提示工程指南

提示工程指南是 DAIR.AI 维护的开源项目，GitHub 6 万+ 星标，系统讲解提示工程技术。本文详解内容模块、学习路径与使用指南。

基本信息	详情
开发公司	DAIR.AI（创始人 Elvis Saravia，前 Meta AI 工程师）
上线时间	2023年2月
官网	https://www.promptingguide.ai/zh
支持平台	网页端（开源，可本地部署）
价格	完全免费（开源项目）
核心定位	提示工程系统学习指南与知识库

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是 DAIR.AI 团队维护的开源项目，GitHub 星标超过 6 万，累计服务约 300 万学习者。它不是工具，不是 SaaS 产品，而是一份持续更新的提示工程教科书--从零样本提示讲到 ReAct 框架，从基础概念讲到对抗性提示防护。

创始人 Elvis Saravia 是前 Meta AI 和 Elastic 工程师，他发起这个项目的初衷很直接：提示工程太新了，没有系统教材，大家都在碎片化地摸索。于是他攒了论文、笔记、Jupyter Notebook 和讲座视频，做成一份结构化指南。2023 年 2 月上线，三年后它已经成了这个领域事实上的标准参考。

我自己第一次读是在 2023 年底，当时对思维链（Chain-of-Thought）只有模糊概念。指南里的 CoT 章节配了可运行的 Notebook，改几个参数就能看到模型推理路径的变化。那种"原来如此"的顿悟感，比看十篇博客文章都强。

核心功能

结构化学习模块

内容按递进逻辑组织：介绍（提示词基础、LLM 设置）→ 技巧（零样本、少样本、思维链、ReAct、自一致性）→ 应用（函数调用、代码生成、数据合成、问答、摘要）→ 模型（ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Gemini、Mixtral、Kimi 等特定模型指导）→ 风险（对抗性提示、偏见缓解、真实性问题）。每个模块有示例代码和最佳实践。

可运行 Jupyter Notebook

40 多个 Notebook 覆盖从 ChatGPT 入门到 RAG、ReAct、函数调用、Gemini 上下文缓存等主题。你能直接跑代码，改参数，看结果。这是它区别于普通文档的核心价值--不是读完就忘，而是动手练。

研究论文与讲座资源

汇集了 200 多篇提示工程相关论文和 30 多个讲座视频/幻灯片。如果你做学术研究或需要追前沿，这里是文献入口。比起自己 arXiv 上搜，指南帮你筛选和分类了。

多语言支持

支持 13 种语言，包括中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语等。中文版翻译质量不错，技术术语保留英文原文，阅读体验流畅。

Prompt Hub

一个经过验证的提示词集合，覆盖文本分类、代码生成、数学推理、创意写作、信息提取等任务。每个提示标注了适用模型，可以直接拿去用或改造。

适合谁

适合的人：想系统学提示工程的开发者、AI 研究人员、产品经理。如果你刚接触 LLM，这是最好的起点。如果你已经在做 AI 应用开发，高级技巧章节和 Notebook 能帮你突破瓶颈。

不适合的人：只想找现成提示词复制粘贴的人--这不是提示词库，是教材。需要图形界面拖拽生成提示的用户也找错了地方，它是给愿意读文档、跑代码的人准备的。

FAQ