• 🌟 引言
• 📖 项目概览
• 什么是LangGPT？
• 为什么选择LangGPT？
• 🔧 核心特性
• 1. 结构化模板系统
• 2. 变量系统
• 3. 多模态支持
• 📚 最佳实践
• 提示词设计原则
• 常见应用场景
• 🎓 进阶技巧
• 提示链（Prompt Chain）
• 动态优化
• 简易教程
• 系统学习（访问以下网址）
• 🚀 未来展望

🌟 引言

在2024年，人工智能技术正以前所未有的速度发展，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Claude等，已经彻底改变了我们与技术的互动方式。然而，要充分利用这些AI助手的潜力，关键在于掌握有效的提示词工程（Prompt Engineering）技巧。LangGPT项目应运而生，旨在通过简化和标准化提示词创建过程，让每个人都能轻松驾驭AI语言模型。

📖 项目概览

什么是LangGPT？

『结构化提示词』社区是国内最大的提示词社区。LangGPT 是 社区的英文简称【取 Language For GPT ，寓意GPT的语言】，中文名为『结构化提示词』。LangGPT 是一个帮助你编写高质量提示词的工具，理论基础是我们提出的一套模块化、标准化的提示词编写方法论——结构化提示词。我们希望揭开提示工程的神秘面纱，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。我们的愿景是让人人都能写出高质量提示词。
『结构化提示词』由云中江树于2023年创造，最早于 2023 年 5.4 青年节开源发布为 LangGPT 项目，一经发布便成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目，并且撰写了学术论文开源发表。LangGPT 提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用，当前已经发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。

为什么选择LangGPT？

• 降低门槛：传统提示词工程需要大量经验积累，而LangGPT通过模板化设计大大降低了学习门槛。
• 提高效率：预设的模板和组件让提示词创建过程更加高效。
• 可复用性：模板化设计让提示词易于修改和复用。
• 标准统一：提供统一的框架，确保提示词质量的一致性。

🔧 核心特性

1. 结构化模板系统

LangGPT引入了一套完整的模板系统：

• 角色定义模板：明确AI助手的身份和专业领域。
• 任务模板：详细描述期望完成的具体任务。
• 输出格式模板：规范化输出内容的结构和形式。
• 约束条件模板：设定交互过程中的规则和限制。

2. 变量系统

提供灵活的变量定义和使用机制：

• 全局变量：在整个提示词中通用的参数。
• 局部变量：特定场景下使用的临时变量。
• 条件变量：根据不同情况动态调整的变量。

3. 多模态支持

为适应不同类型的AI模型，LangGPT提供多种模态的支持：

• 文本提示：传统的文字格式提示词。
• 图像标记：支持图像理解和生成的特殊标记。
• 混合模态：组合多种形式的提示方式。

📚 最佳实践

提示词设计原则

1. 明确性：清晰定义目标和要求。
2. 完整性：包含所有必要的信息和约束。
3. 逻辑性：保持结构的条理性和连贯性。
4. 可测试性：便于验证和优化效果。

常见应用场景

1. 内容创作

• 文章写作
• 代码生成
• 创意构思

1. 知识问答

• 专业咨询
• 学习辅导
• 问题诊断

1. 数据分析

• 数据处理
• 趋势分析
• 报告生成

🎓 进阶技巧

提示链（Prompt Chain）

学习如何构建复杂的提示词链条，将大任务拆分为多个小步骤，提高解决问题的效率和准确性。

动态优化

掌握根据AI反馈动态调整提示词的技巧，不断优化交互效果。

简易教程

系统学习（访问以下网址）

飞书文档：http://feishu.langgpt.ai/

github：https://github.com/langgptai/LangGPT

🚀 未来展望

LangGPT项目将继续发展和完善，重点关注：

1. 更多场景的模板支持。
2. 更强大的变量处理能力。
3. 与更多AI模型的兼容性。
4. 更完善的文档和教程。

LangGPT不仅是一个工具，更是一个改变我们与AI交互方式的框架。通过标准化和系统化的方法，它让提示词工程变得更加简单和效率。无论你是AI爱好者还是专业开发者，LangGPT都能帮助你更好地驾驭AI语言模型的力量。