与大模型对话的方法论：开源提示工程指南，中文版免费在线读

写提示词的教程网上到处都是，但大多止于经验口诀。这份指南由研究团队维护，把零样本、少样本、思维链、思维树、检索增强等方法按论文出处整理成系统教材，每一项技术都讲清原理与适用场景，中文版可直接在线阅读。

它解决什么问题

提示词相关的网络内容质量参差，多是零散技巧堆砌，读者学了一堆招式却说不清各自适用什么场景。

新技术层出不穷，缺少一份持续更新、标注来源、能当工具书反复查阅的系统性资料。

核心能力

把指南当教材而不是技巧清单来读

建议按目录顺序读完前三章再跳读：基础章节讲模型参数、提示要素与通用设计原则，这部分决定了你能否举一反三；直接翻技巧章节，容易只记住模板而不明白为什么有效。

每学一项技术就到常用的大模型界面里做对照实验，同一任务分别用零样本、少样本和思维链跑一遍，比较输出差异。这门学科的可贵之处在于效果可以验证，动手比收藏更有价值。

同类工具怎么选

谁适合用

• 日常使用大模型、想提升提问质量的职场人
• 开发大模型应用、需要设计提示方案的工程师
• 研究提示技术、需要标注来源文献的学生与研究者

怎么开始

1. 打开 www.promptingguide.ai/zh 确认进入中文版，语言可随时切换。
2. 从第一章简介读起，理解提示词的基本要素与设计通用技巧。
3. 按顺序学习零样本、少样本与思维链技术，每章读完后动手实验一次。
4. 进阶阶段按需选读检索增强、智能体等章节，结合自己的应用场景实践。
5. 遇到具体问题时回到目录当工具书查，或顺着文内出处阅读原始论文。

常见问题

中文版质量如何？
中文版由项目官方维护，术语翻译规范，与英文版章节结构一致，可放心作为主读版本。

完全免费吗？
是。开源项目，在线阅读全部免费，也没有强制注册或付费章节。

需要编程基础吗？
前半部分无需编程，纯文本即可理解；涉及代码示例的章节有 Python 基础体验更完整。

授权与合规

由 DAIR.AI 发起的开源项目，采用宽松许可证开放全部内容，在线阅读免费，社区持续维护更新。 官网：www.promptingguide.ai/zh。