这块，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的项目里也用了这个方案，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我的团队是这样做的：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
我的项目里也用了这个方案，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。细节可以再展开讨论。
说个反直觉的发现：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。讲个真实案例：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望少走弯路。
说个反直觉的发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。欢迎交流讨论。
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。实践出真知，建议动手试试。
长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。
我的踩坑经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
反对一下，我的测试结果不是这样：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。这只是个人经验，不一定通用。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
这个方案我试过，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。感谢楼主的启发。
我调研过这块，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。有疑问可以继续问。
这个方案我试过，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。踩了很多坑才总结出来的。
这个问题我研究过一阵，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。踩了很多坑才总结出来的。
补充一个可能被忽略的点：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。仅供参考，具体还是要看你的场景。