awesome-gpt-prompt-engineering

一份清单，从入门到进阶掌握提示工程。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 211 🐛 待处理 25 👀 关注 25

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1647

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源资源列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

awesome-gpt-prompt-engineering 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手

开发团队snwfdhmp

GitHubhttps://github.com/snwfdhmp/awesome-gpt-prompt-engineering

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源资源列表，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型awesome,awesome-list,awesome-lists,awesome-readme,awesome-resources,chatgpt,gpt,gpt-3,gpt-35-turbo,gpt-4,large-language-models,llm,openai,prompt,prompt-engineering,prompt-generator,prompt-learning,prompts,resources

GitHub 星标★ 1647

上线时间2023-05-31 00:00:00

代码更新2026-02-23

仓库体积917 KB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

这是一个精心整理的提示工程（Prompt Engineering）资源列表，汇集了面向大语言模型（LLM）的教程、工具、论文、示例和最佳实践。它旨在帮助开发者、研究者和爱好者系统性地学习和掌握提示工程，解决提示设计碎片化、学习路径不清晰的问题。项目按主题分类，覆盖从基础概念到高级技巧（如思维链、少样本学习）的内容，并收录了相关社区资源和实用工具，是提示工程领域的一站式导航。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1647

技术标签

awesome awesome-list awesome-lists awesome-resources chatgpt

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
本地已安装 git（用于克隆仓库）
任意文本编辑器或 Markdown 阅读器（用于查看 README.md）

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把整个资源列表仓库下载到本地，方便离线查阅和持续更新。README 中未提供其他安装方式。
```
git clone https://github.com/snwfdhmp/awesome-gpt-prompt-engineering.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的仓库目录，后续查看 README 都在此目录进行。
```
cd awesome-gpt-prompt-engineering
```
3查看 README 目录

README 顶部有 Table of Contents，包含 Roadmaps、Guides、Techniques 等分类，先浏览目录定位需要的部分。
```
cat README.md
```
4按路线图学习

README 的 Roadmaps 一节指向 Prompt Engineering Roadmap，可作为系统性学习路径的起点。
5查阅指南与技巧

Guides 与 Techniques 两节收录了提示工程入门介绍与高级技巧（如思维链、少样本学习）的相关链接。
6参与贡献

README 末尾有 Contributing 小节，可按其说明提交 PR 推荐新的资源或工具链接。