GitHub提示工程指南2026：免费资源排名推荐

人人都在转同样的两篇提示工程指南，但这个领域早就超越了简单技巧。2026年哪些GitHub资源真的还在更新？各自覆盖什么？

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人人都在转同样的两篇提示工程指南，但这个领域早就超越了简单技巧。2026年哪些GitHub资源真的还在更新？各自覆盖什么？

两个资源开创了这个品类并仍是参照点：dair-ai/Prompt-Engineering-Guide（约5万星）是星数最高的专项指南，覆盖零样本、少样本、思维链、应用和风险，仍在更新，是最佳起点，缺点是广度大深度浅，每个技巧一页而不是一本实战手册；promptingguide.ai是它的网页版，检索更舒服。真正的最新真相在Anthropic和OpenAI官方文档里——包括各自模型的特性（Claude的XML标签、结构化输出），用哪家模型就先读哪家文档。2026年新指南才覆盖的内容：结构化输出（强制JSON、函数调用、schema校验）、上下文工程（该放什么、该删什么、历史怎么压缩）、Agent提示（带工具、循环、记忆的system prompt）、评估（prompt的A/B测试和回归套件）、模型特性差异（同一prompt不同模型分数不同）。使用路线：先通读dair-ai指南学词汇，再读厂商文档学真相，最后建私有prompt库带版本和评估集。最大的坑：永远在读指南。提示工程是实证学科，技巧只有在你的评估集上打败基线才算数。