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Prompt Engineering 完整指南：3步本地跑起提示工程知识库

【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

Meta Description：Prompt Engineering Guide 是开源提示工程学习指南，汇集提示词技巧、RAG、AI Agent 教程与配套练习，3 步即可在本地部署成文档站。

大模型算错一道两步的数学题时，问题多数不在模型，而在你问话的方式。开源项目 Prompt Engineering Guide 把"怎么问"做成了一门工程学科：提示词技巧、RAG、AI Agent 相关的论文、教程和练习，全收在这一个仓库里。

这个项目能帮你解决什么

它不是单篇教程，而是一套结构化知识库。把仓库部署到本地后，你会得到一个可浏览的文档站，内容分五块：

• 入门：术语、常用参数设置、提示词设计原则
• 技巧：零样本、少样本、思维链、自洽性、RAG、ReAct 等方法逐个拆解
• 应用：函数调用、代码生成、合成数据、真实案例
• 模型：GPT-4、Claude、Gemini、LLaMA 等模型的能力说明与用法差异
• 风险：幻觉、偏见、对抗攻击，以及对应的处理思路

此外还有一份可直接复制复用的提示词库（Prompt Hub），以及 notebooks/ 目录下的 Jupyter 实操示例。

3步本地跑起来

站点基于 Next.js 搭建，准备好 Node.js 和 pnpm 即可。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide cd Prompt-Engineering-Guide

pnpm install

pnpm dev

浏览器打开 localhost:3000 文档站就起来了，从 Introduction 一节读起，半小时能过完基础部分。

核心内容拆解

提示技巧：从"会问"到"问对"

不少技巧听起来玄，核心其实很直白。以思维链（CoT）为例：不让模型直接蹦答案，而是先展示推理过程。指南里的对比图很直观——普通提问时模型把两步数学题答成 27，改成"先写步骤再给结论"后，答案就是对的 9。

应用篇：RAG 接入私有资料

模型答不上你内部资料的问题，通用解法是 RAG（检索增强生成）：把文档切块、建索引，提问时先检索出相关段落，再塞进提示词让模型基于这些内容作答。指南用流程图拆开了索引、检索、生成三个阶段，以及上下文如何与提示词组合。

Agent 篇：让模型会用工具、会规划

Agent 部分把一个 AI 代理拆成三块：工具（调用外部 API、执行代码）、记忆（保存对话上下文）、规划（分解任务）。提示链（Prompt Chaining）是其中最有用的模式之一：把"写一篇长文档"这种复杂任务，拆成大纲、检查、扩写、润色等多步简单提示，每步只干一件事，失败也能定位到具体环节。

配套练习

• notebooks/：RAG、函数调用、ReAct 等主题的可运行 Jupyter 示例
• pages/prompts.*.mdx：按分类整理、可直接套用的提示词模板
• lecture/：入门讲座的完整讲稿

高频问题避坑

• pnpm install 报错：需要 Node.js 16.8 以上，node -v看一下，版本旧就升级后再装。
• 端口 3000 被占用：改用pnpm dev --port 3001起在其他端口。
• 翻着翻着内容断了：英文版（.en.mdx 文件）最全，其他语言个别页面缺失，读不下去就切英文对照。

收尾建议

推荐路线：先读完 Introduction，再挑一个戳中当前痛点的技巧深入——多数人从思维链或 RAG 入手，然后跟对应 notebook 动手复现一遍。这个仓库本身在持续更新，新模型出来后内容会跟着补，隔段时间重新拉一次仓库即可。提示工程是 AI 开发里少数"当天就能验证效果"的部分，先把这套材料跑起来，比收藏十篇文章有用得多。

【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