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LangGPT

基本信息

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工具详情

📖 什么是 LangGPT?

1. 核心定义

LangGPT 是一个结构化、可复用的提示词设计框架。它旨在让任何人都能为大语言模型创建高质量的提示词,可以将其视为**“提示词的编程语言”**。

  • 系统化:告别混乱的零散技巧。
  • 模板化:提供标准化的结构模板。
  • 无限可扩展:支持无限扩展的应用场景。

2. 为什么选择 LangGPT?

传统的提示词工程往往依赖零散的技巧和反复试错,LangGPT 将这种模式转变为结构化方法论,具备以下核心优势:

2.1 核心优势

  1. 🎯 结构化模板:借鉴编程范式的层次化组织方式,逻辑清晰。
  2. 🔄 可复用性:像代码模块一样,创建一次,即可无限适配不同场景。
  3. 📦 模块化设计:变量、命令和条件逻辑随手可用,灵活性强。
  4. ⚡ 高效率:几分钟内即可从想法转化为可工作的提示词。
  5. 🌍 社区驱动:拥有超过 11,000 个星标,且经过数千用户的实战检验。


3. 快速开始指南

根据用户熟悉程度和需求,提供四种快速入门方法。

方法一:使用自动化工具(最快)

利用现有的 AI 工具直接生成提示词,无需手动编写。

  • LangGPT GPTs:完整功能的生成器(需 GPT-4)。
  • Kimi+ LangGPT:专为 Moonshot Kimi 用户设计。
  • PromptGPT:精简版(适用于 GPT-3.5)。

方法二:掌握基础模板(5 分钟)

通过理解基础结构,快速构建提示词。推荐使用 GPT-4 或 Claude 模型。

基础 LangGPT 结构

markdown

# 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>。
# 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>。

方法三:从示例开始

适合没有编写经验的初学者。

  • 浏览官方的示例库。
  • 根据具体需求改编经过验证的模板。
  • 直接复用社区中优秀的实战案例。

方法四:Claude Code Skill(推荐)

如果您使用 Claude Code,建议安装 LangGPT Skill 以获得更强大的结构化提示词编写能力。

4.1 安装方式

  1. 官方技能市场(推荐):
  • 在插件市场中安装 LangGPT: /plugin marketplace add langgptai/claude_marketplace
  • 安装结构化提示词编写器: /plugin install structured-prompt-writer@langgpt
  1. 手动安装:
  • 下载 langgpt.skill 文件。
  • 解压到 ~/.claude/skills/ 目录。
  • 在 Claude Code 中输入 /langgpt 即可使用。

4.2 Skill 功能详解

  • 📝 结构化提示词模板:包含 Role、Profile、Skills、Rules、Workflow 等标准模块。
  • 📚 丰富的示例库:涵盖健身规划、诗歌创作、小红书写手、起名大师等多种场景。
  • 🔧 高级技巧支持:支持变量、命令、条件逻辑等高级功能。
  • 🎯 模型兼容性指南:明确支持 GPT-4、Claude、GPT-3.5 等主流模型。

4. 前置要求与建议

  • 基础知识:建议提前了解基础 Markdown 语法。
  • 推荐模型:为确保最佳效果,推荐使用 GPT-4 或 Claude 模型。
  • 工具选择:根据项目复杂度和预算,在“自动化工具”与“手动安装”之间选择合适方案。


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