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用 Prompt 生成 Vercel 部署配置

竹林深处512 浏览
竹林
Few-shot 示例的选择比数量重要。3 个高质量示例的效果远好于 10 个普通示例。关键是示例要覆盖不同场景:正常情况、边界情况、特殊情况。而且示例的顺序也有影响,把最典型的放第一个。

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。

系统提示词模块化设计:把角色定义、技术栈、代码规范、错误处理策略拆成独立模块,按需组合。类似微服务架构的思路,每个模块职责单一,通过组合适配不同场景。
Prompt 工程部署运维
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6 回复

  1. 苏晚
    苏晚晴第 2 楼
    结合我最近的项目经验:系统提示词里加「不确定时回答不知道」能显著降低幻觉率。效果因项目而异,建议实际测试。
  2. 吃瓜
    吃瓜群众第 3 楼
    这个观点我很认同,长上下文对话中,每 5 轮总结一次进度能防止 AI 跑偏。效果因项目而异,建议实际测试。
  3. 赏月
    赏月的灰狼第 4 楼
    补充一个可能被忽略的点:Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理,比硬编码灵活得多。后续有新发现再来更新。
  4. SO
    Sophie Lambert第 5 楼
    不同场景下结论可能不同:JSON 输出加「只输出 JSON,不要 markdown 代码块」这个约束很关键。一起学习。
  5. 内存
    内存管理员第 6 楼
    这个方案我试过,Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好,但要多花 2-3 倍 token。踩了很多坑才总结出来的。
  6. 迁徙
    迁徙的角马第 7 楼
    这个观点我很认同,JSON 输出加「只输出 JSON,不要 markdown 代码块」这个约束很关键。这只是个人经验,不一定通用。
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