项目介绍：LangGPT
项目概述
LangGPT 是一个由 LangGPTAI 社区主导开发的结构化提示词框架，可视为“面向大语言模型的编程语言”。通过模板、变量与指令三大机制，使用户能以类似编程的方式创建高质量、可重用的 ChatGPT 提示（Prompt）(github.com)。
框架旨在解决现有提示设计缺少系统性、不易复用的问题，通过清晰模块化结构，提高提示效率与工程质量(github.com)。
问题动机
- 目前提示工程大多缺乏统一模板与结构，多为经验性、零散方法；
- 提示难于管理与更新，学习成本高、应用效率低；
- 缺少复用与多人协同机制，限制大规模提示开发和团队协作。
功能亮点
- 🧩 双层结构化设计：内置“基础模块 + 扩展模块”层次体系，支持递进式设计与模块复用(arxiv.org)。
- 🛠️ 模板+变量+命令：类似面向对象语言的方法，引入变量封装与指令调用，提升提示构造能力与可维护性。
- 📈 实证验证效果显著：论文与案例显示，使用 LangGPT 结构化提示显著提升 LLM 输出质量与任务完成度(arxiv.org)。
- 👥 社区认可度高：经过在线社区问卷调研，87.8% 以上用户对易用性给予高分，整体满意度为8.48/10(arxiv.org)。
技术细节
- 论文：《Rethinking Structured Reusable Prompt Design Framework for LLMs from the Programming Language》，发表于 2024 年 2 月（arXiv）(arxiv.org)；
- 实现形式：用 Markdown 和 Prompt 模板文件形式组织，提供示例知识库与社区维护的 reusable prompts；
- 语言生态：支持 GPT‑4/3.5 等 OpenAI 模型，后续扩展目标是兼容多平台与工具链。
安装与使用
无需环境安装，主要用法如下：
git clone https://github.com/langgptai/LangGPT.git
cd LangGPT
进入文档或示例文件（如 ChatGPT3.5.txt、CAN_zh.md 等），即可查看典型结构化 Prompt 实例，复制粘贴并替换变量应用于自己的 LLM 项目中(github.com)。
应用案例
- 教程与示例多：包括 Prompt Chain、提示链协同、工具模块引入等内容（如 2023‑07 至 2024‑04 更新日志）(github.com)；
- GPTs 工具生成示例：项目提供“小型 GPTs 实例”，可自动转换与生成结构化提示(github.com)。
版本与规划
- 信息持续更新中，最新更新包括 GPTs 应用（2024‑01‑31）、性能提升文章（2024‑04‑03）等；
- 未来计划聚焦“低性能模型优化”与“工具/插件模块支持”(arxiv.org)。
为什么值得关注？
- ⚡ 显著提升提示质量：结构化方法帮助用户用更少重复、更高效开发提示；
- 🧩 可扩展易协作：模板化、模块化设计适合团队协作、快速迭代与版本管理；
- 📘 理论加工程双重支撑：有学术论文加持，又在社区应用中验证效果。
项目地址
🔗 langgptai/LangGPT