提示工程指南（Prompting Guide AI）是一份专注于提示工程（Prompt Engineering）的系统性学习资源，旨在帮助用户掌握如何设计和优化提示词，以更高效地利用大型语言模型（LLM）解决实际问题。 这是一份面向研究人员、开发者和内容创作者的权威指南，尤其适合希望深入理解大语言模型能力边界并提升交互效率的用户。
官网链接：https://www.promptingguide.ai/zh

功能特点详述

• 全面覆盖提示工程核心知识体系：该指南系统整理了提示工程的基础概念、进阶技巧与实际应用案例，涵盖零样本提示、少样本提示、思维链（Chain-of-Thought）、自洽性优化等关键技术，并结合最新研究论文与实践方法，帮助用户构建完整的知识框架。对于希望从“会用”迈向“精通”的用户而言，具有极高的学习价值。
• 整合多维度学习资源与工具链：除了理论讲解，网站还汇集了大语言模型相关的讲座视频、开源模型推荐、参考资料链接以及实用工具推荐，形成一个闭环的学习生态。用户不仅可以学习如何写更好的提示，还能了解如何将提示工程与外部工具、编程环境结合，实现自动化和工程化应用。

实际体验与优缺点分析

使用体验： 网站采用清晰的导航结构，内容按主题分类（如基础提示技术、高级策略、安全与对齐等），阅读路径合理，适合循序渐进学习。中文翻译质量较高，术语准确，配合实例说明，降低了理解门槛。整体界面简洁，加载速度快，无需注册即可免费访问全部内容，非常适合自主学习和快速查阅。
优点：

• 内容权威且更新及时，引用大量来自OpenAI、Google、斯坦福等机构的研究成果，具备学术深度。
• 中文本地化完善，是国内少有的系统性提示工程中文学习平台，极大降低了非英语用户的入门难度。
• 兼顾理论与实践，既有方法论解析，也有可复用的提示模板和应用场景建议。

缺点/不足：

• 部分高级章节对初学者有一定门槛，缺乏配套练习题或交互式实验环境，学习反馈机制较弱。
• 暂不支持用户社区讨论或问答功能，无法与其他学习者交流经验，影响进阶过程中的问题解决效率。

适用人群

该指南特别适合以下用户群体：

• AI研究人员：希望提升语言模型在复杂任务（如推理、问答、代码生成）中表现的研究者；
• 开发者与工程师：需要将大语言模型集成到产品或工作流中的技术人员；
• 内容创作者与产品经理：希望通过优化提示词提升内容生成质量与效率的专业人士；
• AI爱好者与学生：正在系统学习大语言模型交互技术的学习者。

典型应用场景包括：自动化文案生成、智能客服设计、代码辅助开发、科研文献分析、教育内容定制等。

总结与简单评价

提示工程指南是一个兼具深度与广度的高质量学习平台，填补了中文社区在提示工程系统化教学方面的空白。它不仅帮助用户“更好地提问”，更引导用户理解语言模型背后的逻辑与机制，从而实现更精准、可控和高效的AI交互。 对于任何希望真正掌握大语言模型潜力的用户来说，这是一份不可多得的宝藏资源。

访问链接

点击访问：提示工程指南

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