Temperature 参数的经验值：代码生成用 0.1-0.3（要确定性），创意写作用 0.7-0.9（要多样性），SEO 内容用 0.4-0.6（平衡准确和自然）。Top-p 一般固定 0.9，主要通过 Temperature 调节。 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。 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。
负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。
结合我最近的项目经验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。效果因项目而异，建议实际测试。
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。
说个反直觉的发现：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。
我之前也遇到过类似问题，JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
反对一下，我的测试结果不是这样：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。如有不对请指正。
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。感谢楼主的启发。
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。
说个反直觉的发现：负面指令（「不要用 var」）比正面指令（「用 const」）效果更好。希望少走弯路。
实操中我发现：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。效果因项目而异，建议实际测试。
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。欢迎私信深入交流。
我的理解是：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。效果因项目而异，建议实际测试。
反对一下，我的测试结果不是这样：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。
我的看法略有不同：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。
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。