langgptai/LangGPT

解决的问题

LangGPT 解决了传统提示工程中不一致和反复试错的问题。它不再依赖零散的技巧，而是提供了一种系统化、结构化的方法，为大语言模型 (LLM) 创建高质量、可复用且可扩展的提示词。

工作原理

它作为一个“提示词编程语言”运行，采用分层、基于模板的方法。该框架通过模块化部分（如 Role、Profile、Goal、Skills、Rules 和 Workflow）来定义 AI 人格。它还结合了类编程的特性，例如：

• 变量与引用：使用 <Variable> 语法来实现动态内容和一致性。
• 命令：定义可复用的操作（例如 /help、/continue）以提升用户体验。
• 条件逻辑：通过 “If/Else” 逻辑添加智能，以处理不同的用户输入。
• 提醒：用于应对长对话中上下文丢失的具体指令。

适用对象

它专为从初学者到专业提示工程师的各类人群设计，旨在创建复杂的 AI 助手和人格。它在中国 AI 社区中非常受欢迎，并与 GPT-4、Claude、DeepSeek 和 Gemini 等主流模型兼容。

亮点

• 结构化模板：使用受编程范式启发的模块化组织方式。
• 可复用性：提示词可以像代码模块一样一次创建，无限期地进行调整。
• 学术基础：基于已发表的研究 (arXiv:2402.16929)。
• 广泛的生态系统：包括包含 100 多个示例的庞大库、专门的 GPT 以及 Claude Code 技能插件。