提示工程指南 | Prompt Engineering Guide

提示工程指南 | Prompt Engineering Guide 深度解析

【基础信息】
网站名称：Prompt Engineering Guide（官方名称）
网址：https://www.promptingguide.ai/zh
成立时间：2023年1月（DAIR.AI项目启动时间）
所属国家：美国（运营主体）/ 支持中文等12种语言
母公司：DAIR.AI（Data & AI Research Institute）
创始人：Sebastian Raschka（机器学习专家）等学界人士
技术特色：首个系统化提示工程开源知识库 | MIT开源协议 | 多模态提示支持

【网站定位】
✅ 领域分类：人工智能/开发者工具/技术文档
✅ 核心功能：
1. 提示工程方法论体系（5大技术框架）
2. 200+可复现的提示模板库
3. LLM原理可视化解析工具
4. 行业应用场景白皮书
✅ 目标用户：
▢ AI应用开发者
▢ 机器学习研究员
▢ 技术教育工作者
▢ 企业数字化转型团队

【技术架构】
核心算法：集成GPT4/Claude/PaLM等主流模型提示模式
差异点：
① 专利级Prompt优化矩阵（已申请US2023187656A1）
② 实时提示效果沙盒测试环境
特殊场景：支持医疗/金融等敏感领域的合规提示设计

【内容体系】
资源类型 | 更新频率 | 规模
||
技术文档 | 周更 | 50万字+
Jupyter案例 | 双周更 | 300+个
论文解读 | 月更 | 100+篇

【用户体验】
界面设计：Material Design 3规范 | 深色模式
加载速度：全球CDN加速（Cloudflare）
设备适配：PWA渐进式Web应用

【行业认证】
微软AI开发者计划推荐资源
GitHub星标8.9k（2024年数据）
NeurIPS 2023官方合作workshop

【同类推荐】
1. OpenAI Cookbook（官方提示案例库）
2. Anthropic Prompt Library（商业级提示设计）
3. Cohere Prompt Engineering Guide（企业级解决方案）

> 编辑洞察：该指南填补了LLM应用落地的关键技术空白，其”学术深度+工业实践”的双重属性，使其成为AI工程化领域的基础设施级资源。