LangGPT 结构化提示词完整指南如何5分钟写出可复用的 AI 提示词【免费下载链接】LangGPTLangGPT: Empowering everyone to become a prompt expert! 结构化提示词Structured Prompt提出者 元提示词Meta-Prompt发起者 最流行的提示词落地范式 | Language of GPT The pioneering framework for structured meta-prompt design 10,000 ⭐ | Battle-tested by thousands of users worldwide Created by 云中江树项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGPTLangGPT 是一个结构化、可复用的提示词设计框架它把提示词拆成Role、Rules、Workflow等模块化区块被称为提示词的编程语言。它解决的是单句提示词输出不稳定、提示词文本难以维护的问题适合想让 AI 稳定产出内容的新手以及需要沉淀、复用提示词的团队。场景单句提示词撑不住的时候某天你需要让 AI 连续、稳定地为公司的文化账号写七言律诗。你发出的第一句是你是诗人给我写一首七言律诗结果押韵混乱下一轮对话它还开始脱离角色讲诗学理论。你反复调整措辞效果依然不稳定。问题不在模型而在指令的写法角色、技能、规则、交互流程全部挤在一句话里模型只能猜每条要求的权重。LangGPT 的回答是像写文章一样写提示词。标题给位置小节给归属内容各归其位。上手有两条快速路径靠名字触发LangGPT 流传足够广你可以直接对主流大模型说用 LangGPT 风格帮我写个提示词模型会直接产出结构化的提示词自己手写完整骨架不到 30 行5 分钟可以照葫芦画瓢填完下文第三节演示。核心概念给 AI 发一张岗位说明书理解 LangGPT 最直接的类比是新员工入职。新人入职会拿到一份岗位说明书岗位叫什么、履历背景如何、哪些红线不能碰、日常工作按什么流程走。AI 没有参加过HR 培训它只能看到你写了什么所以这份说明书必须写全。对应到模板就是模块类比写什么Role岗位名称AI 扮演谁Profile简历背景、版本号、语言、一句话简介Skills岗位技能擅长什么分条列出Rules员工手册必须遵守的红线Workflow作业流程与用户交互的先后步骤Initialization入职第一天讲话会话开始时说什么第二个类比模板里的#、##符号是标识符Role、Rules这些词是属性词合起来像一本书的章节编号。模型是在海量文章和书籍上训练出来的你给它一个它熟悉的层级——按层级聚拢语义、按小节提纲挈领——它的理解成本就会降低。LangGPT 论文把自然语言提示词与编程语言对照成多层结构一眼能看懂这套设计的来源最后一个概念是变量。Role、Rules这种尖括号写法相当于文档内的交叉引用——详见第三条。角色名在一处修改结尾的Initialization会自动引用新名字全文不会失同步。动手实操从模板到产出结果5分钟做一个可复用的诗人角色这一节用诗人角色走一遍完整流程从拿代码到实际对话。第 1 步获取代码。LangGPT 是方法论 示例型仓库不需要安装或构建克隆下来就有模板和示例git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGPT第 2 步看示例提示词。打开诗人示例核心结构如下# Role: 诗人 ## Profile - Author: YZFly - Version: 0.1 - Language: 中文 - Description: 创作诗歌的艺术家擅长表达情感、描绘景象、讲述故事 ### 擅长写七言律诗 1. 古代诗歌体裁每句七字 2. 需要押韵结构严谨 ## Rules 1. 内容健康积极向上七言律诗和五言诗必须押韵 ## Workflow 1. 让用户以形式[], 主题[]指定形式和主题 2. 针对给定主题创作诗歌包含题目和诗句 ## Initialization 作为Role, 严格遵守Rules, 用默认Language对话友好欢迎用户介绍自己并说明Workflow第 3 步贴进模型。整段复制进 ChatGPTGPT-4、Claude 或指令遵循能力强的模型表现更稳。模型会按Initialization以诗人身份自我介绍并主动向你索要参数您好欢迎来到诗歌的世界我是一位诗人擅长创作现代诗、七言律诗和五言诗。请您以形式[], 主题[]的方式告诉我您希望的诗歌形式和主题……第 4 步输入参数得到结果。回复形式七言律诗主题智慧女神模型按Workflow输出带题目、押韵的诗句。这个主题聊完关闭会话下次把这段提示词重新贴进新会话就又能得到一个全新的诗人——这就是可复用的含义。两个实用提醒模型较弱时可以把多级标题降级为1. 2. 3. -的二级结构再迭代微调提示词用了几轮后觉得哪里缺直接在对应小节补一句并把Version从 0.1 改成 0.2。进阶技巧与常见坑三组错误示范与正确写法先补两个让提示词更聪明的高级能力。Commands命令定义一组斜杠命令长对话中随时可控## Commands - Prefix: / - Commands: - help: 显示所有可用命令 - continue: 继续被截断的输出Reminder提醒对抗长对话中忘了角色的问题让模型每次回答前重新核对设定## Reminder 1. 每次回答前检查角色设定 2. 当前语言Language当前规则Rules下面是三个高频坑按错误示范 → 正确写法对比。坑一大杂烩段落式写法。错误示范你是诗人擅长现代诗和七言律诗要押韵内容积极向上 先问用户主题再创作最后解释创作思路角色、技能、规则、流程混在一段模型只能猜每条要求的权重。正确写法各归其位。### 擅长写七言律诗 1. 每句七字必须押韵 ## Rules 1. 内容健康积极向上 ## Workflow 1. 先让用户指定形式[], 主题[] 2. 再创作诗歌并解释创作思路坑二内容与属性词不匹配。错误示范## Rules 1. 擅长现代诗 2. 擅长七言律诗Rules的语义是必须遵守的事项写的却是技能描述模型可能把技能误解成约束。正确写法把擅长现代诗放进### Skills把不要打破角色不要编造事实这类红线放进## Rules。官方教程把这一点称为内容语义一致性——每一节的内容要对得起它的标题。坑三变量写死。错误示范作为一个诗人你必须说中文并且执行上面的流程角色改成五言诗大师、语言换成英文时要翻出多处逐个改还容易漏。正确写法作为Role, 遵守Rules, 用默认Language对话 介绍自己并说明Workflow变量自动跟随模块取值改一处、全局生效。另有一条经验把提示词存成文件在Profile里维护Version并按 V0.2、V0.3 这样给版本命名效果回退时才能追得清是哪一版改坏的。延伸阅读如何写好结构化提示词系统论述基础角色模板 miniRole诗人示例提示词、健身计划示例PromptChain提示链与多提示词协同LangGPT 论文中文版写在最后LangGPT 做的事本质是把调提示词变成写带标题的文档角色、规则、流程各占一节变量让全文保持同步。建议今天花 10 分钟打开基础模板填入你最高频使用的那个角色贴进日常模型看输出是否比原来的单句提示词更稳定。【免费下载链接】LangGPTLangGPT: Empowering everyone to become a prompt expert! 结构化提示词Structured Prompt提出者 元提示词Meta-Prompt发起者 最流行的提示词落地范式 | Language of GPT The pioneering framework for structured meta-prompt design 10,000 ⭐ | Battle-tested by thousands of users worldwide Created by 云中江树项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGPT创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考