Loading... # Awesome Prompt Engineering 资源清单 # 一、概述 ## 1. 简介 这是一个精心策划的提示词工程资源列表，涵盖了大语言模型和生成式 AI 领域的资源、工具、论文和平台。 ## 2. 核心概念 提示词工程是指设计有效的提示词，以指导和引导 AI 模型准确、创造性地、可靠地执行特定任务的技术。 ## 3. 资源体系 ```mermaid graph TB PE[提示词工程] --> GI[指南与入门] PE --> CT[课程与教程] PE --> PL[提示词库] PE --> PET[提示词工具] PE --> RP[研究与论文] PE --> CB[社区与博客] PE --> AUC[应用与案例] GI --> OAI[OpenAI指南] GI --> PEG[综合指南] GI --> DAI[DeepLearning.AI] GI --> AC[Anthropic指南] CT --> LP[Learn Prompting] CT --> LC[LangChain模板] CT --> FC[FreeCodeCamp] PL --> ACP[Awesome ChatGPT] PL --> PB[PromptBase] PL --> FG[FlowGPT] PL --> PH[PromptHero] PET --> LC2[LangChain] PET --> PL2[PromptLayer] PET --> PF[Promptfoo] PET --> CL[Chainlit] RP --> GPT3[GPT-3论文] RP --> PP[提示编程] RP --> ALP[LLM论文合集] CB --> RL[r/LocalLLaMA] CB --> PED[每日简报] CB --> HF[Hugging Face] AUC --> AG[AgentGPT] AUC --> AG2[Auto-GPT] AUC --> CP[ChatGPT插件] ```   # 二、指南与入门 ## 1. OpenAI 提示词工程指南 来源：OpenAI 官方平台 内容：为 GPT 模型编写有效提示词的最佳实践 特点：来自 OpenAI 的官方指导，权威性高 ## 2. 提示词工程综合指南 来源：GitHub 仓库 内容：包含示例和技巧的综合资源 特点：社区驱动的开源资源，持续更新 ## 3. DeepLearning.AI 提示词工程指南 来源：DeepLearning.AI 作者：Andrew Ng 与 OpenAI 合作 特点：短期课程，面向开发者 ## 4. Anthropic 提示词指南 来源：Anthropic 官方文档 内容：使用 Claude 模型设计提示词的指南 特点：专门针对 Claude 模型的最佳实践 # 三、课程与教程 ## 1. Learn Prompting 网址：https://learnprompting.org/ 特点：开源且对初学者友好的提示词工程课程 适合：零基础入门 ## 2. LangChain 提示词模板 网址：https://docs.langchain.com/docs/components/prompts/prompt-templates/ 内容：如何在 LangChain 中设计可复用的提示词模板 适合：使用 LangChain 框架的开发者 ## 3. FreeCodeCamp 提示词工程教程 形式：视频教程 平台：YouTube 特点：包含实际示例的动手教程 # 四、提示词库 ## 1. Awesome ChatGPT Prompts 来源：GitHub 内容：ChatGPT 的实用和创意提示词集合 特点：社区贡献的提示词库 ## 2. PromptBase 网址：https://promptbase.com/ 类型：提示词交易市场 功能：买卖 AI 提示词的平台 ## 3. FlowGPT 网址：https://flowgpt.com/ 特点：社区策划的提示词分享和发现平台 功能：提示词的发现与共享 ## 4. PromptHero 网址：https://prompthero.com/ 专长：生成艺术和图像模型的提示词库 适合：AI 绘画创作者 # 五、提示词工程工具 ## 1. LangChain 网址：https://www.langchain.com/ 类型：LLM 应用开发框架 核心功能：高级提示词编排 适用场景：构建基于 LLM 的应用 ## 2. PromptLayer 网址：https://www.promptlayer.com/ 功能：提示词管理和版本控制 特点：专为 LLM 提示词设计 ## 3. Promptfoo 网址：https://promptfoo.dev/ 用途：测试、评估和基准测试提示词 类型：提示词质量评估工具 ## 4. Chainlit 网址：https://www.chainlit.io/ 类型：开源框架 特点：开发具有提示词可见性的 LLM 应用 # 六、研究与论文 ## 1. GPT-3 论文 标题：Language Models are Few-Shot Learners 来源：arXiv 意义：介绍 GPT-3 和少样本提示的开创性论文 ## 2. 提示编程论文 标题：Prompt Programming for Large Language Models (2021) 内容：讨论提示词工程的模式和技术 价值：理论基础的建立 ## 3. Awesome LLM Papers 来源：GitHub 内容：大语言模型和提示词的精选学术论文 用途：深入研究者的资源库 # 七、社区与博客 ## 1. r/LocalLLaMA 平台：Reddit 主题：本地 LLM 开发和提示词 特点：活跃的技术讨论社区 ## 2. Prompt Engineering Daily 类型：时事通讯 内容：提示词技巧和创意 形式：定期推送 ## 3. Hugging Face Forum 网址：https://discuss.huggingface.co/ 主题：模型微调和提示词分享 特点：围绕 Hugging Face 生态的讨论 # 八、应用与案例 ## 1. AgentGPT 网址：https://agentgpt.reworkd.ai/ 功能：自主 AI 代理 特点：通过提示词驱动的任务执行 ## 2. Auto-GPT 来源：GitHub 类型：实验性 AI 代理 技术：使用 GPT 和提示词链 ## 3. ChatGPT Plugins 来源：OpenAI 平台 功能：通过基于插件的提示词扩展 LLM 功能 文档：插件开发入门指南 # 九、相关资源列表 1. Awesome ChatGPT：ChatGPT 相关资源 2. Awesome LLMOps：LLM 运维相关资源 3. Awesome Generative AI：生成式 AI 资源 4. Awesome LangChain：LangChain 框架资源 # 十、贡献与许可 ## 1. 贡献指南 欢迎社区贡献！项目遵循开放协作原则。 ## 2. 许可证 采用 CC0 许可证，允许自由使用和分享。 *** ## 参考资料 1. [Awesome Prompt Engineering GitHub Repository](https://github.com/awesomelistsio/awesome-prompt-engineering) 最后修改：2026 年 01 月 18 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏