上下文窗口管理是个技术活。长对话中 AI 容易「遗忘」早期设定。我的做法是：把关键约束放在系统提示词里（永久），而不是对话中（会被截断）。每轮对话结束时，主动总结当前进度和待办事项，帮助 AI 保持上下文。 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。
说说我自己的经历：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。共同进步。
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。有疑问可以继续问。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
讲个真实案例：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。一起学习。
补充一个边界情况：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。效果因项目而异，建议实际测试。
补充一点：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。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
不同场景下结论可能不同：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。
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。欢迎大家补充。
系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。
有个更优的方案：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。
我的结论恰恰相反：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。期待更多实战经验分享。
这个观点我很认同，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。细节可以再展开讨论。
我的团队是这样做的：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我的踩坑经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。这只是个人经验，不一定通用。
我的看法略有不同：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。
有个细节值得注意：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。仅供参考，具体还是要看你的场景。
有个相关问题想请教：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。感谢楼主的启发。
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。我也还在探索中。