#11 · 主分类： 提示词工程工具
Prompt_Engineering
22种提示工程技巧，附Jupyter Notebook实操教程，涵盖从基础概念到运用大语言模型的高级策略。
项目最后更新：08/28/26
GitHub Stars
7.8K
Forks数量
1.0K
贡献者数量
8
许可证
Other
收录理由
对于刚开始用大模型做开发的人来说，很快就体会到提示词直接决定了模型能发挥多少价值，但多数人只能靠反复试错去摸索。这个仓库用 22 个 Jupyter notebook 把提示工程的关键技巧逐一讲透，每个思路都配了可运行的代码，而不是空谈概念。内容从结构化模板、角色设定这些基础入手，再深入到应对复杂问题的推理策略，比如思维链、自洽性和思维树。这样的递进设计既适合当作入门教程，也适合在遇到具体任务时回来查阅，判断哪种方法更对路。虽然这些 notebook 是学习材料，并非可直接部署的库，但其中总结的套路能直接转化为你在真实应用里要写的提示词，非常实用。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容，欢迎 联系我们推荐选题或投稿。
同类热门项目
awesome-nano-banana-pro-prompts
🍌 全球最大的Nano Banana Pro提示词库——超过10,000个精选提示词，附带预览图片，支持16种语言。Google Gemini AI图像生成。免费且开源。
prompt-master
一种Claude技能，为任何AI工具编写准确提示词。零令牌或积分浪费。完整上下文和记忆保留。
chatgpt_system_prompt
GPT系统提示词集合及各类提示注入/泄露知识。
awesome-nanobanana-pro
🚀 精选的 Nano Banana pro 提示词和示例的精彩列表。掌握提示工程和探索 Nano banana pro（Nano banana 2）AI 图像模型创意潜力的首选资源。
awesome-gpt-image-2
🚀 全球最大的GPT Image 2提示词库，每日更新——2000+精选提示词及预览图，支持16种语言。OpenAI的下一代图像模型，具备像素级文本渲染、跨图像一致性和商业级插图能力。免费开源。