3步搭好Prompt Engineering学习站从跑通到思维链实操的完整方案【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide上次你让AI模型验算一道算术它直接甩出结论不给过程你一检查发现它算错了。该解决的正是提示工程Prompt Engineering问题——开源项目 Prompt-Engineering-Guide 把整套方法整理成可本地浏览的网站从基础提示词到思维链、RAG和AI Agent一页全收。它到底帮你解决什么大多数人写提示词靠手感输出不好就重写一遍。这个项目把提示工程的方法论拆开给你提示词由哪些部分构成、加了示例会怎样、让模型先写过程能提升多少准确率。它相当于一个实验场——每个技术都配有可直接复制的提示词、真实输出和背后的研究论文你可以逐一复现而不是只读概念。5分钟跑起来装好pnpm后执行下面4行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide cd Prompt-Engineering-Guide pnpm install pnpm dev然后访问http://localhost:3000/就能看到完整文档站内容按 Introduction、Techniques、Applications、Models、Research、Risks 六大模块组织。核心机制一张图看懂这张图展示了提示工程各要素如何互相咬合。打个比方提示词是你在餐厅下的单思维链Chain-of-Thought就是让模型把推理过程写出来是让厨师先写步骤再上菜上错菜也能查到错在哪RAG检索增强生成先查资料再回答则相当于给模型配了一本菜单参考不靠它硬记。最直观的效果来自这个经典的奇数验算例子动手试一个真实场景场景你要让模型判断一组数字里的奇数相加是否为偶数。不给提示时模型经常直接吐True/False错得还很自信。操作步骤打开本地站点进入 Techniques 模块找到 Chain-of-Thought 页面。复制下面的提示词粘贴到任意大模型对话框。The odd numbers in this group add up to an even number: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1 先列出所有奇数并求和再给出判断 A:对比有先列过程和没有的输出差异。预期结果模型会先列出奇数15、5、13、7、1求和得41最后才判断False。多一句给出过程输出就从直接给答案变成可核查的答案——这正是提示词没效果怎么排查的核心动作之一。踩过的坑与对策现象依赖装完pnpm dev却报缺包。原因用了npm install绕过锁文件。解法一律用pnpm install。现象模型直接给结论看不到计算过程。原因提示词没要求推理步骤。解法加一句逐步思考zero-shot CoT或附一个带过程的示例。现象长提示词输出混乱、答非所问。原因指令、示例、输入混在一起。解法用---分隔符切分三段各放各的内容。下一步往哪走站点跑起来、基础提示词写得出手之后三个具体方向进阶提示读 guides/prompts-advanced-usage.md少样本few-shot、分解再解决decompose-and-solve都在这里。Agent方向pages/agents/ 讲函数调用、上下文工程与深度代理也就是提示词怎么协调工具和记忆。技术清单pages/techniques/ 收录了一整套论文级技术建议从 思维链CoT详解 开始。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考