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综合排序丨最热优先丨最新优先

提示词工程

事无巨细，提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。本文基于 langchain。一优秀的提示词什么样的提示词算优秀？（所有细节混在一起） """ 这种提示词存在几个问题：修改数据来源需要重写整个提示无法复用趋势分析模块到其他行业风险条款遗漏时难以定位格式调整可能破坏内容逻辑通过三层架构设计，可使复杂提示词的维护成本降低约 60%（根据 Anthropic 2023 年工程实践数据），同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 6.2.2 步骤说明定义示例集：包含多个词语及其反义词的字典列表；创建模板：格式化每个示例的展示方式；初始化选择器：设置最大长度阈值；构建动态提示模板：结合选择器生成最终提示词。数据预处理：对示例进行词性标注/分类，辅助评估多样性计算资源考量：MMR 时间复杂度为 O(kN)，大数据集需配合 ANN 算法加速八最大余弦相似度 8.1 背景在 RAG（检索增强生成）场景中，提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例

江南一点雨

2026-03-26

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传统提示词工程将亡，全新提示词工程已至

现在，出现了一种全新的工具，它能够自动优化提示词。想象一下，在这个"AI 指导 AI"的魔法世界，提示词工程师们的价值将变得不再重要，毕竟机器可以自己就搞定这个工作。让我们来想象一个"传统"的提示词工程师，面对着并非自己想要的大模型输出，只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。如果你用 ChatGPT 来干活，那么 PromptPerfect 就是你的提示词工程师。如果你用大模型来赚钱，基于它去开发应用，PromptPerfect 就是你的提示词 IDE。提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化在给大模型写提示词时，你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词，他就可以自动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词提示词工程的未来随着大模型的不断发展，大量的 AI 应用不断涌现。它们在各个领域中大放异彩，吸引着无数的 AI 技术爱好者争相体验。传统的工作模式正在发生改变，新的游戏规则即将书写。

Python编程爱好者

2023-08-18

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提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程

在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题：提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介审查对话任务 ChatGPT的对话多回合对话单轮任务 Python笔记本参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT Gitee 镜像加速访问：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN

2023-03-31

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提示词工程入门指南

这是一篇写给AI小白的提示词入门指南，篇幅较长，请耐心看完。正如前面的文章《提示词能力：短期是刚需，长期是辅助》中所说：提示词工程长期只是辅助能力，但短期内确实是刚需。六、提示词工程的实践案例假设，你是一个AI初学者，想要学习提示词工程，你该如何利用Chatbot来寻找学习资料？下面是按照对AI的了解程度所可能用到的提示词：新手：AI提示词工程。初级：学习AI提示词工程的资料和方法。中级：我是AI初学者，想要学习提示词工程，请列举出学习方法和实践步骤。资深：我是一名软件研发工程师，也是一名AI初学者，想要学习提示词工程，并应用在日常工作场景。对第五条提示词进行解析，可得：明确目标：学习提示词工程。角色设定：软件研发工程师，AI初学者。提供上下文：提示词内容来源于官方或权威企业。

2025-10-10

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图解AI：提示词工程

提示词结构 1. 用1 - 2个句子说明角色和高层级任务描述 2. 动态/检索到的内容 3. 详细的任务说明 4. 示例/少量样本（可选） 5. 重复关键指令（对很长的提示词特别有用）完整结构参考下图：示例：你是一名AI旅行代理人，任务是根据用户输入创建个性化旅行行程。如何在提示词中组织信息杂乱无章的提示词会让大模型难以理解使用类似 XML 标签的分隔符来组织内容就像章节标题和页眉能帮助人类更好地梳理信息一样，使用 XML 标签 <<</>> 能帮助大模型理解提示词的结构提示词工程我们何时需要使用深度思考？ • 是让大模型有更多思考时间的绝佳第一步 • 追踪（思考）轨迹，了解大模型的思考方式 -> 利用这一点引导系统提示词深度思考有哪些缺点？

架构师部落

2026-06-22

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提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示

完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 作为一个提示工程师，您需要更好地提供更好的指令。但这还不是全部！您还会发现，对于更难的用例，仅提供指示是不够的。这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。虽然如此，需要指出的是，目前的LLMs很难执行推理任务，因此需要更先进的提示工程技术。在下一篇指南中，我们将介绍这些高级技术。现在，我们将涵盖一些基本示例来展示算术能力。在即将发布的指南中，我们将涵盖更高级的提示工程概念，以提高在所有这些更困难的任务上的性能。、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https

2025-11-10

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提示词（prompt）工程指南（一）：提示介绍

提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com 例如，您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可能尝试这样做：解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几个句子，并且不要过于冗长。从上面的提示中不清楚要使用多少句子和什么样的风格。开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）：

2025-07-15

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提示词（prompt）工程指南（四）：提示应用

在本指南中，我们将介绍一些高级和有趣的方式，利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 目录：提示词（prompt）工程指南（四）：提示应用生成数据 PAL（程序辅助语言模型） Python笔记本 ---- 生成数据 LLMs有强大的文本生成能力。上一节（高级提示）下一节（ChatGPT）开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问：关于提示词工程（prompt）的指南、论文

2023-03-31

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提示词（prompt）工程指南（三）：高级提示

完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新：关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题：提示词（prompt）工程指南（三）：高级提示零样本提示少样本提示 Few-shot提示的限制链式思考提示零样本CoT 自一致性生成知识提示自动提示工程师（APE） ---- 零样本提示今天训练有大量数据和调整能够遵循指示的 (2022)提出了一个名为自动提示工程（APE）的框架，用于自动生成与选择说明。 ---- 上一节（基本提示）下一节（应用）开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问：关于提示词工程（prompt）的指南、论文

2023-03-31

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Prompt工程与系统提示词

第7篇：Prompt工程与系统提示词设计高效的AI系统提示词系统提示词是 AI 应用的灵魂，决定了 AI 的行为模式和响应质量。本篇将深入剖析 Claude Code 如何设计和构建高效的系统提示词系统。 1. 系统提示词架构 1.1 优先级系统 Claude Code 采用 5 层优先级的系统提示词架构： // utils/systemPrompt.ts export function buildEffectiveSystemPrompt [])]) } 1.2 提示词组成系统提示词结构 ├── 基础身份 (Identity) │ ├── 角色定义 │ ├── 能力描述 │ └── 工作目录信息 │ ├── 工具说明 (Tools 过长提示词 - 影响响应速度 2. 模糊指令 - AI 行为不可预测 3. 静态提示词 - 不适应上下文变化 4.

架构师部落

2026-06-22

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