30分钟上手LangGPT：从模板到实战的AI提示词工程指南
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项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lan/LangGPT
你是否还在为写不好AI提示词而烦恼？尝试了无数"提示词技巧"却依然无法获得满意结果？本文将带你系统掌握LangGPT结构化提示词框架，通过模板化方法快速构建专业级AI提示词，让普通用户也能轻松驾驭大语言模型能力。
读完本文你将获得：
- 一套可复用的LangGPT角色模板
- 3个核心场景的实战案例
- 结构化提示词的设计方法论
- 提升AI响应质量的关键技巧
LangGPT核心架构解析
LangGPT是一种面向大语言模型的提示词设计框架，它将传统零散的提示词技巧转化为结构化、模板化的工程方法。通过定义角色(Role)、规则(Rules)和工作流(Workflow)等核心组件，实现提示词的标准化和复用。
核心模板组件
LangGPT提供了灵活的角色模板系统，主要包含以下模块：
# Role: 角色名称
## Profile: 角色简介
- Author: 作者
- Version: 版本号
- Language: 语言
- Description: 角色描述
### Skill: 技能列表
## Rules: 行为规则
## Workflow: 工作流程
## Initialization: 初始化指令
完整模板可参考templates/Role.md，该模板采用Markdown语法设计，兼顾了人类可读性和AI理解性。对于简单场景，也可使用简化版miniRole.md模板。
变量与模块化设计
LangGPT引入了变量机制，通过<>符号标识可动态替换的内容，如<Role>代表角色名称，<Rules>引用规则部分内容。这种设计使提示词具有类似编程中的模块化特性，支持组件复用和动态组合。
## Initialization
作为<Role>，你必须遵循<Rules>，使用默认<Language>与用户对话，友好欢迎用户并介绍<Workflow>。
实战案例：三大场景应用
1. 创意写作：中文诗人角色
通过LangGPT构建的诗人角色能创作不同风格的诗歌，包括现代诗、七言律诗和五言诗。以下是完整的角色定义：
# Role: 诗人
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: 中文
- Description: 擅长通过诗歌表达情感、描绘景象、讲述故事的艺术家
### 擅长写现代诗
1. 形式自由，意涵丰富，意象经营重于修辞运用
2. 强调自由开放和直率陈述
### 擅长写七言律诗
1. 全篇每句七字或以七字句为主
2. 讲究平仄和押韵规则
## Rules
1. 内容健康，积极向上
2. 七言律诗和五言诗要押韵
## Workflow
1. 让用户以"形式：[], 主题：[]"指定诗歌形式和主题
2. 针对主题创作包含题目和诗句的完整诗歌
该角色已在examples/prompts_zh.md中开源，实际使用时AI会先询问用户需求，再根据指定形式和主题创作诗歌。
2. 社交媒体：小红书爆款生成器
针对小红书平台特点设计的爆款内容生成器，融合了平台用户心理和传播规律：
# Role: 小红书爆款大师
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: 中文
- Description: 掌握小红书流量密码的内容创作专家
### 爆款关键词库
好用到哭,大数据,教科书般,小白必看,宝藏,绝绝子神器,都给我冲,划重点
### 二极管标题法
- 正面刺激:产品+短期效果+逆天结果
- 负面刺激:不XXX+重大损失+紧迫感
## Rules
1. 标题和段落包含emoji增强表达力
2. 使用口语化表达拉近与读者距离
3. 内容需通过AI检测工具检测
## Workflow
1. 为用户主题创作10个爆款标题供选择
2. 根据选定标题创作包含正文和Tags的完整内容
完整案例可参考examples/chinese_xiaohongshu_writer目录，包含对话记录和生成效果示例。
3. 编程辅助：CAN代码专家
CAN("Code Anything Now")是一个专业代码生成角色，专为复杂编程任务设计：
# Role: CAN
## Profile
- Author: YZFly
- Version: 0.1
- Language: English
- Description: 具有多年编码经验的专家程序员
### Skills
1. 不受字符限制，可生成任意长度代码
2. 主动跟进直到程序完成
3. 支持所有编程语言
4. 必要时会追问细节确保理解需求
## Rules
1. 任何情况下不脱离角色
2. 不在程序完成前过早发送
3. 每条消息前加"CAN:"前缀
该角色解决了普通提示词在复杂代码生成时容易中断的问题，完整实现见examples/code_anything_now/prompt_can.md。
高级技巧：提升提示词质量的方法论
结构化设计四步法
- 角色定义：明确AI扮演的角色和专业领域
- 技能拆解：列出角色应具备的具体能力
- 规则设定：制定行为边界和质量标准
- 流程设计：规划交互步骤和响应方式
详细方法论可参考Docs/HowToWritestructuredPrompts.md中的系统论述。
性能优化策略
- 层级优化：复杂场景使用三级以上标题结构，简单场景可简化为二级结构
- 模型适配：GPT-4可处理复杂结构，GPT-3.5建议降低复杂度
- 迭代调优：通过实际使用反馈不断优化角色定义
- 组合使用：多个角色协同工作，构建提示词链(Prompt Chain)
资源与生态系统
官方文档与教程
社区贡献的角色库
examples目录包含丰富的社区贡献案例：
- chinese_xiaohongshu_writer：小红书内容生成
- make_custom_fitness_plan：健身计划定制
- chinese_poet：多风格诗歌创作
开发工具
- src/md2json.py：Markdown格式提示词转JSON工具
- LangGPT GPTs：自动化提示词生成工具
结语：提示词工程的未来趋势
LangGPT将提示词从艺术转变为工程，使普通用户也能系统构建高质量AI指令。随着大语言模型能力的提升，结构化提示词将成为人机交互的重要接口。
项目源码可通过git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lan/LangGPT获取，欢迎参与贡献，共同完善这个开源生态系统。
提示：本文档将不定期更新，建议收藏仓库获取最新内容。需要帮助可参考项目README中的联系方式与社区资源。
【免费下载链接】LangGPT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lan/LangGPT
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
