在大语言模型（LLM）快速发展的背景下，如何设计高效的提示词（Prompt）成为 AI 开发者、研究人员和行业从业者的重要技能。提示工程指南（Prompt Engineering Guide）由 DAIR.AI 发起，旨在帮助研发人员和行业相关人员系统学习和掌握提示工程方法。该项目免费开源，汇集了最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具，覆盖 LLM 提示工程的各类核心知识点，已在 GitHub 上获得超过3万个个人标星，成为 AI 学习者和从业者的重要资源库。
提示工程指南是什么？
提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是一款面向 AI 研发人员和行业从业者的开源学习项目。项目由 DAIR.AI 发起，致力于传播 AI 技术与研究成果，帮助用户掌握大语言模型的提示设计方法。指南汇集了 LLM 提示工程相关的最新论文、教程、讲座、工具和实用示例，支持用户从理论到实践全面了解提示工程，同时为新一代 AI 创新者提供知识赋能。
网站地址 ：https://www.promptingguide.ai
核心功能
提示工程指南为希望系统学习提示工程的用户提供丰富资源和工具：
- 最新论文汇总——收录与 LLM 提示工程相关的最新研究成果，便于用户跟踪前沿进展。
- 学习指南——提供从入门到进阶的系统教程，帮助用户循序渐进掌握提示工程技能。
- 讲座与案例——汇集专家讲座、行业案例和实践示例，提升实际操作能力。
- 参考资料——包含书籍、论文、工具文档等辅助学习资料，方便深入研究。
- 工具与模板——提供提示设计工具、模板和示例代码，支持快速实验与迭代。
- GitHub开源支持——项目免费开源，用户可直接访问、下载和贡献，形成学习和协作社区。
使用场景
提示工程指南适用于研发人员、AI 学习者、企业技术团队以及教育培训场景：
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| AI研发人员 | 学习如何为 LLM 设计高效提示，提高模型输出质量 | ★★★★★ |
| 学术研究人员 | 掌握提示工程方法，用于论文实验和算法验证 | ★★★★★ |
| 内容创作者 | 理解提示工程原理，优化内容生成和自动化工具 | ★★★★☆ |
| 企业技术团队 | 培训内部员工，提升 AI 应用和开发效率 | ★★★★★ |
| 教育工作者 | 将提示工程知识融入 AI 教学课程，培养学生能力 | ★★★★☆ |
操作指南
用户可快速开始使用提示工程指南资源：
- 访问「提示工程指南 GitHub 页面」，浏览和下载资料。
- 查阅学习指南，从入门教程逐步掌握提示工程基础知识。
- 阅读收录的最新论文和讲座，了解前沿研究动态。
- 使用提供的提示模板和工具进行实践和实验。
- 结合案例分析和实践项目，迭代优化自己的 Prompt 设计能力。
- 参与开源社区，贡献代码、工具或学习经验。
- 将学到的技巧应用于实际 LLM 任务和业务场景中。
支持平台
提示工程指南基于 GitHub 开源，无需安装客户端，可在任何支持浏览器的设备访问，包括电脑、平板和移动设备。所有资料、教程和工具均可在线查看或下载，方便用户离线学习与实践。
产品定价
提示工程指南完全免费开源，用户可自由访问、下载和使用所有资源，无需付费。同时，开源社区支持贡献与协作，任何人均可参与完善和更新项目内容。
常见问题
Q1：提示工程指南适合新手吗？
是的，项目提供从入门到进阶的系统学习指南，适合各水平用户。
Q2：是否需要付费？
完全免费开源，所有资源均可自由访问和下载。
Q3：是否包含实践工具？
包含提示模板、示例代码和辅助工具，方便用户进行实验和迭代优化。
Q4：能否参与贡献？
可以，任何用户均可通过 GitHub 提交改进建议或贡献资源。
Q5：支持哪些语言和格式？
主要以英文资料为主，支持 PDF、Markdown、代码示例等多种格式，适合全球用户使用。
总裁导航总结
提示工程指南适合 AI 研发人员、学术研究人员、企业技术团队及内容创作者，用于系统学习和掌握大语言模型的提示工程方法。项目优势在于免费开源、资料齐全、涵盖前沿论文、案例、讲座和工具，并拥有活跃的 GitHub 社区支持。对于希望快速掌握提示工程基础并应用于实际 LLM 任务的用户，提示工程指南是高效、可靠的学习平台。
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