Awesome-LLM-Prompt-Optimization
一站式速查LLM提示词优化方法，告别手动调参
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 420
使用教程
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1先看分类
它按提示微调与自动优化两大类整理，先定位方向。
-
2注意时间线
只收特定年份之后的论文，早于此的方法要找别的来源。
-
3区分训练型与推理型
有的要改权重，有的只在推理时调整，落地成本差很大。
-
4挑有实现的读
清单里的方法未必都有开源代码。
如何确认成功
你能说清训练型与推理型提示优化各自的成本，并指出你场景里更合适的那一类
注意事项
- 这是论文清单，不是工具库。
- 自动提示优化在评测集上收益明显，换到真实业务常缩水。
- 训练型方法需要标注数据与算力，别低估这部分成本。
- 优化出来的提示可读性差，后期维护成本高。
核心亮点
- 分类清晰，覆盖自动提示优化、提示微调、上下文学习等主流方向
- 每条方法附有论文和代码链接，便于深入学习和复现
- 持续更新，紧跟LLM提示词工程前沿研究
不足之处
- 文档/社区待观察
- 仅提供列表，不包含方法对比或实验评估，选择困难时需自行验证
适用场景
- 研究提示词优化技术，快速了解领域全貌
- 为特定任务挑选合适的提示优化方法
- 教学或分享中引用前沿提示词工程资源
替代项目
Prompt-Engineering-Guide、Awesome-Prompt-Engineering、LM-Sys
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