Prompt Engineering Guide是由DAIR.AI发起的开源提示工程学习项目,核心定位为面向大语言模型使用者的系统化学习资源库。核心功能包含全链路提示工程技术讲解、多模型提示实践指导、实战案例落地参考等,覆盖从基础概念到高级应用的全阶段内容。目标用户包括AI领域学习者、研发人员、企业技术团队、高校师生等群体,可用于日常AI工具交互优化、大模型应用开发、AI相关课程教学、企业AI落地场景搭建等多种场景,帮助用户建立完整的提示工程知识体系,提升与大语言模型交互的效率与效果。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- promptingguide.ai
- 定价模式
- 免费
- 支持平台
- Web 网页
- 是否开源
- 开源
- 适合人群
- AI领域入门学习者、大模型应用开发人员、高校AI相关专业师生、企业AI产品团队
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一个在AI领域认可度较高的开源学习项目,GitHub标星量超过3万,是很多人接触提示工程领域的入门参考。和零散的网络教程不同,它的内容体系性很强,从最基础的提示逻辑到前沿的研究成果都有覆盖,不同基础的用户都能找到对应的学习内容。它没有局限于单一模型的使用技巧,而是覆盖了市面上大多数主流大语言模型的适配方法,同时加入了大量可直接复用的实战案例,用户学完就能快速应用到自己的工作中。它的开源属性也让内容能够保持更新,不会因为大模型技术迭代而过时,对于想要系统掌握提示工程相关知识的用户来说,是一个值得长期查阅的学习资源。
核心功能
使用指南
- 1
访问https://promptingguide.ai/zh中文站点或对应的GitHub仓库,查看首页的目录导航结构,了解整个指南的内容模块划分,明确各部分的定位和适用人群。
- 2
结合自身的学习基础和需求选择对应的模块,新手可从基础概念章节开始学习,有一定基础的用户可直接跳转至高级提示技术或对应模型的实践章节。
- 3
阅读所选章节的文字内容,对照章节中提供的提示示例,打开自己常用的大语言模型输入对应提示,实际运行查看效果,对比不同提示的输出差异。
- 4
若需要进行更深层次的实验,可下载或克隆项目中提供的Jupyter Notebook文件,在本地环境或在线Notebook平台运行代码,调试不同参数下的提示效果。
- 5
学习过程中可参与项目的社区讨论板块,分享自己的学习心得或实践经验,也可提交内容建议,与其他开发者共同完善指南的内容。
优势与不足
优点5 项
"内容体系完整,覆盖从基础到高级的全阶段提示工程知识,无需额外拼凑零散资料"
"多模型适配指导全面,支持市面上多数主流大语言模型,适配不同用户的使用需求"
"实战案例丰富,包含多个行业的应用场景,可直接套用优化思路到实际任务中"
"内容持续更新,开源协作模式保证内容能同步最新的研究成果和行业实践"
"完全免费开放,所有内容无需注册付费即可查看,降低学习门槛"
不足4 项
"部分高级技术章节的内容偏学术性,没有相关基础的用户理解起来存在一定难度"
"站点交互功能较少,暂不支持在线运行提示示例,需要用户自行打开大模型工具实践"
"中文内容更新进度略慢于英文版本,部分最新研究内容暂时只有英文说明"
"没有配套的练习题和测验环节,用户难以自行检测学习效果的掌握程度"
定价说明
Prompt Engineering Guide是完全免费的开源项目,所有内容对所有用户开放,无需注册账号、支付费用即可查看全站的技术讲解、案例、资源汇总等全部内容,也可自由下载项目中的Notebook实验文件。项目不设置付费会员、付费内容板块,运营成本由发起方和社区贡献者共同承担,适合所有想要学习提示工程的用户免费使用。用户若有能力也可通过GitHub参与内容贡献,共同完善项目资源。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- AI领域入门学习者
系统学习提示工程基础知识
- 大模型应用开发人员
优化业务场景下的提示设计
- 高校AI相关专业师生
作为课程参考资料开展教学
- 企业AI产品团队
搭建智能客服、内容生成等AI应用
- 内容创作从业者
提升AI辅助内容生产的输出质量
- 数据分析师
优化大语言模型处理数据任务的效率
- AI安全研究人员
研究提示相关的风险与应对方案
- 开源技术爱好者
参与项目贡献,交流技术经验
常见问题
深度了解
随着大语言模型的广泛应用,提示工程已经成为AI使用者需要掌握的核心技能之一,Prompt Engineering Guide作为领域内知名的开源学习项目,为不同基础的用户提供了完整的学习路径。站点内容覆盖从零样本提示、少样本提示等入门技术,到思维链、自洽性、检索增强生成等高级提示方法,每个技术点都配有原理说明和实际示例,用户可以循序渐进地完成全阶段学习。针对ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Claude等主流大语言模型,站点分别梳理了不同模型的提示适配规则,帮助用户快速掌握对应模型的提示优化技巧,减少跨模型使用的试错成本。站点还汇集了提示工程领域的最新研究论文、讲座视频、开源工具等资源,用户无需在多个平台来回检索,即可一站式获取前沿的行业动态。同时站点包含代码生成、内容创作、数据分析、多轮对话设计等多个场景的实战案例,用户可以直接参考案例中的优化思路,将所学技术应用到自己的实际工作中。此外站点专门设置了风险应对章节,讲解对抗性提示、模型幻觉、偏见等问题的应对策略,帮助用户降低大模型应用的安全风险。作为GitHub标星超过3万的开源项目,Prompt Engineering Guide支持全球开发者共同贡献内容,保证资源能够持续更新,适配大模型技术的发展,所有内容完全免费开放,无需注册即可查看,是学习提示工程的优质参考资源。
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