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随着人工智能模型的不断发展，Prompt Engineering（提示工程） 已成为推动 AI 模型高效运行的核心技能。如果你想学习 Prompt Engineering 却不知从何入手，本文为你推荐了一些优质的学习资源，助你快速掌握提示工程的基本原理与高级技巧。
1. Prompt Engineering Guide
这是一个开源的 Prompt Engineering 学习资源网站，系统地介绍了提示工程的各个方面，并提供了多语言版本（包括中文版）。这个网站适合快速浏览，帮助你建立对提示工程的全局了解，并在需要时进行深入研究。
推荐理由：
- 循序渐进的学习路径，适合新手和有经验的学习者。
- 提供了多种模型的提示工程指南，帮助用户理解不同模型的工作方式。
访问链接：promptingguide.ai 
2. Anthropic 的 Prompt Engineering 资源
Anthropic 提供了一份详细的 Prompt Engineering 文档，结合其自家 Claude 模型，为用户提供了详细的最佳实践指南。虽然文档主要围绕 Claude 模型展开，但这些实践技巧在其他模型中也有广泛应用。
主要内容：
- 指令应保持清晰直接。
- 利用样例增强提示效果。
- 采用链式思考模式组织复杂问题。
- 使用 XML 结构化输入与输出。
- 为 Claude 设定特定角色以优化模型表现。
虽然这些方法适用于 Claude，但在其他模型中使用时需要注意差异。例如，Claude 对上下文处理长度较长，对 XML 的支持较好，而其他模型可能不具备类似优势。
访问链接：Anthropic 文档 
3. Learn Prompting 网站
Learn Prompting 是另一个全面的学习资源库，提供了从入门到进阶的提示工程课程。该网站注重实践性，提供了大量的示例，帮助学习者掌握在真实场景中如何设计高效提示。
推荐理由：
- 提供了可操作的练习，帮助学习者理论与实践相结合。
- 强调不同模型的独特性和提示技巧。
访问链接：learnprompting.org
4. Papers With Code 提示工程分类
Papers With Code 是一个以研究为导向的平台，其 Prompt Engineering 相关分类为用户提供了多种最新的研究论文和代码实现。这对于想要深入理解提示工程背后原理的人来说，是一个非常好的资源。
推荐理由：
- 最新的研究成果，帮助用户了解提示工程领域的前沿进展。
- 代码实现方便用户在自己的项目中复用。
访问链接：Papers With Code
5. YouTube 频道和其他资源
除了以上文档与网站，YouTube 也是学习 Prompt Engineering 的重要平台。一些顶尖的 AI 研究者和从业人员会在 YouTube 上分享他们的见解和实践技巧。
推荐频道：
- AI Explained：深入剖析不同 AI 模型的工作原理，分享如何高效提示不同的语言模型。
- Prompt Engineering Masterclass：详细的提示工程教程，适合初学者和有经验的开发者。
结论
Prompt Engineering 是人工智能领域中必不可少的技能，掌握这门技能可以让你在使用大语言模型时事半功倍。通过本文推荐的资源，你可以快速入门并深入了解提示工程的方方面面。不论你是刚开始学习还是希望进一步提升，相信这些资源都能为你提供强大的帮助。
