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 迭代优化的思路和代码优化一样：先让它跑通，再量化和优化。我每次改 Prompt 都会记录：改动点、测试输入、输出质量评分。积累 20-30 组数据后，就能发现哪些改动有效，哪些是噪音。 系统提示词设计的核心是「约束明确、格式清晰、角色具体」。我总结了一个模板：先定义角色（你是 Next.js 全栈专家），再列约束（必须用 App Router、禁止 class component），最后给格式要求（输出 markdown、代码块标注语言）。这样 AI 的输出可用率能稳定在 90% 以上。 Prompt A/B 测试的方法：准备 20-30 个测试输入，用两个 Prompt 版本分别生成，人工评分或用自动化指标（如代码通过率）。统计显著性需要至少 30 个样本，否则可能是噪音。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。有个细节值得注意：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。如有不对请指正。
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。一起学习。
我之前也遇到过类似问题，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望对你有帮助。
这个观点我很认同，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。
上周刚好踩了这个坑，负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。如果有更好的方案求分享。
这个思路很巧妙，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。希望少走弯路。
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。欢迎私信深入交流。
有个更优的方案：系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。感谢楼主的启发。
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。如果有更好的方案求分享。
实操中我发现：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。细节可以再展开讨论。
我的项目里也用了这个方案，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。如有不对请指正。
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。如有不对请指正。
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。如有不对请指正。