Learn Prompting| 如何正确高效的写Prompt（资源汇总）

我还不赖
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学习如何编写优秀的提示词（Prompt Engineering，提示词工程）是掌握 AI 工具的关键。目前市面上已经有非常多成熟、系统的高质量教程和开源库。

为了方便你循序渐进地学习，我将这些资源分为了系统化教程、官方权威指南、开源提示词库以及进阶框架四个板块。

一、 顶级系统化教程（适合从零开始系统学习）

这些教程通常按难度分级，结构清晰，是入门的首选：

  • Learn Prompting (强烈推荐新手首选)

    • 特点： 目前最全面、最开源的提示词工程指南之一。它从最基础的 AI 概念讲起，一直深入到思维链（Chain of Thought）、ReAct 等高级应用。

    • 优势： 支持中文，完全免费，内容随着大模型的发展实时更新。

    • 中文直达链接：learnprompting.org/zh-Hans/

  • 吴恩达：ChatGPT 开发者提示词工程教程 - 特点： 由 AI 大牛吴恩达（Andrew Ng）和 OpenAI 科学家联合推出的免费短课程。

    • 优势： 虽然名字叫“开发者”，但门槛极低，只需一点点基础逻辑就能看懂。它总结了写好 Prompt 的核心原则（如：清晰明确的指令、给模型思考的时间）。B 站上有大量配有中文字幕的搬运视频。

    • 官网原版（需注册）：DeepLearning.AI 课程直达

    • 注：如果你觉得看全英官网麻烦，可以直接在 Bilibili 搜索“吴恩达 提示词”，有大量带中文字幕的免费搬运视频。

  • DAIR.AI Prompt Engineering Guide

    • 特点： GitHub 上最火的提示词工程开源项目之一。

    • 优势： 偏向学术界和前沿研究的总结，不仅教你“怎么写”，还会告诉你“为什么有效”，包含大量论文参考。

    • 中文网页版：www.promptingguide.ai/zh

    • GitHub 原库：github.com/dair-ai/Pro…

二、 官方权威指南（硬核必读）

  • OpenAI 官方 Prompt 策略指南

    • 官方给出了 6 大编写策略（例如：使用分隔符、指定输出格式、提供示例等），非常实用且权威。

    • 文档链接：platform.openai.com/docs/guides…

  • Anthropic (Claude) 官方提示词教程

    • Claude 的开发商。他们提供了一个非常棒的交互式提示词教程，并且详细解释了如何利用 XML 标签（<tag>）来规范模型输出，这对长文本处理极具参考价值

    • 文档链接：docs.anthropic.com/en/docs/pro…

  • Google Gemini 官方提示词设计指南

    • Google 官方提供的指南，涵盖了从基础任务到复杂多模态任务（图像、文本结合）的提示词设计技巧。

    • 文档链接：ai.google.dev/gemini-api/…

三、 优质开源提示词库与合集（抄作业专用）

  • Awesome ChatGPT Prompts (角色扮演神库)

    • 特点： 收集了大量的“角色扮演”提示词（比如“充当 Linux 终端”、“充当面试官”、“充当英语老师”）。

    • 用途： 如果你想快速让 AI 进入某个特定角色，直接来这里复制即可。

    • GitHub 链接：github.com/f/awesome-c…

    • 注：也有网友做了中文版的镜像仓库，在 GitHub 搜索 awesome-chatgpt-prompts-zh 即可。

  • LangChain Hub (开发者进阶库)

    • 特点： 如果你是开发者，这里汇集了大量用于构建 AI 应用（如 RAG、Agent）的生产级别 Prompt。

    • 网站链接：smith.langchain.com/hub

  • WaytoAGI (通往 AGI 之路 - 国内极佳的社区)

    • 特点： 国内极其优质的 AI 知识飞书库和社区。

    • 用途： 里面汇集了国内玩家总结的各种中文语境下的优质 Prompt 技巧和实战案例（比如如何写小红书文案、如何辅助编程等）。

    • 网站主页：www.waytoagi.com/ （里面有专门的“提示词”板块和飞书知识库，非常接国内地气）

建议你先把 Learn Prompting 和 WaytoAGI 存进书签，这两个对日常使用帮助最直接，够刷好一阵子了！

四、 常用提示词结构框架（开箱即用）

在学习库的过程中，你会发现高手写 Prompt 通常会遵循一些固定框架。你可以直接套用以下几个经典模型：

  • CRISPE 框架：

    • Capacity and Role (能力与角色)：你希望 AI 扮演什么。
    • Resight (背景)：提供上下文信息。
    • Intent (意图)：你具体想要什么结果。
    • Strictness (限制)：规定不能做什么、字数、格式。
    • Pre-trained (预训练)：要求模型基于特定知识回答。
    • Example (示例)：给出一个期望输出的例子。

  • BROKE 框架：

    • Background (背景)、Role (角色)、Objectives (目标)、Key Results (关键结果)、Evolve (迭代/改进)。

💡 学习建议： 不要只看理论，实操最重要。建议先花 1-2 小时看一遍 Learn Prompting 的基础部分，然后直接打开 AI（如 Gemini、ChatGPT 或 Claude），一边看一边输入测试。遇到复杂任务时，再回头去查阅 OpenAI 或 Anthropic 的高级指南。

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