Prompt Engineering Guide 实战手册新手如何快速写出 AI 秒懂的提示词5 个技巧【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide你问 AI “写份产品文案”回你的却是一段谁都能抄走的通用文案——多半是提示词没说清角色、格式和例子。开源项目 Prompt Engineering Guide提示工程指南把论文、教程与可运行的 Notebook 汇成一条练习路径覆盖提示工程、上下文工程、RAG 与 AI Agent帮新手照着做出效果。 问 AI 半天没结果先给提示词做个体检“帮我优化这段代码”发出去AI 回你一堆泛泛的性能建议换成“这是 Python 爬虫循环里逐条请求太慢请用并发改造并保留原有日志”它立刻切中要害。差的不是模型是信息量。角色、背景、输入输出格式、一两个范例缺哪块补哪块——这正是提示工程Prompt Engineering要解决的事。与其靠运气试句子不如按结构来入门基础章节把提示词由哪些要素拼成讲得很细照着检查你的提问缺了哪一块就行。 仓库里装了什么从技巧到场景的四块拼图打开项目内容按“会什么—怎么用—用在哪”排布techniques 目录讲思维链、ReAct、RAG 这类手法applications 把它们放进写代码、函数调用等真实场景models 盘点 GPT、Claude、Llama 等模型的脾气research 与 papers 则留给想深挖的读者。每个方向都配了能直接跑的 Notebook 教程目录看完就能复现。比如思维链那篇连“一步步想”在什么情况下会失灵都给了实例比单讲原理有用得多。 让 AI 先想再答思维链 CoT 与思维树 ToT一句话教会模型“一步一步想”最见效的一招是让模型把中间步骤写出来。同一道数学应用题提示词末尾加一句“让我们一步一步想”答对的概率就能明显抬升——模型没变聪明只是被迫把推理摊开错了也错在看得见的地方。思路多了就开枝散叶规划、解谜这类一步走错全盘皆输的任务可以升级到思维树 ToT让 AI 同时开几条思路各自推几步砍掉走不通的再挑最有希望的一条继续深挖。️ 三步给 AI 接上外部工具函数调用怎么用模型只会说不会做。查天气、下单、调接口都得靠函数调用Function Calling补上先在提示里声明有哪些函数可用模型判断要不要调并生成参数程序执行完把结果喂回去它再组织最终答案——整条链路就三步。再往上走把工具、记忆、规划配齐就凑成一个能自主干活的小智能体工具负责动手记忆负责跨轮对话的上下文规划负责拆任务、盯进度。函数调用实战笔记本里可以直接跑通这条链路边改提示边看模型的行为怎么变。 新手怎么开练48 小时三条线最快的方式是把仓库拉到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide然后只走三条线通读基础概念、跟着 RAG 实战笔记本 复现一次检索增强、把自己最近一次真实的 AI 提问重写一版提示词。别贪多。挑一个你每周都用 AI 干的活用“裸问题”和“结构化提示”各跑一遍两轮输出摆在一起差距比任何教程都直观——提示词的手感就是这么练出来的。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考