Learning Prompt

Learning Prompt 是什么？

Learning Prompt（官网：https://learningprompt.wiki/）是面向 AI 新手的 “免费提示词工程在线教学平台”，核心定位是 “解决‘新手学提示词仅靠现成模板、不懂设计逻辑、换场景就失效’的痛点，通过系统化教程，帮用户掌握提示词设计方法与底层原理”—— 无论是零基础想学习 ChatGPT 对话技巧，还是刚接触 Midjourney 想提升图像生成效果，都能通过平台的 “方法教学 + 工具实操”，理解 “为何这样设计提示词”，而非单纯复制粘贴模板。平台区别于 “提示词资源库” 类工具，不堆砌现成提示词，而是以 “输出驱动输入” 的学习逻辑，用中文教程降低新手门槛，成为 AI 提示词工程领域 “重方法、轻模板” 的优质入门资源。

核心内容与知识体系

1. 提示词基础理论

• 核心概念解析：
  • 详解 “提示词” 的定义、作用原理（如大语言模型如何理解并响应提示）、关键要素（指令清晰性、上下文设定、输出格式要求）；
  • 对比不同模型的提示特点（如 ChatGPT 对简洁指令的适配性、Claude 对长文本上下文的处理优势），帮助用户针对性设计提示。
• 基础原则与方法论：
  • 提炼 “有效提示词” 的通用原则：明确角色设定（如 “你是一名资深教师”）、限定输出格式（如 “分点列出”）、补充背景信息（如 “基于 2023 年数据”）；
  • 用案例说明 “无效提示” 的常见问题（如指令模糊、信息缺失）及优化方向（如将 “写一篇文章” 改为 “以环保为主题，为中学生写一篇 800 字说明文，包含 3 个生活案例”）。

2. 进阶提示工程技巧

• 结构化提示模板：
  • 按场景提供可直接复用的进阶模板，如：
    • 分析类：“作为[领域专家]，基于[背景信息]，从[角度1]、[角度2]分析[问题]，并给出[具体建议]，输出格式为[分点/表格]”；
    • 创作类：“以[主题]为核心，模仿[风格/作者]的写作手法，创作[体裁]，包含[关键元素]，语言风格[要求]”；
    • 逻辑链引导：通过 “分步指令” 引导 AI 逐步推理（如 “先分析问题原因，再提出解决方案，最后评估可行性”）。
• 高级技巧与模型特性结合：
  • 针对大模型的 “思维链（Chain of Thought）”“少样本学习（Few-Shot）” 等特性，讲解如何设计提示词激发模型潜能，例如：
    • 思维链提示：在复杂问题后添加“请一步步推理，说明你的思考过程”，提升 AI 回答的逻辑性；
    • 少样本提示：提供 1-2 个示例（如 “例 1：[问题 + 答案]；请类似分析例 2：[新问题]”），让 AI 快速理解任务要求。

3. 场景化案例库与工具

• 分场景案例集：
  • 覆盖 10 + 高频场景的实战案例，附提示词与输出效果对比：
    • 职场办公：会议纪要总结、邮件撰写、项目计划制定；
    • 学习教育：知识点解释、论文大纲优化、外语翻译润色；
    • 内容创作：短视频脚本、公众号文章、故事续写；
    • 专业领域：数据分析解读、法律条文解释、代码调试辅助。
• 提示词工具与资源：
  • 提供在线提示词生成器（输入需求自动生成结构化提示）、提示词效果评分工具（评估提示词的完整性）；
  • 整理提示词相关书籍、论文、课程链接，方便进阶学习。

适用场景与用户群体

• 提示词初学者：从零开始学习提示词设计，通过基础理论和模板快速掌握 AI 交互技巧，避免 “不会提问” 导致的低效输出。
• AI 进阶用户：学习高级提示工程技巧（如思维链、少样本学习），挖掘大模型的深层能力，提升复杂任务的处理效率。
• 教育工作者与学生：将提示词技巧应用于教学（如设计 AI 辅助学习的提示）或学习中（如用提示词优化论文写作）。
• 专业领域从业者：如程序员、设计师、分析师，通过场景化案例学习如何用提示词让 AI 辅助解决专业问题。

平台优势与局限性

• 优势：
  • 系统性强：从基础到进阶层层递进，构建完整的提示词知识体系，避免学习碎片化；
  • 案例丰富且实用：场景化案例贴近实际需求，提示词可直接复用或修改，降低实践门槛；
  • 免费开放：所有内容完全免费，无需注册即可浏览，对自学者友好。
• 局限性：
  • 更新速度一般：部分前沿提示技巧（如适配最新大模型的特性）更新较慢；
  • 互动性弱：缺乏用户社区或反馈机制，无法实时交流提示词使用经验；
  • 多语言支持有限：主要聚焦英文和中文提示词，其他语言的案例较少。

平台定位与特色