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。 系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。 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%。
讲个真实案例：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。欢迎大家补充。
我的理解是：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。欢迎私信深入交流。
有个更优的方案：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。仅供参考，具体还是要看你的场景。
我的项目里也用了这个方案，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。
这个方案我试过，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。我也还在探索中。
补充一个可能被忽略的点：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。期待更多实战经验分享。
我的看法略有不同：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
我调研过这块，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。感谢楼主的启发。
这个问题我研究过一阵，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。
说说我自己的经历：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。实践出真知，建议动手试试。
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。
有个更优的方案：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
这个思路很巧妙，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
我的实践经验和你的不太一样：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。细节可以再展开讨论。
不同场景下结论可能不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。如有不对请指正。
JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我做了类似的对比实验：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。有疑问可以继续问。
说说我自己的经历：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
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。
结合我最近的项目经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。