LangGPT
国内流行的结构化提示词编写框架，采用模块化双层结构（模块+元素）设计，让任何人都能系统化、可复用、可迁移地编写高质量大模型提示词。
💡 LangGPT 是什么？
一、平台介绍
LangGPT（Language For GPT）是面向大语言模型的结构化提示词设计框架，由国内AI社区开发者云中江树于2023年提出，被视为"提示词领域的编程语言"。LangGPT借鉴面向对象编程思想，将提示词设计为模块（Module）与元素（Element）的双层结构，使提示词编写从零散的技巧拼凑转变为系统化、模板化、可复用的工程实践，显著提升大模型的回答质量与稳定性。
二、核心特性
1. 结构化双层设计：模块（如Role角色、Profile画像、Goals目标、Constraints约束、Output输出规范等）类似编程语言中的类，元素则是模块内的具体指令，形成标准化的提示词骨架。
2. 易学易用：提供规范化的提示词模板，普通用户也能快速掌握高质量提示词的编写方法，大幅降低提示词工程的学习门槛。
3. 可复用与可迁移：提示词模板可在不同任务、不同模型间迁移复用，支持持续迭代更新，方便沉淀个人或团队的提示词资产。
4. 论文级方法论：相关论文《LangGPT: Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs》已发表于arXiv（2402.16929），实验证明LangGPT能显著提升大模型在多种任务上的表现。
三、适用人群
大模型重度使用者、AI应用开发者、内容创作者、教育培训从业者等，希望通过系统化方法提升提示词质量、实现提示词工程化生产的人群。
四、获取方式
项目开源在GitHub（langgptai/LangGPT），并提供飞书知识库文档 langgptai.feishu.cn 供学习参考，社区活跃、资料丰富。
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