Prompt-Engineering-Guide实战3步写出效果翻倍的提示词附模板【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当你想让模型按固定标签输出、或者让数学题答对时提示词技巧直接决定输出质量。这篇教程基于 Prompt-Engineering-Guide 项目把最常用的三个技巧和现成模板讲透。搞懂提示词的四要素结构写提示词不再靠感觉掌握少样本、思维链、零样本思维链三个高频技巧拿走 3 个可直接复制的模板和一张踩坑自查表01 先搞清楚它能干什么Prompt-Engineering-Guide 是一套提示工程学习指南内容覆盖从基础提示词设计到 Chain-of-Thought、RAG、AI Agents 的完整技术栈附带论文索引和 Jupyter 笔记本示例。它解决的核心问题是你知道大模型能干很多事但不知道提示词该怎么写才能稳定复现效果。它适合两类场景一是你正在给 LLM 应用写提示词需要系统化的方法论而不是零散技巧二是你想搞清楚某个技巧比如思维链的原理再落地。它不适合想直接 import 一个提示词库就完事的场景——这个项目是指南给的是方法和示例不是工具框架。入门顺序建议从 guides/prompts-intro.md 开始再进 guides/prompts-advanced-usage.md。02 最值钱的3个用法少样本提示用一两个示例锁住输出格式价值一句话给模型看示范它就能模仿出你要的格式比反复改指令词靠谱。什么时候用分类、打标签、格式转换这类任务模型输出格式容易飘的时候——比如你要小写neutral它却给了Neutral。极简示例分类任务里先放一个完整示例再放真实输入Text: I think the vacation is okay. / Sentiment: neutral后面接Text: I think the food was okay. / Sentiment:模型就会稳定输出小写标签。示例来源guides/prompts-basic-usage.md思维链让模型先写步骤再给答案价值一句话多步推理任务直接要答案经常错让它展示中间步骤后正确率明显提升。什么时候用数学应用题、逻辑判断、多条件筛选——凡是一步算不对的任务。极简示例同样一道奇数相加是否为偶数的题直接问模型会答 119加一句先找出奇数再求和再判断奇偶后它输出Odd numbers: 15, 5, 13, 7, 1 / Sum: 41结果就对了。更规范的做法是在示例里带上推理过程这就是 Few-shot CoT。零样本思维链一句话触发推理能力价值一句话不准备任何示例在问题末尾加一句触发短语模型就会自己分步推理。什么时候用手头没有现成示例、又想让模型做分步推理时这是成本最低的方案。极简示例买 10 个苹果、送 2 个、又送 2 个、再买 5 个、吃 1 个剩几个直接问模型答 11句尾加上Lets think step by step.后它逐步列出 10 → 6 → 11 → 10答对了。示例来源guides/prompts-advanced-usage.md03 拿来即用的模板四要素结构模板适用于摘要、信息抽取等大多数任务把尖括号内容换成你的素材即可### Instruction ### Summarize the text below in one sentence: ### Context ### 补充背景可省略 ### Input ### 原文 ### Output ###少样本分类模板适用于要固定标签输出的场景示例给一两个就够Classify the text into neutral, negative or positive. Text: I think the vacation is okay. Sentiment: neutral Text: 待分类文本 Sentiment:零样本思维链模板适用于数学和逻辑推理改问题即可问题描述 Lets think step by step.04 踩坑自查表常见现象多半原因快速解法输出格式时好时坏Neutral/neutral 混着来没给格式示范加一个 few-shot 示例展示目标格式多步推理时错时对模型在一步猜答案加 Lets think step by step 或要求分步输出提示词越写越长效果反而差塞了大量与任务无关的细节删掉不贡献任务的细节保持简洁模型偏偏做了你让它别做的事用了不要 XX的否定式指令改成正向描述该做什么、什么情况回什么同一输入每次结果不一样temperature 偏高事实类任务调低 temperature创作类才调高05 最后5分钟克隆仓库通读 guides/prompts-intro.md把指令、上下文、输入、输出指示四要素记住用上面的四要素模板跑一个摘要任务感受结构化提示词和普通提示词的差别找一个你之前答错过的推理题句尾加上 Lets think step by step 重跑一遍对比继续读 guides/prompts-advanced-usage.md 的 Self-Consistency 和 PAL 两节这是推理任务的进阶武器打开 notebooks/pe-lecture.ipynb把基础任务示例跑通动手比看十遍都强提示词工程本质是写清楚 给示范 要步骤把这三件事做扎实多数场景的输出质量都会有肉眼可见的提升。项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guidegit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide【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-Guide实战：3步写出效果翻倍的提示词（附模板）
Prompt-Engineering-Guide实战3步写出效果翻倍的提示词附模板【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当你想让模型按固定标签输出、或者让数学题答对时提示词技巧直接决定输出质量。这篇教程基于 Prompt-Engineering-Guide 项目把最常用的三个技巧和现成模板讲透。搞懂提示词的四要素结构写提示词不再靠感觉掌握少样本、思维链、零样本思维链三个高频技巧拿走 3 个可直接复制的模板和一张踩坑自查表01 先搞清楚它能干什么Prompt-Engineering-Guide 是一套提示工程学习指南内容覆盖从基础提示词设计到 Chain-of-Thought、RAG、AI Agents 的完整技术栈附带论文索引和 Jupyter 笔记本示例。它解决的核心问题是你知道大模型能干很多事但不知道提示词该怎么写才能稳定复现效果。它适合两类场景一是你正在给 LLM 应用写提示词需要系统化的方法论而不是零散技巧二是你想搞清楚某个技巧比如思维链的原理再落地。它不适合想直接 import 一个提示词库就完事的场景——这个项目是指南给的是方法和示例不是工具框架。入门顺序建议从 guides/prompts-intro.md 开始再进 guides/prompts-advanced-usage.md。02 最值钱的3个用法少样本提示用一两个示例锁住输出格式价值一句话给模型看示范它就能模仿出你要的格式比反复改指令词靠谱。什么时候用分类、打标签、格式转换这类任务模型输出格式容易飘的时候——比如你要小写neutral它却给了Neutral。极简示例分类任务里先放一个完整示例再放真实输入Text: I think the vacation is okay. / Sentiment: neutral后面接Text: I think the food was okay. / Sentiment:模型就会稳定输出小写标签。示例来源guides/prompts-basic-usage.md思维链让模型先写步骤再给答案价值一句话多步推理任务直接要答案经常错让它展示中间步骤后正确率明显提升。什么时候用数学应用题、逻辑判断、多条件筛选——凡是一步算不对的任务。极简示例同样一道奇数相加是否为偶数的题直接问模型会答 119加一句先找出奇数再求和再判断奇偶后它输出Odd numbers: 15, 5, 13, 7, 1 / Sum: 41结果就对了。更规范的做法是在示例里带上推理过程这就是 Few-shot CoT。零样本思维链一句话触发推理能力价值一句话不准备任何示例在问题末尾加一句触发短语模型就会自己分步推理。什么时候用手头没有现成示例、又想让模型做分步推理时这是成本最低的方案。极简示例买 10 个苹果、送 2 个、又送 2 个、再买 5 个、吃 1 个剩几个直接问模型答 11句尾加上Lets think step by step.后它逐步列出 10 → 6 → 11 → 10答对了。示例来源guides/prompts-advanced-usage.md03 拿来即用的模板四要素结构模板适用于摘要、信息抽取等大多数任务把尖括号内容换成你的素材即可### Instruction ### Summarize the text below in one sentence: ### Context ### 补充背景可省略 ### Input ### 原文 ### Output ###少样本分类模板适用于要固定标签输出的场景示例给一两个就够Classify the text into neutral, negative or positive. Text: I think the vacation is okay. Sentiment: neutral Text: 待分类文本 Sentiment:零样本思维链模板适用于数学和逻辑推理改问题即可问题描述 Lets think step by step.04 踩坑自查表常见现象多半原因快速解法输出格式时好时坏Neutral/neutral 混着来没给格式示范加一个 few-shot 示例展示目标格式多步推理时错时对模型在一步猜答案加 Lets think step by step 或要求分步输出提示词越写越长效果反而差塞了大量与任务无关的细节删掉不贡献任务的细节保持简洁模型偏偏做了你让它别做的事用了不要 XX的否定式指令改成正向描述该做什么、什么情况回什么同一输入每次结果不一样temperature 偏高事实类任务调低 temperature创作类才调高05 最后5分钟克隆仓库通读 guides/prompts-intro.md把指令、上下文、输入、输出指示四要素记住用上面的四要素模板跑一个摘要任务感受结构化提示词和普通提示词的差别找一个你之前答错过的推理题句尾加上 Lets think step by step 重跑一遍对比继续读 guides/prompts-advanced-usage.md 的 Self-Consistency 和 PAL 两节这是推理任务的进阶武器打开 notebooks/pe-lecture.ipynb把基础任务示例跑通动手比看十遍都强提示词工程本质是写清楚 给示范 要步骤把这三件事做扎实多数场景的输出质量都会有肉眼可见的提升。项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guidegit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide【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