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prompt-learning-assistant

Systematic learning of 58+ AI prompt engineering techniques with real-world cases and personalized learning paths.

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安装与使用

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技能说明

Prompt Learning Assistant - 提示词工程学习助手

系统化学习 58+ 种 AI 提示词技术,包含实战案例和学习路径

简介

这是一个帮助用户系统化学习 AI 提示词工程的技能。包含 58+ 种提示词技术详解、20+ 真实案例分析,以及个性化的学习路径推荐。无论你是 AI 初学者还是想进阶的用户,都能在这里找到适合的学习内容。

核心功能

📚 知识库检索
  • 58+ 种提示词技术详解
  • 按难度分类:入门/进阶/专家
  • 按场景分类:编程/创作/分析/对话
  • 自然语言搜索,快速找到需要的内容
💡 实战案例分析
  • 20+ 真实案例对比
  • 优化前后效果展示
  • 标注使用的技术组合
  • 可直接复制到剪贴板使用
🗺️ 学习路径推荐
  • 根据用户目标推荐学习顺序
  • 分步教程,循序渐进
  • 包含进度追踪(计划中)
⚡ 快速速查
  • 一句话解释技术要点
  • 适用场景说明
  • 适合已学技术的快速复习

使用方法

基础命令

开始学习

学习 提示词工程
prompt learn

显示学习系统概览,引导进入系统化学习

查看案例

案例 写作
example 创意写作

查看特定场景的实战案例

获取学习路径

路径 提高效率
path 优化工作流

根据目标获取个性化的学习路径

快速速查

速查 Few-shot
quick chain-of-thought

快速查询技术的要点和使用场景

进阶用法

按难度查询

学习 入门级
prompt beginner techniques

按场景查询

案例 编程
example data analysis

技术分类

入门级(必学)
  • 角色扮演(Role-playing)
  • 逐步思考(Chain-of-Thought)
  • 示例驱动(Few-shot)
  • 结构化输出(Structured Output)
  • 系统指令(System Prompt)
  • 任务分解(Task Decomposition)
  • 输出格式化(Output Formatting)
  • 约束条件(Constraints)
进阶级
  • 思维树(Tree-of-Thought)
  • 自我反思(Self-Reflection)
  • 对比分析(Comparison)
  • 多角色辩论(Multi-Role Debate)
  • 思维链优化(CoT Refinement)
  • 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
  • 风格迁移(Style Transfer)
  • 跨领域应用(Cross-Domain)
专家级
  • ReAct 推理
  • Prompt Chaining
  • 思维图谱(Mind Map)
  • 元提示(Meta-Prompting)
  • 自适应提示(Adaptive Prompting)
  • 递归思考(Recursive Thinking)
  • 集成学习(Ensemble Learning)
  • 代理协作(Agent Collaboration)

适用人群

  • ✅ **AI...

来源信息

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/hhhh124hhhh/prompt-learning-assistant
Version
—
Commit
8433db5447962545b221340b2b4c52c3a264a96e
分类来源
rules
状态
active
可见性
public

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来源内容

SKILL.md
# Prompt Learning Assistant - 提示词工程学习助手

> 系统化学习 58+ 种 AI 提示词技术,包含实战案例和学习路径

## 简介

这是一个帮助用户系统化学习 AI 提示词工程的技能。包含 58+ 种提示词技术详解、20+ 真实案例分析,以及个性化的学习路径推荐。无论你是 AI 初学者还是想进阶的用户,都能在这里找到适合的学习内容。

## 核心功能

### 📚 知识库检索
- 58+ 种提示词技术详解
- 按难度分类:入门/进阶/专家
- 按场景分类:编程/创作/分析/对话
- 自然语言搜索,快速找到需要的内容

### 💡 实战案例分析
- 20+ 真实案例对比
- 优化前后效果展示
- 标注使用的技术组合
- 可直接复制到剪贴板使用

### 🗺️ 学习路径推荐
- 根据用户目标推荐学习顺序
- 分步教程,循序渐进
- 包含进度追踪(计划中)

### ⚡ 快速速查
- 一句话解释技术要点
- 适用场景说明
- 适合已学技术的快速复习

## 使用方法

### 基础命令

**开始学习**
```
学习 提示词工程
prompt learn
```
显示学习系统概览,引导进入系统化学习

**查看案例**
```
案例 写作
example 创意写作
```
查看特定场景的实战案例

**获取学习路径**
```
路径 提高效率
path 优化工作流
```
根据目标获取个性化的学习路径

**快速速查**
```
速查 Few-shot
quick chain-of-thought
```
快速查询技术的要点和使用场景

### 进阶用法

**按难度查询**
```
学习 入门级
prompt beginner techniques
```
**按场景查询**
```
案例 编程
example data analysis
```

## 技术分类

### 入门级(必学)
- 角色扮演(Role-playing)
- 逐步思考(Chain-of-Thought)
- 示例驱动(Few-shot)
- 结构化输出(Structured Output)
- 系统指令(System Prompt)
- 任务分解(Task Decomposition)
- 输出格式化(Output Formatting)
- 约束条件(Constraints)

### 进阶级
- 思维树(Tree-of-Thought)
- 自我反思(Self-Reflection)
- 对比分析(Comparison)
- 多角色辩论(Multi-Role Debate)
- 思维链优化(CoT Refinement)
- 知识蒸馏(Knowledge Distillation)
- 风格迁移(Style Transfer)
- 跨领域应用(Cross-Domain)

### 专家级
- ReAct 推理
- Prompt Chaining
- 思维图谱(Mind Map)
- 元提示(Meta-Prompting)
- 自适应提示(Adaptive Prompting)
- 递归思考(Recursive Thinking)
- 集成学习(Ensemble Learning)
- 代理协作(Agent Collaboration)

## 适用人群

- ✅ **AI...

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