什么是提示词工程，有哪些开源项目

Prompt Engineering是一门专注于优化与开发提示词技术的艺术。它旨在提升人工智能模型（尤其是大型语言模型LLM）的性能以及提升用户体验。通过设计、优化及应用提示词的过程，Prompt Engineering帮助用户更高效地与AI系统互动。以下列举了一些开源Prompt Engineering项目的详细信息：

LangGPT是由云中江于2023年5月开源的提示词工程工具并命名为Language For GPT（简称LangGPT）。该系统通过标准化模板化的方法帮助AI开发者高效生成高质量提示词文档。其显著特点包括降低学习门槛提升运行效率并且已在百度智谱及字节跳动等国内主要的人工智能模型平台中得到广泛应用。此外 LangGPT已发展成为一个专业的提示词工程师交流社群吸引了众多开发者参与其中

PromptPerfect
PromptPerfect是一款软件产品,专为优化主流AI模型如GPT-4与ChatGPT而设计,旨在提高提示词的质量与效率。该软件不仅提供自动化的优化功能,还支持批量处理以及API接口部署,能够将普通提示词转换为更加专业与全面的提示词,从而显著提升生成内容的质量与效果。

BlackFriday-GPTs-Prompts
这个资源库提供的是一个专门收集和整理自由使用的GPT提示语数据库的平台。它是由GitHub上的用户friuns2创建并维护的开源项目，在各个领域内积累了丰富的高质量提示语素材库，并且完全免费使用。该平台不仅涵盖了编程开发相关的话题内容，在营销策略优化以及学术研究写作方面也提供了丰富的实例参考素材。与此同时，在求职准备中同样能找到大量实用的工作场景指导建议与职业发展相关的专业意见集合。此外该数据库还支持用户通过专门提供的GitHub页面来进行浏览分类以及关键词搜索以快速获取所需的灵感素材这对刚开始接触AI技术的学习者以及热衷于自动化工具应用的朋友们来说无疑是一个非常实用且便捷的服务平台

PromptRange（PromptRange™）是一个旨在构建服务提示词工程生态系统的平台？它包含了提示词调优工具库、提示词靶场平台以及基于移动互联网和微信的外部终端接入功能模块。项目致力于打造一个功能完善且可扩展的开源生态系统。

ell
ell源自OpenAI前研究者William H. Guss之手，是一个轻量级的函数式编程模型软件库。它不仅具备自动版本控制功能，并且支持数据序列化处理以及多模态输入输出操作；同时降低了提示词工程所需的工作量，并提供了一个本地开源的可视化界面。

LearnPrompt作为一个免费的中文提示工程教学项目

This is a free and open-source initiative launched by DAIR.AI, offering the latest research, papers, guides, tutorials, resources, and tools in the domain of prompt engineering. The project has garnered over 30,000 stars on GitHub, establishing itself as a trusted authority in this specialized field.

ChatGPTShortcut
ChatGPTShortcut是一个开源工具,凭借标签筛选、关键词搜索以及一键复制等功能,优化了 ChatGPT 使用流程,尤其适合那些初次接触类似工具的用户。

AI提示词专家系统

Copyscape Studio是一款提供提示词生成功能的开源工具。它支持一键部署至Vercel平台，并为用户提供高质量且结构化的提示词服务。

这些开源项目覆盖了从基础教程到高级工具的各种需求，并且适用于不同层次的用户进行学习与实践提示词工程技术。
借助这些工具与资源，用户能够更便捷地与AI模型交互，并助力提升工作效率与创新能力。

改写说明

结构化设计
LangGPT借鉴了编程语言的设计理念，在提示词创建过程中实现了标准化的设计与模块划分。这种系统性地抽象为代码式的操作流程显著降低了用户的学习难度，并且通过模块化的组件组合能够高效地完成提示词设计任务。具体而言，LangGPT提供了一套完整的功能体系框架包括但不限于角色扮演脚本、变量赋值功能以及控制流指令等基础组件，在实际应用中极大地提升了用户体验。

LangGPT配备了丰富的模板资源

灵活性与扩展性
LangGPT提供了灵活的变量管理与命令执行机制，赋予用户便捷的引用能力，并能够配置与修改提示词内容以适应不同需求。该系统采用程序化的操作特性，在提升提示词操作效率的同时增强了其适应性特征。例如，在实际应用中用户能够灵活调整提示词中的关键参数以优化表现效果，并通过预先设定的操作模式实现预期功能定位。

交互友好性
LangGPT基于工作流框架及预设角色模板实现了与用户交互的行为规范。该设计显著简化了提示词工具的学习过程，并增强了用户体验的直观性。例如，在实际应用中，用户可以根据需求设置角色的简历信息、制定相应的规则以及明确工作流程。从而帮助AI更精准地捕捉用户的需求。

高效生产与质量控制
通过融合结构化方法与模板化的结合, 提升了指示生成流程的高度系统性和可重复性, 同时也在生成过程上实现了稳定性和一致性. 具体而言, LangGPT凭借其内置的经典指示句以及格式法等基础理论体系, 实现了一个高质量的初步指示.

促进社区互动与持续优化
LangGPT创建了一个活跃且互动性强的在线平台，在此平台上用户能够分享经验和交流技巧，并协作提升提示词设计方法的质量。通过这种以社区为中心的设计模式，在提升工具实用性的基础上实现了提示词设计方法的持续创新与完善。

多样化的技术手段与广泛的应用领域
该系统提供了多种功能类型，并能够适应多种不同的AI模型及其应用场景。多样化的技术手段显著提升了该系统的应用范围

LangGPT通过系统化的结构和标准化模板实现了将复杂的设计流程转换为易于理解和执行的操作指南。该系统不仅大幅降低了学习门槛，并且显著提升了处理效率。同时，其具备高度的灵活性、友好的交互界面以及丰富的社区支持体系，这些特点共同为用户提供了一个强大而便捷的设计工具平台，在此平台上用户能够方便地规划并优化出高质量的AI提示词方案。

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