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GPT-5 提示工程指南
要求模型根据自建标准进行迭代执行 匹配代码库设计规范： 提供工程原则、目录结构和最佳实践指导 使用结构化的代码编辑规则模板 Cursor的GPT-5提示词调优经验 系统提示词优化： 将verbosity 长对话中需要定期追加Markdown指令 元提示（Metaprompting） 使用GPT-5作为自身的"元提示器" 询问模型如何添加或删除提示词元素 多位用户已将GPT-5生成的提示词修订版部署到生产环境 我们将深入探讨如何提升智能体任务性能、确保指令遵循、运用全新的 API 功能，以及为前端和软件工程任务优化编程等概念，并重点分享 AI 代码编辑器 Cursor 在 GPT-5 提示词调优方面的关键见解 我们希望本指南以及我们构建的提示词优化工具，能成为您驾驭 GPT-5 的起点。但请始终牢记，提示工程并非一刀切的实践——我们鼓励您在本文提供的基础上不断实验和迭代，以找到解决您特定问题的最佳方案。 这些指令可以总结工程原则、目录结构以及代码库中显式和隐式的最佳实践等关键方面。下面的提示词片段展示了一种为 GPT-5 组织代码编辑规则的方式：您可以根据自己的编程设计品味随意修改规则的实际内容！
44010编辑于 2025-10-11- 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【元壤教育-AIGC提示词工程师、AI提示词工程师、Prompts工程师、Midjourney培训】电商行业AIGC图像生成与内容创作提升班
课程内容涵盖从基本概念到高级提示工程技巧等各个方面，特别关注训练虚拟模特、换装、场景搭配等电商行业需求。 第六部分：高级Prompts工程 ✍️标点符号。 ↔️ 图像大小也是等式的一部分。 使用种子来保持事物的凝聚力。 如何添加提示权重。 ️ 提示 S/R：搜索和替换。 创建自己的提示库。 课程讲师 黎跃春：元壤 & 元壤教育创始人兼CEO，中关村创新创业雏鹰人才，前中国石油北京中油瑞飞研究院架构师，中国管理科学研究院行业发展研究所客座教授，中国通信工业协会CIIT AIGC提示词工程师专家讲师 2021年创办国内首家免费的Web3共治营销数字化元壤品牌，2023年创办国内首家AIGC提示词工程师在线教育培训品牌元壤教育，元壤教育致力于帮助3亿中国人学会AIGC、使用AIGC，助力企业降本增效， 5. 大学生 这是AIGC的人工智能时代，这是AIGC的工具时代，干掉我们的永远不是AI，而是会使用AI工具的人，周鸿祎说，现在最危险的一帮人是对AIGC没有感觉的一帮人。 你会学到什么？
1.4K00编辑于 2023-04-06 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分（应用） 下一部分（对抗提示） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
3.2K31编辑于 2023-03-31 - 来自专栏AI应用开发实践
提示词工程
requirements"], template=template ) result = prompt.format( location="火星殖民地", characters="AI机器人与人类工程师 , AIMessage(content="答案是9"), HumanMessage(content="再加5呢？") - 短期（1年内）：{action_verbs} - 长期：技术路线图建议 格式规范： - 数据引用格式：[来源](链接) - 风险概率使用★符号（1-5个 60%（根据 Anthropic 2023 年工程实践数据），同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 数据预处理：对示例进行词性标注/分类，辅助评估多样性 计算资源考量：MMR 时间复杂度为 O(kN)，大数据集需配合 ANN 算法加速 八 最大余弦相似度 8.1 背景 在 RAG（检索增强生成）场景中，提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例
22410编辑于 2026-03-26 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之基本提示【二】
作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 提示: Prompt: ’ ’ ’ 这组奇数加起来是偶数:15,32,5,13,82,7,1。 提示: Prompt: ’ ’ ’ 这组奇数加起来是偶数:15,32,5,13,82,7,1。 ' ' ' 输出: Output: ’ ’ ’ 奇数:15,5,13,7,1 Odd numbers: 15, 5, 13, 7, 1 总结:41 Sum: 41 41是个奇数。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门
1.1K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏.Net Core技术分享
提示工程介绍
什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering）是“设计、优化输入给大语言模型的提示词，使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项： 模型（Model），尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature（温度），用来控制输出内容的随机性的。 需要注意，自由度越高（温度、Top-K/Top-P 和Max Length高），LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型，这一点在现阶段非常重要！
27310编辑于 2025-10-15 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之提示介绍【一】
Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ，可以使用提示工程，您将注意到组成提示的某些元素。
1.5K10编辑于 2023-03-23 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（5）
在探讨开发大型语言模型应用程序时，我们必须认识到 GPT 存在一些局限性。这些限制对于我们保持清醒的头脑至关重要。
40140编辑于 2023-09-01 - 来自专栏AI SPPECH
91_提示注入：安全提示工程
提示注入攻击通过精心构造的输入，操纵或欺骗AI系统执行非预期行为，可能导致数据泄露、权限绕过、输出不当内容等严重后果3。 在AI应用日益普及的今天，安全提示工程已成为构建可靠AI系统的关键环节。 （在与物理系统交互的场景中） 攻击手法不断演进：随着防御技术的发展，攻击者的手法也在不断更新和复杂化 安全提示工程的目标 安全提示工程的主要目标包括： 识别潜在风险：了解和识别各种提示注入攻击类型和潜在风险 防御策略与机制 提示工程防御 通过优化提示词设计，可以在一定程度上防御提示注入攻击。 安全开发流程：集成安全审查到开发流程中 5. 可审计性：所有关键操作都应该被记录和可审计 6. 本文系统地介绍了提示注入的本质、攻击类型、防御策略和最佳实践，希望能够为构建安全的AI系统提供有益的指导。 安全提示工程是一个持续的过程，需要我们不断学习和适应新的威胁。
60610编辑于 2025-11-16 - 来自专栏yeedomliu
ChatGPT提示工程艺术
特别是对于更复杂或开放式的提示，ChatGPT可能会给出完全出乎意料的响应。 您能否添加详细的注释，即使5岁的孩子也能理解？ 更短，更长，更快，更强 可以让它根据你的要求进行各种变化 例如，更短：那很好，但你能让它更简洁吗？ 头脑风暴 列出5个涉及羊驼的可持续旅游新方法的想法 角色扮演 为了从ChatGPT中获得最好的效果，给你的虚拟助手一个角色是有帮助的。这是因为不同的人会根据他们的技能和专业知识以不同的方式处理任务。 为了处理更大的输出，您需要有策略地制作提示。 编写具有良好SEO性能的博客文章的10步链式提示的示例： ChatGPT，请提供与[主题]相关的常见问题列表。
38330编辑于 2023-09-03 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
提示工程Prompt Engineering
这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。 提示工程是指为了引起某种特定的回答方式，进行反复改善提示的过程。 提示工程通常不直观，并且不能保证有效，因此非常具有挑战性，但通过有效的提示工程，可以更好地利用人工智能模型的能力，获得更令人满意的结果。 提示包括很多种策略，在这里介绍几种常见的策略。 示例：2 盒网球，每盒有 3 个，那么网球总数为2×3=6个 问题：小明原本有 5 个网球，他又买了 6 个网球，那么他一共有几个网球？ 回答：5+6=11个。 以上内容是关于人工智能领域提示工程的简单介绍，在下一篇中，将介绍模型训练。感谢关注“MySQL解决方案工程师”
35910编辑于 2024-06-14 - 来自专栏Python编程爱好者
传统提示词工程将亡，全新提示词工程已至
现在，出现了一种全新的工具，它能够自动优化提示词。想象一下，在这个"AI 指导 AI"的魔法世界，提示词工程师们的价值将变得不再重要，毕竟机器可以自己就搞定这个工作。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师，面对着并非自己想要的大模型输出，只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时，你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词，他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3keac6aaaaiamaku3sjsfauodf5iqalya.f10002.mp4? 不论你是 LLM 的开发者，还是 AIGC 的爱好者，使用 PromptPerfect 来更好地使用 AI，站在巨人的肩膀上，吟诵完美的魔法咒语，让大模型绽放更璀璨的光芒！
93210编辑于 2023-08-18 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示
作为一个提示工程师，您需要更好地提供更好的指令。但这还不是全部！您还会发现，对于更难的用例，仅提供指示是不够的。这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。 提示： 9000 * 9000 等于多少？ 输出： 81,000,000 我们来试试更难的。 提示： 这组数字中的奇数相加实得偶数：15、32、5、13、82、7、1。 让我们通过改进提示来改善一下。 提示： 这组数字中的奇数相加实得偶数：15、32、5、13、82、7、1。 通过分步解决问题来解决。首先，识别奇数、将它们相加，然后指出结果是奇数还是偶数。 在即将发布的指南中，我们将涵盖更高级的提示工程概念，以提高在所有这些更困难的任务上的性能。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https
3K41编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（三）：高级提示
（prompt）工程指南（三）：高级提示 零样本提示 少样本提示 Few-shot提示的限制 链式思考提示 零样本CoT 自一致性 生成知识提示 自动提示工程师（APE） ---- 零样本提示 今天训练有大量数据和调整能够遵循指示的 特别是在提示中没有太多例子可以使用的情况下，这非常有用。 ---- 自一致性 也许，自一致性是提示工程中更高级的技术之一。 (2022)提出了一个名为自动提示工程（APE）的框架，用于自动生成与选择说明。 (…/img/ape-zero-shot-cot.png)] 本文涉及有关提示工程的一个重要主题，即自动优化提示的想法。 ---- 上一节（基本提示） 下一节（应用） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文
2.2K12编辑于 2023-03-31 - 来自专栏DevOps
AIGC：Prompt逆向工程简介及使用
这个时候，另外一门对抗技术就产生了，我给他取名，Prompt Reverse Engineering：Prompt逆向工程。 今天我们以一个小红书文案生成器为例，来演示Prompt逆向工程的应用。 你了解小红书平台的标题特性 5. 你懂得创作的规则 二、在小红书正文方面，你会以下技能： 1. 写作风格 2. 写作开篇方法 3. 文本结构 4. 互动引导方法 5. 一些小技巧 6. 标题 [标题1到标题5] [换行] 二. 正文 [正文] 标签：[标签] 正在看这篇文章的你，如果足够有商业敏感性，那么你应该会发现两个商机： 研究Prompt逆向工程，未来会像现在安卓逆向，JS逆向一样火起来。 研究Prompt防御技术，对抗Prompt逆向工程。然后专门为使用大语言模型的公司提供安全服务。就像当年做SQL防注入的公司一样。这也是一个大市场。
73210编辑于 2024-03-29 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（四）：提示应用
在本指南中，我们将介绍一些高级和有趣的方式，利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（四）：提示应用 生成数据 PAL（程序辅助语言模型） Python笔记本 ---- 生成数据 LLMs有强大的文本生成能力。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3iJL7m5L-1680086168248)(…/img/pal.png)] 让我们看一个使用LangChain和OpenAI 上一节（高级提示） 下一节（ChatGPT） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文
1.6K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（一）：提示介绍
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。 研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序，您会注意到某些元素构成了提示。 例如，您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可能尝试这样做： 解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几个句子，并且不要过于冗长。 从上面的提示中不清楚要使用多少句子和什么样的风格。 上述示例部分摘自“OpenAI API提示工程最佳实践文章”。 下一章节（基本提示）。
2.8K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏猫头虎博客专区
玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？
玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？ 摘要 大家好，我是猫头虎博主！ 对于很多使用AIGC的朋友来说，选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗？ 一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量！今天，我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词，让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索：#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。 了解AIGC的工作原理 要想有效地与AI交流，首先需要对其工作原理有所了解。AIGC基于大量的文本资料进行训练，其回答是基于输入的Prompt和训练资料的匹配度来生成的。 2. 5. 使用多个Prompt进行验证 如果对AI的回答有疑虑，可以尝试更换Prompt进行验证。这样可以确保得到的答案更为准确。 总结 选择和使用优质的Prompt是与AIGC进行有效交流的关键。 参考资料 OpenAI官方文档：关于Prompt的选择和使用 AIGC社区讨论：如何优化Prompt以获得更好的答案？ 猫头虎博主的经验分享：与AIGC的日常对话技
58710编辑于 2024-04-09 - 来自专栏AIGC
【AIGC】OpenAI API在快速开发中的实践与应用：优化ChatGPT提示词Prompt加速工程
前言 在这篇文章中，我们将探讨如何利用OpenAI的API进行高效的工程实践。文章的重点在于如何最大化这些工具的潜力，以助力项目的成功推进。 基于OpenAI官方文档，我们将深入了解一些有效提示的格式化方法和实用技巧，帮助你更好地运用AI技术，提升工程效率。 减少不精确的描述的最佳实践 使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践 重要性 明确性：精准的描述可以减少模型误解，提升输出的正确性。 更优的示例 ✅： 使用3到5个句子的段落来描述该产品。 结论 使用OpenAI API时，减少模糊和不精确的描述至关重要。 明确指出应做之事的最佳实践 使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践 重要性 目标明确：清晰描述任务目标，确保模型能够准确理解并执行指令。
47610编辑于 2024-10-17 - 来自专栏AIGC
【AIGC】ChatGPT提示词Prompt高效编写技巧：逆向拆解OpenAI官方提示词
博客主页： [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: AIGC | ChatGP 前言 本篇文章将带你深入探讨一个既实用又充满趣味的主题：如何逆向拆解OpenAI官方的提示词技巧，提升ChatGPT Teaching with AI OpenAI官方提示词的介绍 什么是官方提示词 官方提示词是OpenAI 提供的用于引导 ChatGPT 生成特定内容的示例或指引。 OpenAI官方提示词的结构与组成 身份设定：确定一个明确的角色和目标，使提示词具备清晰的身份定位，以便更好地满足用户需求。
案例一提示词 案例二提示词 案例三提示词 案例四提示词</article ### 情节发展与反馈调整 5. 在开头设定完成后，逐步协助我构建情节发展，询问每个章节的主要事件、角色互动和关键冲突。 - 在每个章节完成后，询问我是否有新的创意或需要调整的地方。 91610编辑于 2025-06-02
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