哪里可以找到免费且高质量的提示词工程教程来系统学习这门技术？-蜗蜗助手

好的，我们直接开始。

想系统学习提示词工程，又不花钱，其实选择很多。关键是怎么选，以及按什么顺序学。下面我给你拆开讲讲，从入门到进阶，一步步来。

先别急着找那些听起来很厉害的“独家秘笈”，最靠谱的学习材料往往是AI模型开发者自己写的。它们最懂自己的模型，给出的建议也最直接有效。

OpenAI官方的《提示词工程指南》：这是入门的首选。它会教你一些基础但非常关键的原则，比如如何把指令和上下文内容分开、使用具体和描述性的语言，以及怎样定义你想要的输出格式。这份指南不长，花个十几分钟就能看完，帮你快速建立对提示词的基本认知。
Google的《提示设计策略》：这份文档同样重要。它会介绍一些基本概念和策略，帮助你从Gemini这类模型中获得更准确的回答。而且它强调一点：提示工程是个不断尝试和改进的过程，官方文档只是起点。
Anthropic的官方教程：作为Claude模型的开发者，Anthropic也提供了很不错的学习资料。他们的工程师在实践中发现，给模型清晰的指令，比让他扮演某个角色更重要。这对我们写提示词是个很重要的提醒。

我的建议是，把这几份官方文档打印出来或者存在电脑里，当做你的“速查手册”。遇到问题时，先回来翻翻这些最基础的原则，很多时候答案就在里面。

看完了零散的官方文档，你需要一个更系统的框架来把这些知识串起来。这时候，免费的在线课程就是最好的选择。

Learn Prompting (learnprompting.org)：这是一个非常全面的免费开源教程，有超过60个模块，还被翻译成了9种语言。它从最基础的AI概念讲起，一直到高级的提示词技巧，比如思维链（Chain-of-Thought）和自洽性（Self-Consistency）。这个网站的好处是它的内容非常有条理，分成基础、中级、应用等不同模块，你可以根据自己的节奏学习。很多其他的提示词教程，其实都或多或少借鉴了它的内容。
吴恩达和OpenAI合作的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》：如果你有一点点Python基础，这个课程强烈推荐。吴恩达是机器学习领域的大牛，他和OpenAI的Isa Fulford一起，用非常直白的方式讲解了如何通过API来使用大型语言模型。课程很短，主要教两个核心原则和一些迭代改进提示词的方法。你能学到怎么让模型帮你做总结、推断、转换和扩展文本等任务。关键是，它提供了可以直接运行的代码示例，让你能边学边练。
Vanderbilt大学在Coursera上的《Prompt Engineering for ChatGPT》：这个课程同样免费，而且对新手非常友好，只需要基本的电脑使用技能。它的内容覆盖从基础到复杂的提示词技巧，目标是让你能把这项技能用到工作、学习和生活的方方面面。

选择哪个课程，取决于你的基础和偏好。如果你是纯小白，从Learn Prompting开始最稳妥。如果你想了解一些代码层面的应用，吴恩达的课程不容错过。

掌握了基础之后，你会发现提示词远不止“你是一个XX”这么简单。有很多高级技巧能让模型输出的质量再上一个台阶。

思维链（Chain-of-Thought, CoT）：这个技巧很简单，就是在你的提示词里，要求模型在给出最终答案前，先把思考步骤一步步写出来。这样做能显著提高模型在处理复杂推理问题时的准确性。比如，你可以让它“先分析问题，然后列出解题步骤，最后给出答案”。
零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）提示：零样本就是不给模型任何例子，直接让它完成任务。而少样本则是在提示词里给出一两个例子，让模型模仿你的例子来回答。实践证明，对于很多任务，提供几个高质量的例子，能让模型的表现好很多。
ReAct (Reason and Act)：这个框架让模型不仅能思考（Reason），还能采取行动（Act），比如调用外部工具查询信息。这在处理需要最新信息或专业知识的问题时很有用。
迭代优化：这是一个核心思路，而不是一个具体技巧。好提示都是改出来的。你的第一个提示词可能效果一般，没关系。分析模型的输出，找出问题所在，然后修改你的提示词，再试一次。比如，如果输出太啰嗦，你就在提示词里加上“回答要简洁，不超过100字”。如果它忽略了某个要点，你就把这个要点在提示词里更明确地指出来。

这些高级技巧，在上面提到的Learn Prompting和吴恩达的课程里都有涉及。另外，还有一个叫做《Prompt Engineering Guide》的网站（promptingguide.ai），也收集了大量最新的论文和技术，内容非常硬核，适合想深入研究的人。

学习任何技能，练习都必不可少。提示词工程尤其如此，因为不同模型对同一提示词的反应可能完全不同。

OpenAI Playground：这是一个比ChatGPT网页版更适合练习的地方。你可以方便地调整各种参数，比如模型版本、温度（Temperature）等，来观察它们对输出结果的影响。
GitHub和社区：GitHub上有很多开源的提示词工程指南和资源库，比如yunwei37翻译的中文版《Prompt-Engineering-Guide-zh-CN》。你可以在这里找到大量的案例和代码。同时，像Reddit的r/LangChain或者Learn Prompting的Discord社区，都有很多人在讨论最新的技术和遇到的问题，是很好的交流平台。
在实际工作和生活中使用：这是最好的练习方式。尝试用AI帮你写邮件、做计划、总结报告、甚至学习新知识。在解决真实问题的过程中，你会对如何写好提示词有更深刻的理解。

总的来说，系统学习提示词工程的路径是清晰的。从官方文档开始，建立正确的基础认知；然后通过一个系统性的免费课程，把知识点串联起来；接着深入学习一些高级技巧，提升输出质量；最后，通过大量的练习和交流，把学到的知识变成自己的技能。这个过程不需要花一分钱，只需要投入时间和耐心。

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