Awesome Prompt Engineering 资源清单
一、概述
1. 简介
这是一个精心策划的提示词工程资源列表，涵盖了大语言模型和生成式 AI 领域的资源、工具、论文和平台。
2. 核心概念
提示词工程是指设计有效的提示词，以指导和引导 AI 模型准确、创造性地、可靠地执行特定任务的技术。
3. 资源体系
graph TB
PE[提示词工程] --> GI[指南与入门]
PE --> CT[课程与教程]
PE --> PL[提示词库]
PE --> PET[提示词工具]
PE --> RP[研究与论文]
PE --> CB[社区与博客]
PE --> AUC[应用与案例]
GI --> OAI[OpenAI指南]
GI --> PEG[综合指南]
GI --> DAI[DeepLearning.AI]
GI --> AC[Anthropic指南]
CT --> LP[Learn Prompting]
CT --> LC[LangChain模板]
CT --> FC[FreeCodeCamp]
PL --> ACP[Awesome ChatGPT]
PL --> PB[PromptBase]
PL --> FG[FlowGPT]
PL --> PH[PromptHero]
PET --> LC2[LangChain]
PET --> PL2[PromptLayer]
PET --> PF[Promptfoo]
PET --> CL[Chainlit]
RP --> GPT3[GPT-3论文]
RP --> PP[提示编程]
RP --> ALP[LLM论文合集]
CB --> RL[r/LocalLLaMA]
CB --> PED[每日简报]
CB --> HF[Hugging Face]
AUC --> AG[AgentGPT]
AUC --> AG2[Auto-GPT]
AUC --> CP[ChatGPT插件]
二、指南与入门
1. OpenAI 提示词工程指南
来源：OpenAI 官方平台
内容：为 GPT 模型编写有效提示词的最佳实践
特点：来自 OpenAI 的官方指导，权威性高
2. 提示词工程综合指南
来源：GitHub 仓库
内容：包含示例和技巧的综合资源
特点：社区驱动的开源资源，持续更新
3. DeepLearning.AI 提示词工程指南
来源：DeepLearning.AI
作者：Andrew Ng 与 OpenAI 合作
特点：短期课程，面向开发者
4. Anthropic 提示词指南
来源：Anthropic 官方文档
内容：使用 Claude 模型设计提示词的指南
特点：专门针对 Claude 模型的最佳实践
三、课程与教程
1. Learn Prompting
网址：https://learnprompting.org/
特点：开源且对初学者友好的提示词工程课程
适合：零基础入门
2. LangChain 提示词模板
网址：https://docs.langchain.com/docs/components/prompts/prompt-templates/
内容：如何在 LangChain 中设计可复用的提示词模板
适合：使用 LangChain 框架的开发者
3. FreeCodeCamp 提示词工程教程
形式：视频教程
平台：YouTube
特点：包含实际示例的动手教程
四、提示词库
1. Awesome ChatGPT Prompts
来源：GitHub
内容：ChatGPT 的实用和创意提示词集合
特点：社区贡献的提示词库
2. PromptBase
网址：https://promptbase.com/
类型：提示词交易市场
功能：买卖 AI 提示词的平台
3. FlowGPT
网址：https://flowgpt.com/
特点：社区策划的提示词分享和发现平台
功能：提示词的发现与共享
4. PromptHero
网址：https://prompthero.com/
专长：生成艺术和图像模型的提示词库
适合：AI 绘画创作者
五、提示词工程工具
1. LangChain
网址：https://www.langchain.com/
类型：LLM 应用开发框架
核心功能：高级提示词编排
适用场景：构建基于 LLM 的应用
2. PromptLayer
网址：https://www.promptlayer.com/
功能：提示词管理和版本控制
特点：专为 LLM 提示词设计
3. Promptfoo
网址：https://promptfoo.dev/
用途：测试、评估和基准测试提示词
类型：提示词质量评估工具
4. Chainlit
网址：https://www.chainlit.io/
类型：开源框架
特点：开发具有提示词可见性的 LLM 应用
六、研究与论文
1. GPT-3 论文
标题：Language Models are Few-Shot Learners
来源：arXiv
意义：介绍 GPT-3 和少样本提示的开创性论文
2. 提示编程论文
标题：Prompt Programming for Large Language Models (2021)
内容：讨论提示词工程的模式和技术
价值：理论基础的建立
3. Awesome LLM Papers
来源：GitHub
内容：大语言模型和提示词的精选学术论文
用途：深入研究者的资源库
七、社区与博客
1. r/LocalLLaMA
平台：Reddit
主题：本地 LLM 开发和提示词
特点：活跃的技术讨论社区
2. Prompt Engineering Daily
类型：时事通讯
内容：提示词技巧和创意
形式：定期推送
3. Hugging Face Forum
网址：https://discuss.huggingface.co/
主题：模型微调和提示词分享
特点：围绕 Hugging Face 生态的讨论
八、应用与案例
1. AgentGPT
网址：https://agentgpt.reworkd.ai/
功能：自主 AI 代理
特点：通过提示词驱动的任务执行
2. Auto-GPT
来源：GitHub
类型：实验性 AI 代理
技术：使用 GPT 和提示词链
3. ChatGPT Plugins
来源：OpenAI 平台
功能：通过基于插件的提示词扩展 LLM 功能
文档：插件开发入门指南
九、相关资源列表
- Awesome ChatGPT：ChatGPT 相关资源
- Awesome LLMOps：LLM 运维相关资源
- Awesome Generative AI：生成式 AI 资源
- Awesome LangChain：LangChain 框架资源
十、贡献与许可
1. 贡献指南
欢迎社区贡献！项目遵循开放协作原则。
2. 许可证
采用 CC0 许可证，允许自由使用和分享。