为什么你的提示词总翻车用 LangGPT 结构化提示词3 步让 AI 说到做到【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和AI聊了几十轮输出却像开盲盒时好时坏问题多半不在AI而在你提问的方式。LangGPT 是一个开源的结构化提示词框架由「云中江树」提出主张用一套固定模板把模糊需求变成清晰指令让 AI 协作第一次就靠谱。它是目前中文社区最流行的提示词落地范式已沉淀进主流大模型号称人人皆可成为提示词专家。一、先看看你的翻车现场帮我写个吸引人的文案——你满怀期待地按下回车三秒后屏幕上出现一段四平八稳、扔进人群就找不着的文字。于是你补一句要有爆款感它又用力过猛变成满屏感叹号的咆哮体。熟悉吗这不是AI笨也不是你运气差而是你把一次本该是项目的协作过成了随口聊天。二、AI不是不聪明是你没给它说明书想象一下入职第一天老板只说一句把工作做好你大概也会手足无措。可如果老板递来一份岗位说明书——职责、边界、工作流程、交付标准——你立刻知道劲儿往哪使。和AI协作也一样。普通提问像把工作做好而 LangGPT 做的就是把这句空话变成一份完整的工作说明书。它借鉴编程思路一个好程序有函数、有模块、有调用顺序一个好提示词也该有结构。把对话式提示词升级为结构化提示词之后模型输出稳定可预期不再靠运气。三、五个栏目就是一份完整的岗位说明书LangGPT 的模板朴素得惊人核心就五栏Role角色你是谁比如十年经验的小红书运营Profile画像能力、风格、擅长什么Skills技能具体会做哪些事Rules规则哪些事绝不做比如不许编造数据Workflow流程接到任务先干什么、后干什么以仓库里的小红书爆款大师为例它先立人设掌握流量密码的爆款写手再写下标题必带emoji用二极管标题法等硬规则最后规定流程——先出10个标题用户选定后再写正文和标签。AI 拿到这份说明书产出自然像那么回事。四、上手只需三步今天就能用第一步动嘴就行。直接对 ChatGPT、Claude、Kimi、豆包等主流模型说用 LangGPT 的方式帮我写一个提示词它当场就能给你一份结构完整的模板因为这套范式早已被模型学进底层。第二步套模板。打开仓库里的 LangGPT/templates/Role.md照着栏目填空五分钟生成你的第一份提示词。第三步从示例改起。仓库的 examples 和 Prompts 目录躺着一大批现成案例——健身规划、中文诗人、小红书文案、数据分析找到最像你需求的改改角色名和细节就能用。五、避坑清单新手最容易踩的三个坑规则写了不执行。一边写不编造数据一边又说可以适当发挥等于白写。规则要少而硬别自相矛盾。一次塞太多要求。一个提示词只解决一件事。又想写文案又想算预算输出必然四不像。期待一次成型。好提示词是迭代出来的。跑一遍→看结果→改描述→再跑两三轮后你会明显感到开窍。六、学完它能干嘛从写文案到当专家结构化提示词最大的价值是把一个人的经验变成可复制的能力包。你可以用它沉淀自己的专业方法做成一个随时在线、稳定发挥的 AI 分身也可以把重复劳动标准化——让 AI 按固定流程做周报、做选题、做分析甚至一个角色接一个角色组建你的AI 团队各司其职。这已不止是技巧而是一种全新的 AI 协作思维。现在就动手写出你的第一个提示词打开终端克隆项目到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGPT然后挑一件你最头疼的重复性小事按角色→画像→技能→规则→流程填一份说明书让 AI 替你干一版。十分钟后回头看你会惊讶原来让 AI 说到做到真的只需要一张写清楚的纸。【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 为什么你的提示词总翻车？用 LangGPT 结构化提示词，3 步让 AI 说到做到
为什么你的提示词总翻车用 LangGPT 结构化提示词3 步让 AI 说到做到【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和AI聊了几十轮输出却像开盲盒时好时坏问题多半不在AI而在你提问的方式。LangGPT 是一个开源的结构化提示词框架由「云中江树」提出主张用一套固定模板把模糊需求变成清晰指令让 AI 协作第一次就靠谱。它是目前中文社区最流行的提示词落地范式已沉淀进主流大模型号称人人皆可成为提示词专家。一、先看看你的翻车现场帮我写个吸引人的文案——你满怀期待地按下回车三秒后屏幕上出现一段四平八稳、扔进人群就找不着的文字。于是你补一句要有爆款感它又用力过猛变成满屏感叹号的咆哮体。熟悉吗这不是AI笨也不是你运气差而是你把一次本该是项目的协作过成了随口聊天。二、AI不是不聪明是你没给它说明书想象一下入职第一天老板只说一句把工作做好你大概也会手足无措。可如果老板递来一份岗位说明书——职责、边界、工作流程、交付标准——你立刻知道劲儿往哪使。和AI协作也一样。普通提问像把工作做好而 LangGPT 做的就是把这句空话变成一份完整的工作说明书。它借鉴编程思路一个好程序有函数、有模块、有调用顺序一个好提示词也该有结构。把对话式提示词升级为结构化提示词之后模型输出稳定可预期不再靠运气。三、五个栏目就是一份完整的岗位说明书LangGPT 的模板朴素得惊人核心就五栏Role角色你是谁比如十年经验的小红书运营Profile画像能力、风格、擅长什么Skills技能具体会做哪些事Rules规则哪些事绝不做比如不许编造数据Workflow流程接到任务先干什么、后干什么以仓库里的小红书爆款大师为例它先立人设掌握流量密码的爆款写手再写下标题必带emoji用二极管标题法等硬规则最后规定流程——先出10个标题用户选定后再写正文和标签。AI 拿到这份说明书产出自然像那么回事。四、上手只需三步今天就能用第一步动嘴就行。直接对 ChatGPT、Claude、Kimi、豆包等主流模型说用 LangGPT 的方式帮我写一个提示词它当场就能给你一份结构完整的模板因为这套范式早已被模型学进底层。第二步套模板。打开仓库里的 LangGPT/templates/Role.md照着栏目填空五分钟生成你的第一份提示词。第三步从示例改起。仓库的 examples 和 Prompts 目录躺着一大批现成案例——健身规划、中文诗人、小红书文案、数据分析找到最像你需求的改改角色名和细节就能用。五、避坑清单新手最容易踩的三个坑规则写了不执行。一边写不编造数据一边又说可以适当发挥等于白写。规则要少而硬别自相矛盾。一次塞太多要求。一个提示词只解决一件事。又想写文案又想算预算输出必然四不像。期待一次成型。好提示词是迭代出来的。跑一遍→看结果→改描述→再跑两三轮后你会明显感到开窍。六、学完它能干嘛从写文案到当专家结构化提示词最大的价值是把一个人的经验变成可复制的能力包。你可以用它沉淀自己的专业方法做成一个随时在线、稳定发挥的 AI 分身也可以把重复劳动标准化——让 AI 按固定流程做周报、做选题、做分析甚至一个角色接一个角色组建你的AI 团队各司其职。这已不止是技巧而是一种全新的 AI 协作思维。现在就动手写出你的第一个提示词打开终端克隆项目到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LangGPT然后挑一件你最头疼的重复性小事按角色→画像→技能→规则→流程填一份说明书让 AI 替你干一版。十分钟后回头看你会惊讶原来让 AI 说到做到真的只需要一张写清楚的纸。【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 RELATED READING
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