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在AI大模型应用爆发的当下，提示词工程（Prompt Engineering）已成为连接模型能力与实际需求的核心桥梁。无论是学术领域对底层原理的探索，还是工程场景下的落地优化，高质量的研究项目都能为从业者提供关键支撑。本文整理了覆盖提示词设计、优化、评估、数据集全链路的优质项目，涵盖学术研究、开源工具、数据资源、企业级管理四大维度，助力不同需求的读者快速找到适配方向。

一、学术研究类项目：深耕底层原理，探索技术前沿

这类项目聚焦提示词优化的核心算法与理论模型，多为顶会论文成果，适合希望深入探索技术本质、开展学术研究的读者，可为论文选题、实验设计提供重要参考。

1. GREATERPROMPT：统一提示优化框架

作为2025年ACL Demo论文的核心成果，GREATERPROMPT构建了一套兼容多场景的提示词优化工具包，打破了传统提示优化方法分散、适配性弱的痛点。其核心创新在于通过统一API整合了文本反馈优化与梯度优化两大技术路径，既能适配小参数量模型的轻量化需求，也能支撑大模型的复杂提示调优。同时，项目提供了可视化Web UI，降低了非专家用户的使用门槛，支持自定义优化目标（如准确性、鲁棒性），可灵活适配合同审查、代码生成等特定领域任务。

适用场景：提示词优化算法研究、复杂任务提示设计、跨模型提示迁移实验；获取方式：arXiv论文+GitHub开源代码（https://github.com/PromptEngineeringLab/GREATERPROMPT）。

2. EGO-Prompt：语义因果图驱动的自动化优化

针对提示词设计依赖“经验炼丹”的行业痛点，EGO-Prompt提出了基于语义因果图（SCG）的自动化优化方案，将提示词与模型输出的关联从模糊文本映射为结构化图谱，大幅提升了推理透明度与优化效率。项目核心包含两大模块：自动修正知识库（实时校准提示中的语义偏差）与多维度优化指标（兼顾准确性、逻辑性、合规性），能够将非结构化提示转化为可解释的因果图结构，有效解决领域知识密集型任务中提示词与场景适配不足的问题。

适用场景：领域知识密集型任务（如法律合同审查）、复杂逻辑推理提示优化、自动化提示生成研究；获取方式：参考论文《EGO-Prompt: Evolving Semantic Causal Graph for Prompt Optimization》。

3. PromptCoT-2.0：大规模推理提示数据集

由香港大学与蚂蚁集团联合打造的PromptCoT-2.0，是目前业内规模领先的思维链（CoT）提示数据集，总量达4.8M条，为推理模型训练与提示词研究提供了充足的素材支撑。数据集最大特色在于覆盖监督微调与自我演练两种核心场景，聚焦数学推理、逻辑分析、多轮对话等复杂任务，标注了详细的思维链步骤与提示格式，可直接用于优化模型的逻辑推理能力，也为CoT提示词的设计提供了标准化参考。

适用场景：推理模型训练、CoT提示方法研究、多轮对话系统开发；获取方式：HyperAI数据集平台+对应GitHub代码库。

二、开源工具包类项目：赋能工程落地，提升开发效率

这类项目以工具化、工程化为核心，提供成熟的API、模板与可视化界面，适合AI开发者、工程师将提示词技术落地到实际项目中，快速提升开发效率与产品质量。

1. Prompt Engineering Guide（DAIR.AI）

被誉为提示词工程领域的“圣经级”资源，该项目在GitHub上收获133K+ Star，由DAIR.AI团队维护，系统覆盖了提示工程的全体系知识与实践方法。内容上不仅包含零样本、少样本、思维链等基础技术，还提供了不同大模型（GPT、Claude、Gemini）的接入指南、参数调优技巧，以及200+高质量提示词模板，覆盖文本生成、代码开发、翻译、总结等多领域任务。无论是新手入门还是资深开发者查漏补缺，都是必备资源。

适用场景：系统性学习提示工程、AI开发者技能提升、学术研究参考；获取方式：GitHub（https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide）+ 在线互动文档。

2. OpenPrompt：清华开源提示学习框架

由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）开源的OpenPrompt，是国内首个全面覆盖多种提示学习范式的工具包，为NLP任务的提示设计提供了统一接口。其核心优势在于支持离散提示、软提示、前缀调优、提示微调等主流方法，内置丰富的模板库与示例选择器，可快速适配文本分类、命名实体识别、情感分析等经典NLP任务。同时，框架支持自定义提示结构与领域适配，方便开发者针对特定场景（如法律、医疗）优化提示设计。

适用场景：NLP任务提示设计、提示学习算法开发、模型微调辅助；获取方式：GitHub（https://github.com/thunlp/OpenPrompt）。

3. Promptfoo：提示词测试与评估工具

在生产环境中，提示词的稳定性、准确性直接影响产品体验，而Promptfoo则将提示词优化转化为数据驱动的工程化过程，解决了传统提示测试依赖人工、效率低下的问题。该工具支持自定义测试用例（输入变量+预期输出断言），可自动在多个LLM上运行测试，量化评估提示词的准确性、稳定性、鲁棒性，并生成可视化报告，帮助开发者快速定位提示缺陷、对比多版本效果。此外，还支持集成CI/CD流程，实现提示词的自动化部署与监控。

适用场景：提示词测试自动化、多版本提示对比、生产环境提示验证；获取方式：GitHub（https://github.com/typpo/promptfoo）+ npm快速安装。

三、数据集与资源库类项目：夯实研究基础，丰富素材储备

高质量的数据集是提示词研究与开发的核心支撑，这类项目提供了真实场景下的提示语料、标注数据与资源集合，帮助开发者与研究者快速积累素材、验证方法。

1. System Prompts Leaks：主流模型系统提示集合

系统提示词（System Prompt）是决定模型行为边界的核心，该项目收录了200+份主流LLM的系统提示词，涵盖ChatGPT、Claude-3、Gemini、文心一言等模型，标注了不同人设、API模式下的提示变体与来源版本。通过分析这些系统提示词，可深入理解模型的底层约束逻辑，为设计更合规、更贴合模型特性的用户提示提供参考，同时也适用于提示注入防御、模型行为一致性研究。

适用场景：模型行为研究、系统提示词设计、提示注入防御开发；获取方式：GitHub（https://github.com/syall/system_prompts_leaks）。

2. PromptSet：程序员提示数据集

针对代码生成类提示词研究，PromptSet从61,000+开源Python程序中提取了开发者真实使用的提示语料，完整还原了程序员通过提示词解决编程问题的场景。数据集不仅包含提示文本，还关联了对应的代码输出、问题场景描述，可用于分析专业开发者的提示词使用习惯，为开发代码生成提示工具（如提示词检查器、自动生成器）提供数据支撑，也能帮助研究者提炼代码场景下的提示词最佳实践。

适用场景：代码生成提示研究、开发者工具设计、提示词最佳实践提炼；获取方式：arXiv论文+GitHub数据集下载。

3. Awesome Prompt Engineering：全领域资源集合

作为提示工程领域的“资源导航站”，该项目按任务类型、工具类别、研究方向进行分类，收录了全球优质的提示词生成工具、优化库、数据集、顶会论文、教程等资源，标注了资源质量与适用场景，方便读者快速筛选。无论是寻找特定任务的提示模板，还是追踪领域最新研究进展，都能通过该集合高效定位资源，是提示词研究者与开发者的必备收藏。

适用场景：资源快速查找、研究方向探索、项目选型参考；获取方式：GitHub（https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering）。

四、提示管理与监控类项目：适配企业级应用，保障全流程可控

对于企业级LLM应用，提示词的版本管理、协作编辑、效果监控至关重要。这类项目提供了端到端的提示管理解决方案，支持团队协作、A/B测试、全链路可观测，助力企业实现提示词的规范化运营。

1. Langfuse：LLM工程化平台

Langfuse是一款开源的LLM可观测性平台，核心聚焦提示词管理与效果监控，支持提示版本控制、团队协作编辑、A/B测试对比，可集成LangChain、OpenAI SDK、Anthropic API等主流工具。平台能实时监控模型输出的准确性、响应时间、成本消耗，生成多维度分析报告，帮助团队快速迭代提示词、定位问题。同时，支持自定义评估指标，适配企业特定业务场景（如合同审查的风险识别准确率）。

适用场景：企业级LLM应用开发、多团队协作提示设计、生产环境提示迭代；获取方式：GitHub（https://github.com/langfuse/langfuse）+ 云服务部署。

2. Promptflow：微软提示流工具

由微软开源的Promptflow，是一款端到端的提示开发工具，主打低代码可视化设计，支持复杂提示流的编排与调试。其核心功能包括可视化提示编辑界面、内置测试框架、多模型适配、Azure AI服务无缝集成，可帮助开发者快速构建从原型到生产的提示词应用。同时，支持批量测试与评估，自动生成测试报告，大幅降低企业级提示应用的开发门槛。

适用场景：企业级AI应用开发、低代码提示设计、团队协作开发；获取方式：GitHub（https://github.com/microsoft/promptflow）+ Azure平台部署。

五、项目选择建议与组合应用方案

不同研究方向与业务场景对项目的需求差异较大，以下结合典型需求提供项目组合建议，帮助读者快速落地：

六、快速上手指南

为帮助读者快速启动项目，提供四步上手流程：

1. 基础铺垫：先通过DAIR.AI的Prompt Engineering Guide建立知识体系，掌握提示设计的核心原则与基础方法，明确自身研究或开发的核心目标。

2. 工具选型：根据需求选择核心工具（学术研究选GREATERPROMPT/EGO-Prompt，工程落地选Promptfoo/Langfuse），搭建基础开发环境。

3. 数据支撑：利用PromptCoT-2.0、PromptSet等数据集构建测试集，验证提示词效果，积累优化素材。

4. 迭代优化：通过Promptfoo进行自动化测试，结合Langfuse监控实际效果，持续调整提示结构与参数，形成闭环优化。

结语

提示词工程的核心价值在于最大化LLM的能力边界，而高质量的项目的是探索这一领域的重要阶梯。无论是学术研究中的算法创新，还是工程落地中的效率提升，上述项目都能提供关键支撑。建议读者根据自身需求选择合适的项目组合，在实践中积累经验，同时关注领域顶会与开源社区的最新动态，持续跟进技术迭代。

如果有特定的研究方向或业务场景，欢迎交流探讨，进一步优化项目选型与实践方案。