你有没有发现？
同一个问题，有人问ChatGPT三两句就搞定，你问半天还在绕圈子。差距不在工具，在于会不会"提问"这门手艺。
今天聊的这个GitHub项目，专门解决这个痛点。
项目基本情况
Prompt Engineering Guide 是DAIR.AI团队维护的开源知识库，目前GitHub上有6.4万star。
这不是那种收集几百条提示词模板的工具站，而是把提示工程这件事从原理到实践讲透的完整教程。
包含哪些内容：
- 30多篇技术指南文档
- 配套的Jupyter代码示例
- 汇总100多篇相关论文
- 支持中文在内的13种语言
能学到什么技术
基础方法
Zero-Shot（零样本）
直接问问题，不给任何示例：
把这句话翻译成英文：明天见
Few-Shot（少样本）
先给几个例子，再提问：
苹果→Apple
香蕉→Banana
橙子→[AI会回答Orange]
进阶技巧
思维链（Chain-of-Thought）
让AI把推理过程写出来，数学题准确率能从17%提到78%。
比如问"小明有5个苹果，吃了2个又买了3个，现在几个？"
普通提问可能直接给错答案，加上"让我们一步步分析"，AI会列出：
- 最初5个
- 吃掉2个剩3个
- 买3个变成6个
ReAct（推理+行动）
把思考和查资料结合起来：
思考→搜索→看结果→得结论
这种方式处理复杂任务，完成率能提升三成多。
实际应用场景
- 让AI写代码：用自然语言描述需求
- 生成训练数据：批量制造样本
- 信息抽取：从长文本里提取关键信息
- RAG检索增强：让AI回答时先查资料，减少瞎编
这个项目的特点
分类清楚
按技术类型、使用场景、模型种类三个维度整理，想学什么直接翻对应章节。
更新及时
Tree of Thoughts、Graph Prompting这些新技术都有收录。
覆盖主流模型
ChatGPT、Claude、Gemini、LLaMA等常用模型都有针对性建议。
代码能跑
每个技术点都配了Jupyter notebook，复制粘贴就能试。
适合什么人用
开发者：做AI应用必须懂提示工程
产品经理：了解大模型能做什么做不了什么
研究人员：快速掌握领域最新进展
普通用户：学会更高效地用ChatGPT
怎么上手
- 打开官网 promptingguide.ai
- 从Introduction部分开始看基础概念
- 进Techniques学具体方法
- 在Applications找自己的使用场景
- 用notebooks跑代码实践
项目用的MIT开源协议，完全免费。
最后说两句
提示工程不是玄学，是可以学会的技能。
这个项目的价值在于：把零散的技巧整理成体系，把学术论文转化成能用的方法。
AI工具会用和用得好，差距可能比会不会用还大。这份指南值得每个用AI的人收藏。
项目地址
GitHub: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
在线文档
https://www.promptingguide.ai
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标签：#PromptEngineeringGuide #Github #提示工程 #AI工具 #大模型 #开源项目
发表于 3 天前
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