偶然发现的，对于经常使用ChatGPT、Gemini、Claude等大语言模型的用户来说，同一个问题采用不同的提问方式，往往会得到差异明显的结果。很多时候，问题并不只是模型本身的能力，也与用户如何描述任务、补充上下文、限定输出格式以及提供示例有关。提示工程正是围绕这些实际需求展开的一套方法，帮助用户更有条理地设计和优化提示词。《提示工程指南》是一份面向大语言模型使用者的在线学习资源，内容从提示工程基础概念延伸到具体技术、模型使用方法、研究资料以及实际应用。官方将它定位为帮助用户理解语言模型能力与局限、学习提示设计和相关应用的指南，同时还收录了论文、课程、模型提示指南和其他学习材料。对于刚接触AI工具的普通用户，它可以帮助建立提示词设计的基本认识；对于开发者和研究人员，则可以进一步了解零样本、少样本、思维链、智能体等方法。这样一来，学习提示工程不只是为了写出更长的指令，而是逐步理解怎样让任务目标、输入信息和输出要求更加清晰。
《提示工程指南》是一份围绕Prompt Engineering，也就是提示工程建立的在线知识资源。它介绍了提示工程的概念、常见技术和应用方式，并持续整理与大语言模型相关的研究论文、模型指南、课程和其他参考资料。官方介绍指出，提示工程涉及提示设计与优化，也涵盖与大语言模型交互、开发以及理解模型能力和限制相关的多种技巧。从内容结构来看，这份指南并不局限于简单的提示词模板，而是覆盖基础知识、提示技术、模型使用方法以及较新的AI应用方向。网站还设置了针对不同模型的提示指南，例如Gemini相关内容会介绍模型特点、提示方法、应用案例、限制和延伸资料。因此，它更适合作为一个持续学习和查阅的知识型资源，而不是输入一句话就自动生成答案的AI工具。
《提示工程指南》的内容重点集中在提示设计、模型交互和AI应用实践几个方面，适合希望系统提升AI使用能力的大家。开发者可以从中了解如何设计更明确的任务指令，普通用户也可以通过案例理解不同提示方式适合解决什么问题。
- 提示工程基础—— 从基本概念入手，帮助初学者理解提示词、任务描述以及模型响应之间的关系。
- 提示词要素—— 介绍构建提示时需要关注的信息，让用户能够更加明确地表达任务目标、上下文和输出要求。
- 零样本与少样本提示—— 通过不同提示方式了解如何在不给示例或提供少量示例的情况下引导模型完成任务。
- 高级提示技术—— 涵盖思维链等方法，并进一步介绍与复杂任务处理有关的提示策略。
- 模型提示指南—— 针对不同语言模型提供专门内容，帮助用户结合具体模型特点设计提示。
- AI研究与论文资料—— 汇集提示工程及大语言模型相关研究内容，方便开发者和研究人员继续深入学习。
- LLM智能体知识—— 介绍智能体中的规划、记忆、工具调用等模块，以及提示在智能体系统中的作用。
- 课程与实践学习—— 网站还提供专门的提示工程课程，用于将指南中的知识进一步应用到实际任务和AI应用中。
- 打开《提示工程指南》
- 从基础内容开始阅读，了解提示工程的概念、作用以及与大语言模型交互的基本方式。
- 选择感兴趣的提示技术，查看相关原理、示例和适用任务。
- 准备一个自己实际遇到的问题，例如文本总结、信息提取或内容改写。
- 根据指南中的方法重新设计提示词，并明确角色、任务、上下文和输出格式。
- 将优化后的提示放入常用AI模型中进行测试，对比不同写法产生的结果。
- 如果需要针对特定模型进行优化，再进入对应的模型提示指南查看相关内容。
- 将有效的提示词整理成自己的模板，并根据不同任务持续调整。
（注意：提示技术不能保证模型始终输出正确结果，涉及事实、代码或专业信息时仍需要人工检查。）
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