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目录总览

> 系统化梳理Prompt工程的理论、技巧、实战与高级应用

📚 知识体系结构​

第一部分：基础理论篇​

  • 01-Prompt核心原理.md - Prompt的本质与工作机制
  • 02-大模型思维特性.md - LLM的心理特性与行为模式
  • 03-五大核心要素.md - 角色、指令、上下文、输入、输出

第二部分：技巧清单篇​

  • 04-26个黄金优化技巧.md - 经典Prompt优化方法
  • 05-10句魔法反思语.md - 激活AI自我反思能力
  • 06-提示词三点半原则.md - Context + Instruction + Atom + CoT
  • 07-常见错误与避坑指南.md - Prompt编写常见问题

第三部分：实战案例篇​

  • 08-文案创作模板.md - 短视频、营销、翻译文案
  • 09-代码开发助手.md - AI Code Tutor完整模板
  • 10-分析总结模板.md - Bullet Point + 反常识总结
  • 11-产品需求文档.md - PRD自动生成系统
  • 12-知识学习助手.md - Cool Teacher教学模板
  • 13-决策分析框架.md - 多角度问题分析

第四部分：高级技术篇​

  • 14-Prompt自举技术.md - 让AI优化自己的Prompt
  • 15-思维链(CoT)深度应用.md - Zero-shot到Multi-Persona
  • 16-Agent设计模式.md - 智能体架构与工作流
  • 17-RAG与知识增强.md - 检索增强生成技术
  • 18-多模态Prompt.md - 图像、视频、音频处理

第五部分：专业领域篇​

  • 19-商业场景应用.md - 客服、营销、内容生产
  • 20-技术开发场景.md - 代码审查、系统设计、调试
  • 21-教育培训场景.md - 个性化教学、知识梳理
  • 22-创意设计场景.md - 汉语新解、SVG卡片生成

第六部分：工具资源篇​

  • 23-Prompt库资源汇总.md - GitHub、FlowGPT等平台
  • 24-实用工具推荐.md - Prompt生成器、调试工具
  • 25-论文与研究资源.md - 最新学术研究成果
  • 26-社区与学习资源.md - 学习路径与交流社区

第七部分：进阶实战篇​

  • 27-GPT破解与防护.md - System Prompt保护技术
  • 28-自定义GPTs开发.md - 完整开发流程
  • 29-Prompt安全最佳实践.md - 防注入、防越狱
  • 30-性能优化策略.md - Token优化、成本控制

🎯 快速导航​

新手入门路线​

  1. 01-Prompt核心原理 → 03-五大核心要素 → 06-三点半原则
  2. 实践：08-文案创作模板 或 09-代码开发助手
  3. 优化：04-26个黄金优化技巧

进阶提升路线​

  1. 02-大模型思维特性 → 14-Prompt自举技术
  2. 15-思维链深度应用 → 16-Agent设计模式
  3. 专业领域篇（根据需求选择）

专家级路线​

  1. 高级技术篇全通
  2. 27-GPT破解与防护 → 28-自定义GPTs开发
  3. 29-Prompt安全最佳实践 → 30-性能优化策略

💡 核心价值点​

1. 理论深度​

  • 揭示Prompt的底层原理
  • 解释AI的"心理特性"
  • 构建系统化思维框架

2. 实战导向​

  • 提供即用型模板
  • 覆盖高频应用场景
  • 包含真实案例分析

3. 持续进化​

  • 跟踪最新技术发展
  • 补充前沿研究成果
  • 社区最佳实践汇总

🔥 文档特色​

  1. 系统性 - 从原理到实践的完整体系
  2. 实用性 - 每个技巧都有应用场景
  3. 深度性 - 不止于技巧，更重视原理
  4. 前沿性 - 包含2024-2025最新研究

📖 使用建议​

对于不同角色​

产品经理/运营

  • 重点：文案创作、决策分析、商业场景
  • 推荐：08、11、13、19

开发工程师

  • 重点：代码开发、系统设计、技术场景
  • 推荐：09、14、16、20、28

内容创作者

  • 重点：创意设计、知识梳理、教学场景
  • 推荐：08、12、21、22

AI研究者

  • 重点：高级技术、安全防护、性能优化
  • 推荐：全部高级技术篇 + 进阶实战篇

⚡ 三个核心原则​

1. Context（上下文）​

提供充分的背景信息，千万别以为模型会读心术

2. Instruction（指令）​

说清楚你想要什么，如果自己都没想清楚，先和模型闲聊梳理

3. Atom（原子化）​

  • 任务要小，不要一次完成太多
  • 上下文要完整独立

+0.5 CoT（思维链）​

对于复杂任务，引导模型逐步思考

🌟 核心洞察​

Prompt的本质​

> "Prompt engineering本质是概率引导 - 如何让LLM在预测下一个token时，概率分布收敛到预期方向"

AI的心理特性​

> "LLM并不追求成功，而是追求模仿。你希望它成功，那就需要向它明确要求。"

最佳实践​

> "2025年了，模型能力上升了一个台阶，不需要去记提示词技巧和框架，核心就是三点半"

📝 持续更新​

本知识库会持续更新，包括：

  • 新的Prompt技巧
  • 最新模型特性
  • 社区最佳实践
  • 实战案例补充

最后更新：2025-01 版本：v1.0

最后由 lhqs 于 更新