哪里有系统的AI提示词教学课程或资源？

要系统学习AI提示词，把这件事拆解成几步，通常效果更好。直接冲上去就学，容易晕。很多人觉得提示词嘛，不就是聊天打字，但真想让AI稳定、高质量地输出，里面的门道还真不少。

先从免费的、最权威的官方文档开始

这是最直接、最不容易出错的起点。所有AI模型都是有“脾气”的，官方文档就是它的“使用说明书”。

• OpenAI的官方文档：这是最基础也是最重要的资源之一。 OpenAI专门有个叫“Prompt Engineering Guide”的页面，里面介绍了提升效果的六个核心策略。 比如，它会告诉你指令要清晰、具体，最好把指令放在提示的开头，用符号（比如三个引号”””）把指令和上下文内容隔开。 还有一个建议是，不要只告诉模型“不要做什么”，而是要清楚地说明“要做什么”。 这些都是很小的细节，但对输出结果的影响很大。OpenAI的文档还会提供一些可以直接用的代码示例，方便开发者直接上手。

• 谷歌的AI提示工程指南：谷歌也提供了一套非常详尽的指南，特别是在介绍大型语言模型（LLMs）如何工作这方面，讲得很清楚。 他们把提示词工程定义为一门“设计和优化提示的艺术和科学”。这份指南会教你如何通过提供上下文、指令和例子来引导AI模型，让它理解你的真实意图。 里面也提到了很多应用场景和例子，比如怎么用提示词做数据分析或者内容创作。

• Anthropic的文档：如果你用Claude比较多，那它的官方文档是必须要看的。 Anthropic会教一些针对Claude模型的实用方法，比如怎么让Claude“思考”，或者如何使用XML标签来组织你的提示词，这在处理复杂任务时特别有效。

这些官方文档的好处是，它们绝对准确，而且是免费的。缺点是内容可能比较偏向开发者，读起来会有点干。但花点时间啃下来，对建立正确的认知框架非常有帮助。

找一些口碑好的免费在线课程

看文档如果觉得枯燥，视频课程是更好的选择。现在有很多顶尖机构和大学都推出了免费的提示词工程课程。

• 吴恩达的《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》：这个课程是吴恩达的DeepLearning.AI和OpenAI官方合作推出的，非常有名。 课程很短，一个多小时就能看完，但内容非常精华。它不仅适合开发者，也适合对技术感兴趣的普通用户。 课程会教你写提示词的两个关键原则，还会带你用API做一些真实的应用，比如写一个能自动回邮件的机器人，或者一个定制化的聊天机器人。 国内B站上有很多搬运和翻译的版本，学习起来很方便。

• Vanderbilt大学在Coursera上的系列课程：这所大学在Coursera上开了一系列的提示词工程课程，从基础到高级都有。 比如《Prompt Engineering for ChatGPT》这门课，就是专门为普通用户设计的，不需要任何编程基础。 它会教你怎么用提示词来解决实际生活和工作中的问题，比如写作、总结、做计划等等。 而且这些课程通常是免费旁听的，如果需要证书才要付费。

• Learn Prompting：这是一个专门教提示词工程的网站，内容非常全面，而且完全免费和开源。 它的教程从最基础的概念开始，一直讲到高级应用，比如给图片生成模型（像Midjourney）写提示词，或者怎么提高大型语言模型的可靠性。 这个网站是2022年10月上线的，比ChatGPT还早，是这个领域最早的教程之一，很多后来的课程都参考了它的内容。

动手实践，看别人是怎么写的

理论学得再多，不去实际操作也没用。最好的学习方法之一，就是去看别人写的好的提示词，然后模仿、修改，最后形成自己的风格。

• GitHub上的资源库：GitHub上有个叫“Prompt-Engineering-Guide”的开源项目，非常受欢迎。 里面收集了各种最新的论文、高级提示词技巧和工具。 它会介绍很多具体的技术，比如“思维链（Chain-of-Thought）”提示，就是引导模型一步一步地思考，从而解决复杂的逻辑问题。 还有“自洽性（Self-Consistency）”和“思维树（Tree-of-Thoughts）”这些更高级的技巧，能让模型在回答复杂问题时更可靠。

• 各种提示词库和社区：现在有很多网站专门收集和分享优秀的提示词。比如Prompt Heroes，就专注于AI绘画的提示词。 还有一些Reddit社区，比如r/ChatGPT，用户会在上面分享自己发现的、效果特别好的高级提示技巧。 经常去这些地方逛逛，能给你很多灵感。比如有人分享过一种叫“递归自我改进提示（Recursive Self-Improvement Prompting）”的方法，就是让模型先生成一个答案，然后自己批判自己的答案，再生成一个改进版，如此循环，效果很好。

系统性付费课程，适合想深入的人

如果你觉得免费资源太零散，想系统地、深入地学习，并且愿意为此付费，那么一些结构化的付费课程也是不错的选择。

• Coursera、Udemy等平台：这些大型在线教育平台上有大量的提示词工程课程，由不同的机构和个人讲师提供。 比如IBM和微软也都在Coursera上开设了相关课程。 这些课程通常有更完善的作业、项目和社区支持，能帮你把知识学得更扎实。缺点是需要花钱，而且质量良莠不齐，需要花时间甄别。选择时可以多看看课程评价和讲师背景。

总的来说，学习路径建议是：先看OpenAI和谷歌的官方文档，建立基础认知。然后去看看吴恩达的免费视频课，快速上手。接着，在GitHub和各种社区里找实例，大量练习。如果学完这些还觉得不够，再考虑付费课程。这个过程不需要一蹴而就，边学边用，慢慢就能找到感觉。