Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南



项目概述

Prompt Engineering Guide 是一个由 DAIR AI Lab 维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(Prompt Engineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如 GPT 系列、Claude、Gemini 等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设计技巧,提升大模型交互的效率和效果。

问题动机

当前,尽管大模型在自然语言理解与生成上表现出色,但模型性能高度依赖于输入提示的设计质量。缺乏系统性指导的新手常常面临提示写作困难、效果不稳定等问题。Prompt Engineering Guide 旨在填补这一空白,提供一个涵盖基础概念、进阶策略、具体实例的全方位学习资源,助力用户快速上手并深入掌握提示工程的精髓。

功能亮点

  • 丰富的理论与实操结合:涵盖提示设计的核心原则、常用模板、提示优化技巧等;
  • 多样化示例覆盖多场景:包括文本生成、分类、代码辅助等不同应用案例,直观展示提示效果;
  • 持续更新与社区驱动:欢迎社区贡献,快速吸纳最新提示工程实践与研究进展;
  • 跨平台兼容性强:适用于多种大模型平台,具有较强的通用性和参考价值;
  • 清晰的结构与易读文档:层次分明,适合不同水平用户按需学习。

技术细节

项目主要以 Markdown 格式组织内容,结构合理,便于阅读和维护。通过 GitHub Pages 或其他静态网站生成器,文档可以轻松部署为在线教程。项目采用社区协作方式,Issue、Pull Request 机制保证内容质量与活跃更新。示例代码多以 Python 语言及常见大模型接口为基础,便于用户快速实践。

安装与使用

Prompt Engineering Guide 本质为文档资源,无需传统软件安装。用户可通过以下方式访问和使用:

  1. 在线浏览:直接访问 GitHub 仓库或其对应的 GitHub Pages 网站阅读最新内容;
  2. 本地克隆 :使用 git clone https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide.git 下载到本地,便于离线查阅或二次开发;
  3. 贡献参与:Fork 仓库后,可提交改进建议、补充案例或翻译,推动项目持续发展。

项目地址链接

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide


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