AI 生成 Tailwind 组件的 Prompt 要点：指定响应式断点、颜色主题、无障碍要求、暗色模式支持。给一个 Shadcn UI 的组件作为参考示例，生成的代码质量和一致性会高很多。
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。
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。不同场景下结论可能不同：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。如果有更好的方案求分享。
我的结论恰恰相反：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。
补充一点：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。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。
这个方案我试过，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。
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。实践出真知，建议动手试试。我做了类似的对比实验：JSON 输出加「只输出 JSON，不要 markdown 代码块」这个约束很关键。欢迎交流讨论。
我做了类似的对比实验：Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。这只是个人经验，不一定通用。我的项目里也用了这个方案，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。欢迎大家补充。
我调研过这块，系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。后续有新发现再来更新。
有个细节值得注意：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。有个更优的方案：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。如有不对请指正。
补充一个边界情况：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。感谢楼主的启发。
这个问题我研究过一阵，Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。有疑问可以继续问。
这个问题我研究过一阵，Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。我的团队是这样做的：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。这只是个人经验，不一定通用。
说说我自己的经历：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。
有个细节值得注意：长上下文对话中，每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。踩了很多坑才总结出来的。
说说我自己的经历：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。希望少走弯路。