Prompt Chain 是处理复杂任务的利器。比如生成一个完整的 Next.js 页面：第一步 Prompt 生成页面结构，第二步生成 Server Action，第三步生成组件代码，第四步生成测试。每步的输出作为下步的输入，比一个超大 Prompt 效果好得多。 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」。 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。
说说我自己的经历：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。后续有新发现再来更新。我的团队是这样做的：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。有疑问可以继续问。
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。欢迎私信深入交流。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
结合我最近的项目经验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。我也还在探索中。补充一个边界情况：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。
我做了类似的对比实验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。仅供参考，具体还是要看你的场景。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的团队是这样做的：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。
从另一个角度看：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。期待更多实战经验分享。
上周刚好踩了这个坑，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。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。