Prompt Engineering 完整指南一个仓库带你走通提示词到 AI 智能体【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这份「Prompt Engineering 指南」Prompt-Engineering-Guide是一套面向提示工程的实操资料库指南、论文、课程、可运行 notebook 全在一个仓库里覆盖从写提示词到上下文工程、RAG、AI Agents 的完整链路。它解决的是一个问题——不用再全网搜零散资料查到一个方法就能马上跑通对应示例。无论你是刚拿到 API Key 的新手还是想做出真正 Agent 的开发者这里都有入口。提示工程替你解决的两种翻车现场模型答非所问、推理中途跑偏多数时候不是模型的问题是你给的提示词不对。第一种常见场景问一道多步骤的计算题模型直接甩结论中间步骤全错你还不知道它哪一步拐了弯。第二种你希望模型去查数据库、调 API它没有这个能力就当场编一个看起来很合理的结果。前者靠让它先写出推理步骤解决后者靠显式声明可用工具和调用格式解决。这个仓库把这两件事连同中间的完整知识体系都装进去了。项目地图 一个仓库装下全链路先搞清楚仓库分哪几块你就不需要再搜第二遍。基础概念pages/introduction/提示词的构成要素、模型设置、常用技巧一页速览。提示词技巧pages/techniques/零样本、少样本、思维链 CoT、思维树 ToT、RAG 共 17 种方法每种一页。应用场景pages/applications/代码生成、函数调用、合成数据生成都是实际会碰到的场景。智能体篇pages/agents/组件设计、上下文工程、deep agents 架构单独成章。模型专属指南pages/models/ChatGPT、Claude、Llama 各有专页。避坑区pages/risks/对抗攻击、偏见、事实性三大风险点。可运行示例notebooks/Jupyter 格式克隆下来直接跑。三张技巧卡片 复用率最高的先收藏仓库里的技巧不少但下面三个使用频率最高、边界最清晰建议先收藏。用思维链 CoT 拆解复杂推理一句话原理让模型先写出推理步骤再给答案数学和逻辑题正确率显著提升。什么时候用多步计算、逻辑推演、任何直接答容易答错、说步骤就靠谱的任务。对应路径pages/techniques/cot.en.mdx同页对比了零样本 CoT 与 Auto-CoT 两个变体。用思维树 ToT 并行探索多条推理路径一句话原理让模型同时开多条推理分支逐条评估再挑最优路径而不是单线走到死胡同。什么时候用搜索、规划类问题一次看不出最优解、需要回溯的任务。对应路径pages/techniques/tot.en.mdx。让函数调用把模型接上外部工具一句话原理在提示里声明函数和参数模型需要时返回结构化的调用请求而不是自己编结果。什么时候用查数据库、调 API、执行代码一切要拿到真实结果的环节。对应路径pages/applications/function_calling.en.mdx配一个可跑 notebooknotebooks/pe-function-calling.ipynb。两条上手路线按阶段挑一条不用从头读到尾按你的阶段走一天内就能进入能动手的状态。新手路线pages/introduction/ 打基础 → pages/techniques/ 里按 zeroshot、fewshot、cot 的顺序读 → 最后跑一遍 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb全流程闭环。进阶路线pages/agents/ 重点读上下文工程一节 → pages/applications/ 看函数调用与 RAG → 对照 pages/research/ 的论文原文 → 跑 notebooks/pe-rag.ipynb 验证效果。想跑 notebook 的话先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide当天就能跑通第一个闭环明早打开 pages/introduction/basics.en.mdx15 分钟过一遍基础然后挑一个你手上卡住的任务按上面的 CoT 卡片重写提示词。第一个技巧见效之后你就知道该接着读仓库里的哪块了。【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 Prompt Engineering 完整指南：一个仓库带你走通提示词到 AI 智能体
Prompt Engineering 完整指南一个仓库带你走通提示词到 AI 智能体【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这份「Prompt Engineering 指南」Prompt-Engineering-Guide是一套面向提示工程的实操资料库指南、论文、课程、可运行 notebook 全在一个仓库里覆盖从写提示词到上下文工程、RAG、AI Agents 的完整链路。它解决的是一个问题——不用再全网搜零散资料查到一个方法就能马上跑通对应示例。无论你是刚拿到 API Key 的新手还是想做出真正 Agent 的开发者这里都有入口。提示工程替你解决的两种翻车现场模型答非所问、推理中途跑偏多数时候不是模型的问题是你给的提示词不对。第一种常见场景问一道多步骤的计算题模型直接甩结论中间步骤全错你还不知道它哪一步拐了弯。第二种你希望模型去查数据库、调 API它没有这个能力就当场编一个看起来很合理的结果。前者靠让它先写出推理步骤解决后者靠显式声明可用工具和调用格式解决。这个仓库把这两件事连同中间的完整知识体系都装进去了。项目地图 一个仓库装下全链路先搞清楚仓库分哪几块你就不需要再搜第二遍。基础概念pages/introduction/提示词的构成要素、模型设置、常用技巧一页速览。提示词技巧pages/techniques/零样本、少样本、思维链 CoT、思维树 ToT、RAG 共 17 种方法每种一页。应用场景pages/applications/代码生成、函数调用、合成数据生成都是实际会碰到的场景。智能体篇pages/agents/组件设计、上下文工程、deep agents 架构单独成章。模型专属指南pages/models/ChatGPT、Claude、Llama 各有专页。避坑区pages/risks/对抗攻击、偏见、事实性三大风险点。可运行示例notebooks/Jupyter 格式克隆下来直接跑。三张技巧卡片 复用率最高的先收藏仓库里的技巧不少但下面三个使用频率最高、边界最清晰建议先收藏。用思维链 CoT 拆解复杂推理一句话原理让模型先写出推理步骤再给答案数学和逻辑题正确率显著提升。什么时候用多步计算、逻辑推演、任何直接答容易答错、说步骤就靠谱的任务。对应路径pages/techniques/cot.en.mdx同页对比了零样本 CoT 与 Auto-CoT 两个变体。用思维树 ToT 并行探索多条推理路径一句话原理让模型同时开多条推理分支逐条评估再挑最优路径而不是单线走到死胡同。什么时候用搜索、规划类问题一次看不出最优解、需要回溯的任务。对应路径pages/techniques/tot.en.mdx。让函数调用把模型接上外部工具一句话原理在提示里声明函数和参数模型需要时返回结构化的调用请求而不是自己编结果。什么时候用查数据库、调 API、执行代码一切要拿到真实结果的环节。对应路径pages/applications/function_calling.en.mdx配一个可跑 notebooknotebooks/pe-function-calling.ipynb。两条上手路线按阶段挑一条不用从头读到尾按你的阶段走一天内就能进入能动手的状态。新手路线pages/introduction/ 打基础 → pages/techniques/ 里按 zeroshot、fewshot、cot 的顺序读 → 最后跑一遍 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb全流程闭环。进阶路线pages/agents/ 重点读上下文工程一节 → pages/applications/ 看函数调用与 RAG → 对照 pages/research/ 的论文原文 → 跑 notebooks/pe-rag.ipynb 验证效果。想跑 notebook 的话先克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide当天就能跑通第一个闭环明早打开 pages/introduction/basics.en.mdx15 分钟过一遍基础然后挑一个你手上卡住的任务按上面的 CoT 卡片重写提示词。第一个技巧见效之后你就知道该接着读仓库里的哪块了。【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