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。
RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。
Prompt 模板变量设计能让提示词可复用。我用 `{{role}}`、`{{tech_stack}}`、`{{constraints}}` 这种占位符，运行时填充。这样一套模板可以适配不同项目，类似组件化的思路应用到 Prompt 工程。我的踩坑经验：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。欢迎交流讨论。
讲个真实案例：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如果有更好的方案求分享。
不同场景下结论可能不同：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。我的实践经验和你的不太一样：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。欢迎私信深入交流。
我之前也遇到过类似问题，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
说个反直觉的发现：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。我也还在探索中。
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。欢迎大家补充。
我的项目里也用了这个方案，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。效果因项目而异，建议实际测试。我的踩坑经验：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。
有个相关问题想请教：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。这只是个人经验，不一定通用。
我调研过这块，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。希望对你有帮助。
从另一个角度看：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。
结合我最近的项目经验：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。如有不对请指正。
分享一下我的做法：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。细节可以再展开讨论。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。
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。如果有更好的方案求分享。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
这个问题我研究过一阵，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。欢迎交流讨论。JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我的看法略有不同：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。这只是个人经验，不一定通用。