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# prompt-engineering-for-developers
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## 项目简介
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一个中文版的 Prompt Engineering 教程，包括：
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一、吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：
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· 书写 Prompt 的原则;
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· 文本总结（如总结用户评论）；
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· 文本推断（如情感分类、主题提取）；
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· 文本转换（如翻译、自动纠错）；
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· 扩展（如书写邮件）;
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二、（制作中）进阶的 Prompt 高级技巧，包括：
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· 上下文学习;
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· 思维链;
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· Prompt 模板;
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· 对抗性提示;
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· 自动 Prompt 工程;
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**英文原版地址：[ChatGPT Prompt Engineering for Developers](https://learn.deeplearning.ai)**
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**中文字幕视频地址：[吴恩达 x OpenAI的Prompt Engineering课程专业翻译版](https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y1A7FU/?share_source=copy_web)**
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**中英双语字幕视频地址：[吴恩达 x OpenAI的Prompt Engineering课程中英双语字幕版](https://www.bilibili.com/video/BV1zX4y1m7tF?p=9&vd_source=e73e755723936dc6ecab976eaff821b5)**
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**中英双语字幕下载：[《ChatGPT提示工程》非官方版中英双语字幕](https://github.com/GitHubDaily/ChatGPT-Prompt-Engineering-for-Developers-in-Chinese)**
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## 项目意义
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LLM 正在逐步改变人们的生活，而对于开发者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发一些具备更强能力、集成LLM 的应用，来便捷地实现一些更新颖、更实用的能力，是一个急需学习的重要能力。由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》教程面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的经典教程。因此，我们将该课程翻译为中文，并复现其范例代码，也为原视频增加了中文字幕，支持国内中文学习者直接使用，以帮助中文学习者更好地学习 LLM 开发；同时，我们也将加入更多 Prompt 高级技巧，以丰富本课程内容，帮助开发者掌握更多、更巧妙的 Prompt 技能。
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## 项目受众
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适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。
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## 项目亮点
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《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》作为由吴恩达老师与 OpenAI 联合推出的官方教程，在可预见的未来会成为 LLM 的重要入门教程，但是目前还只支持英文版且国内访问受限，打造中文版且国内流畅访问的教程具有重要意义。
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## 内容大纲
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### 一、基础内容（吴恩达课程）
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**目录：**
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1. 简介 Introduction @邹雨衡
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2. Prompt 的构建原则 Guidelines @邹雨衡
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3. 如何迭代优化 Prompt Itrative @邹雨衡
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4. 文本总结 Summarizing @玉琳
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5. 文本推断 Inferring @长琴
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6. 文本转换 Transforming @玉琳
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7. 文本扩展 Expanding @邹雨衡
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8. 聊天机器人 Chatbot @长琴
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9. 总结 @长琴
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附1 使用 ChatGLM 进行学习 @宋志学
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### 二、进阶内容（Prompt 高级技巧）
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**目录：**
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1. 上下文学习 In-context Learning @Noah
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2. 思维链 Chain of Thought @玉琳
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3. Prompt 模板 Template @万礼行
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4. Prompt 集成 Ensembling @杨同学
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5. 自我一致性 Self-consistency @朱宏民
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6. 对抗性提示 Adversarial Prompting @周辉池
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7. 可靠性 Reliability @成剑
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8. 自动 Prompt 工程 Automatic Prompt Engineer @邹雨衡
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### 配套视频
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中文字幕视频：[吴恩达 x OpenAI的Prompt Engineering课程专业翻译版](https://www.bilibili.com/video/BV1Bo4y1A7FU/?share_source=copy_web) @万礼行
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## 致谢
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**核心贡献者**
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- [邹雨衡-项目负责人](https://github.com/nowadays0421)
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- [长琴](https://yam.gift/)（内容创作者-Datawhale成员-AI算法工程师）
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- [玉琳](https://github.com/Sophia-Huang)（内容创作者-Datawhale成员）
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- [万礼行](https://github.com/leason-wan)（视频翻译者）
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**其他**
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1. 特别感谢 [@Sm1les](https://github.com/Sm1les)、[@LSGOMYP](https://github.com/LSGOMYP) 对本项目的帮助与支持；
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2. 如果有任何想法可以联系我们 DataWhale 也欢迎大家多多提出 issue；
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3. 特别感谢以下为教程做出贡献的同学！
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<a href="https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=datawhalechina/prompt-engineering-for-developers" />
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</a>
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Made with [contrib.rocks](https://contrib.rocks).
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## 关注我们
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<p>扫描下方二维码关注公众号：Datawhale</p>
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<img src="figures/qrcode.jpeg" width = "180" height = "180">
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Datawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织，汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者，聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。微信搜索公众号Datawhale可以加入我们。
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## LICENSE
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<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/"><img alt="知识共享许可协议" style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey" /></a><br />本作品采用<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议</a>进行许可。
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