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。
Chain-of-Thought 在复杂逻辑生成中效果显著。与其让 AI 直接写代码，不如先让它「分析需求→列出实现步骤→识别潜在问题→然后写代码」。多花 30 秒思考，代码的正确率能提升 40%。Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。
反对一下，我的测试结果不是这样：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：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。欢迎大家补充。
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。
我的项目里也用了这个方案，Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。分享一下我的做法：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。希望对你有帮助。
我调研过这块，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。