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。 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。 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。
讲个真实案例：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。如果有更好的方案求分享。
这个观点我很认同，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。我也还在探索中。
Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
有个更优的方案：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。有个相关问题想请教：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。欢迎私信深入交流。
说个反直觉的发现：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。
这个思路很巧妙，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
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。我也还在探索中。
我的看法略有不同：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。效果因项目而异，建议实际测试。
Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
从另一个角度看：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。踩了很多坑才总结出来的。
说个反直觉的发现：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。实践出真知，建议动手试试。
我的理解是：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。希望对你有帮助。
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。
有个相关问题想请教：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。如果有更好的方案求分享。
补充一个可能被忽略的点：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
我做了类似的对比实验：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。期待更多实战经验分享。
我的踩坑经验：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
我调研过这块，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有疑问可以继续问。Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。