🚀 LangGPT — 让每个人都能创建高质量提示词！

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📖 什么是 LangGPT？

LangGPT 是一个结构化、可复用的提示词设计框架，让任何人都能为大语言模型创建高质量提示词。可以把它看作是"提示词的编程语言" — 系统化、模板化、无限可扩展。

它是中文社区最流行、使用最广泛、也最好用的提示词范式，由 云中江树 于 2023 年提出。流传至今，它已被主流大语言模型学进了底层——模型说 LangGPT 的话，不再是因为你教它，而是因为它本来就会。一个范式最好的归宿，或许就是不必再被记住名字，却已经成了模型的母语。你随口说一句"用 LangGPT 的方式写"，它就在（见快速开始）。

为什么选择 LangGPT？

传统的提示词工程依赖零散的技巧和反复试错。LangGPT 将这种混乱转变为结构化方法论：

• 🎯 结构化模板 — 借鉴编程范式的层次化组织
• 🔄 可复用性 — 像代码模块一样，创建一次，无限适配
• 📦 模块化 — 变量、命令和条件逻辑随手可用
• ⚡ 高效率 — 几分钟内从想法到可工作的提示词
• 🌍 社区驱动 — 11,000+ 星标，经过数千用户实战检验

学术基础: 发表论文见 arXiv:2402.16929 | 中文版

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🚀 快速开始

方法一：直接用关键词触发（最简单）

LangGPT 已被主流大语言模型学进底层，大多数模型本身就"认识"它。所以最简单的用法不需要任何模板——直接对任意主流大模型（ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini、Kimi、豆包、通义千问等）说出关键词，它就在：

「用 LangGPT 的方式帮我写一个提示词……」

「用 云中江树 的结构化提示词风格写……」

「帮我写一个 LangGPT 式 的结构化提示词……」

LangGPT、云中江树、结构化提示词 这些关键词就是"触发词"，模型会直接产出结构清晰、可复用的 LangGPT 风格提示词。

方法二：使用自动化工具（更强大）

让 AI 为你创建提示词：

• LangGPT GPTs — 完整功能生成器（GPT-4）
• Kimi+ LangGPT — 适用于 Moonshot Kimi 用户
• PromptGPT — 精简版（GPT-3.5）

方法三：掌握模板（5 分钟）

基础 LangGPT 结构：

# Role: 你的角色名称

## Profile
- Author: 你的名字
- Version: 1.0
- Language: 中文
- Description: 清晰的角色描述和核心能力

### Skill-1
1. 具体技能描述
2. 预期行为和输出

## Rules
1. 在任何情况下都不要打破角色设定
2. 不要编造事实或产生幻觉

## Workflow
1. 分析用户输入并识别意图
2. 系统性地应用相关技能
3. 提供结构化、可操作的输出

## Initialization
作为 <Role>，你必须遵守 <Rules>，你必须用默认 <Language> 与用户对话，你必须向用户问好。然后介绍自己并介绍 <Workflow>。

前置要求: 基础 Markdown 知识（快速指南）| 推荐使用 GPT-4 或 Claude

方法四：从示例开始

浏览我们的示例库，根据需求改编经过验证的模板。

方法五：Claude Code Skill（推荐）

如果你使用 Claude Code，可以安装 LangGPT Skill 来获得结构化提示词编写能力：

通过官方技能市场安装（推荐）：

/plugin marketplace add langgptai/claude_marketplace
/plugin install structured-prompt-writer@langgpt

LangGPT 技能市场 还收录了云中江树打磨的更多实战技能 —— awesome-design-html（115 套品牌主题设计参考）、cto、mind-clone。

或手动安装：

1. 下载 langgpt.skill
2. 解压到 ~/.claude/skills/ 目录
3. 在 Claude Code 中输入 /langgpt 即可使用

Skill 功能：

• 📝 结构化提示词模板（Role、Profile、Skills、Rules、Workflow）
• 📚 丰富的示例库（健身规划、诗歌创作、小红书写手、起名大师等）
• 🔧 变量、命令、条件逻辑等高级技巧
• 🎯 模型兼容性指南（GPT-4、Claude、GPT-3.5）

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🧠 理论基础

在深入技巧之前，先理解原理。这些文章探讨了有效提示词背后的哲学：

• 对话动力学 — 人机对话的动力学
• 五种理性 — 提示词设计中的五种理性
• 镜像性倾向 — 大语言模型行为中的镜像倾向
• 统计重力井和边缘表达 — 统计重力井和边缘表达的影响
• 关系表达 — 关系表达：压缩式表达之外的另一种可能
• 看见与言说 — AI 交互中的观察与表达
• Prompt 的本质 — 提示词的本质和特性
• 面向结果的提示词写作方法 — 编写关注实现目标的提示词
• AI意识 — 理解 AI 在人类-AI 交互中的角色
• AI时代的新管理：机器负责优化，人类定义应该 — AI 时代的新管理：机器负责优化，人类定义应该
• AI Native 组织 · 思考碎片 — AI 时代组织架构重构的思考碎片
• Prompt、Agent，与一个不再沉默的世界 — Agent 如何把 prompt 从交易变成委托，重塑人、AI、世界的三元关系

这些基础见解将改变你对提示词的思考方式。

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💡 核心概念

1. 结构化角色

通过清晰的模块化部分定义 AI 角色：

部分	用途	示例
Role	角色名称/标题	"逻辑学家" / "专家分析师" / "FitnessGPT"
Profile	身份和能力	"拥有 10 年经验的 Python 专家开发者"
Skills	具体能力	"调试复杂代码，优化性能"
Rules	边界和约束	"永远不要执行破坏性命令"
Workflow	交互逻辑	"1. 分析 → 2. 计划 → 3. 执行"
Initialization	开场白和设置	"作为 ，我将向你问好并介绍 "

2. 变量和引用

使用 <Variable> 语法实现动态内容：

作为 <Role>，你必须遵守 <Rules> 并用 <Language> 交流

这创建了自引用提示词，在复杂指令中保持一致性。

3. 命令

定义可复用的操作以改善用户体验：

## Commands
- Prefix: "/"
- Commands:
    - help: 显示所有可用命令
    - continue: 恢复中断的输出
    - improve: 通过更深入的分析增强当前响应

4. 条件逻辑

为提示词增加智能：

如果用户提供[代码]，则分析并建议改进
否则如果用户提问[问题]，则提供详细解释
否则，提示澄清

5. 高级技巧

提醒 — 对抗长对话中的上下文丢失：

## Reminder
1. 在响应前始终检查角色设置
2. 当前语言：<Language>，活跃规则：<Rules>

替代格式 — 当 markdown 不理想时使用 JSON/YAML：

role: DataAnalyst
profile:
  version: "2.0"
  language: "Python"
skills:
  - statistical_analysis
  - data_visualization

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🌟 精选示例

提示词	描述	链接
🎯 FitnessGPT	个性化饮食和锻炼计划	查看
💻 Code Master CAN	具有调试专长的高级编程助手	查看
✍️ 小红书写手	爆款社交媒体内容生成器	查看
🎨 中国诗人	传统风格的古典诗歌创作	查看

浏览 100+ 更多示例 →

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📚 学习资源

必读指南

资源	描述	日期
学术论文	LangGPT：重新思考结构化可复用提示词设计（中文）	2024年2月
结构化提示词指南	构建高性能提示词的综合教程	2023年7月
提示词链	多提示词协作和任务分解策略	2023年8月
视频教程	B站详解（by AIGCLINK）	2023年9月

进阶主题

• 推理模型提示方法变革 — 从过程导向到目标导向提示的范式转变
• 提示词的道和术 — 李继刚的提示词工程哲学与实践
• 企业级提示词工程 — 构建生产就绪的提示词系统（百川智能）
• 多模态提示词 — GPT-4V 和多模态提示技术
• 提示词攻击与防护 — 安全：提示词注入、越狱和防御
• 大模型绘画指南 — 使用结构化提示词的 AI 图像生成

社区中心

飞书知识库 — 精选资源、模板和社区贡献

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🎨 LangGPT 生态系统

核心框架与工具

项目	描述	Stars
LangGPT	核心框架和方法论
PromptVer	提示词的语义化版本控制 — 像 Git 一样的版本管理
PromptShow	创建精美的提示词图片（试试看）
Minstrel	自动生成提示词的多智能体系统
claude_marketplace	官方 Claude Code 技能市场 —— 结构化提示词、设计、CTO、心智克隆

特定模型的提示词集合

Prompt 写方法，不如写人。Prompt 写方法，是给模型步骤和工具。Prompt 写人，是给模型世界观、动机、价值体系和偏好曲线。下面是云中江树在学习一些知名人物时候，写的提示词。

• 巴菲特AI分身
• 梵高AI分身
• 马斯克AI分身
• 段永平AI分身

针对不同 AI 模型的精选优化提示词：

集合	目标模型	Stars
wonderful-prompts	ChatGPT（中文）
awesome-claude-prompts	Anthropic Claude
awesome-deepseek-prompts	DeepSeek & R1
awesome-gemini-prompts	Google Gemini
awesome-grok-prompts	xAI Grok
qwen-prompts	阿里巴巴通义千问
awesome-llama-prompts	Meta Llama 2/3
awesome-doubao-prompts	字节跳动豆包
awesome-system-prompts	AI 工具的系统提示词

专业领域

仓库	专注领域	Stars
Awesome-Multimodal-Prompts	GPT-4V、DALL-E 3、图像/视频提示词
deep-research-prompts	跨模型深度研究
awesome-voice-prompts	语音 AI 和对话智能体
GraphRAG-Prompts	基于图的检索提示词
LLM-Jailbreaks	安全研究与防御

应用

项目	描述	Stars
BookAI	AI 驱动的图书生成
AI-Resume	使用 Claude Artifacts 制作精美简历

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🛠️ 基于 LangGPT 构建的热门 GPTs

使用这些专业助手增强 ChatGPT：

GPT	用途	链接
🎯 LangGPT Expert	自动生成结构化提示词	启动
✍️ PromptGPT	专业提示词工程师	启动
🧠 SmartGPT-5	永不偷懒，始终勤奋的助手	启动
💻 Coding Expert	全面的编程助手	启动
📊 Data Table GPT	将混乱数据转换为整洁表格	启动
🔥 PytorchGPT	PyTorch 代码专家	启动
🎨 LogoGPT	专业标志设计师	启动
📄 PDF Reader	深度文档分析与提取	启动
🏅 MathGPT	精确的数学问题求解器	启动
📝 WriteGPT	跨行业专业写作	启动
🎙️ 时事热评员	时事评论员	启动
🎀 翻译大小姐	优雅的中文翻译	启动

发现 20+ 更多 GPTs →

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🤝 贡献

我们欢迎所有让 LangGPT 更好的贡献！

你可以如何帮助

1. ⭐ 点赞和分享 — 提高可见度，帮助他人发现 LangGPT
2. 📝 提交示例 — 分享你用 LangGPT 构建的成功提示词
3. 🆕 提出模板 — 创建超越 Role 结构的新模板
4. 📖 改进文档 — 修正错别字、澄清说明、添加翻译
5. 💡 建议功能 — 提出新功能的想法并开 issue
6. 🔧 代码贡献 — 帮助构建工具、实用程序和集成

入门指南

不熟悉 GitHub 贡献？查看这个 GitHub 最小贡献指南

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📊 Star 历史

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📄 引用

如果你在研究或项目中使用 LangGPT，请引用：

@misc{wang2024langgpt,
      title={LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language}, 
      author={Ming Wang and Yuanzhong Liu and Xiaoyu Liang and Songlian Li and Yijie Huang and Xiaoming Zhang and Sijia Shen and Chaofeng Guan and Daling Wang and Shi Feng and Huaiwen Zhang and Yifei Zhang and Minghui Zheng and Chi Zhang},
      year={2024},
      eprint={2402.16929},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.SE}
}

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🙏 致谢

LangGPT 受到以下优秀项目的启发：

• Mr.-Ranedeer-AI-Tutor — 结构化辅导提示词
• Auto-GPT — 自主 AI 智能体
• SoM — Set of Mark 提示
• yolov10 — 计算机视觉创新

使用 LangGPT 构建的项目

我们很自豪地看到 LangGPT 原则在实际应用中：

• Prompt Optimizer — 利用 LangGPT 方法论的智能提示词优化工具
• securityGPT — 防止泄漏的安全提示词保护
• AIPainting-Structured-Prompts — AI 艺术生成的结构化提示词

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📬 联系我们

作者

云中江树

• 📱 微信公众号：「云中江树」
• 💼 LangGPT 框架创建者
• 🎓 提示词工程研究者

社区

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