LearnPrompt 免费开源 AI 实战教程
永久免费的中文 AI 实战教程，覆盖 Claude Code、Codex、ChatGPT、Midjourney 等工具，助你从入门到搭建自己的 AI 工作台。
- Star 数
- ★ 2.7k
- 最近更新
- 6 天前
- License
- NOASSERTION
- 主语言
- MDX
- FA 评分
- 0/100 · 缺口较多
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台ChatGPT · Codex · Claude Code · OpenAI API · Claude API
- 费用
- 免费，无需付费服务
- 上手难度
- 低 · 几分钟可跑通
- 开始前需要
- 典型场景
- AI 初学者希望系统学习提示语工程、ChatGPT、Midjourney 等工具，可以从 LearnPrompt 开始。
- 不适合
- 只想看单一工具速成教程、不愿投入真实任务练习的读者
- 需要完全离线、不依赖任何外部AI工具的学习者
- 希望内容长期稳定不变、不接受教程随工具迭代更新的团队
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
LearnPrompt 是一个永久免费开源的中文 AI 实战教程项目，由开发者卡尔创建并持续维护。它提供系统化的学习路径，涵盖 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes、提示语工程、ChatGPT、RAG、Agent、AI 编程、Agent Skills、Obsidian、Midjourney、Runway、Stable Diffusion、数字人、AI 声音与音乐、大模型微调等主题。项目还衍生出一系列以中国工匠命名的 Skills（如鲁班、庖丁、蔡伦等），用于打磨、复用和传播 AI 工作流。教程网站为 learnprompt.pro，项目本身也作为一个公开仓库，旨在升级为更适应真实任务的 AI native 教程。
LearnPrompt 提供结构化的教程内容，指导用户学习多种 AI 工具的使用方法。它阅读并整合各类 AI 工具的最新信息，生成教学步骤和案例。项目还维护多个子项目，如 AI News Radar 用于监控 AI 信息源，鲁班 Skill 用于打磨其他 Skill，Humanize PPT 用于生成更像人讲述的 PPT。卡尔 Skills 仓库则收集和复用真实的 AI 工作流，支持通过 GitHub Actions 自动化运行。用户可通过官网、公众号、B站等渠道获取教程和更新。
- AI 初学者希望系统学习提示语工程、ChatGPT、Midjourney 等工具，可以从 LearnPrompt 开始。
- 内容创作者需要利用 AI 辅助写稿、做 PPT、整理资料，可参考教程中的真实任务案例。
- 开发者想了解 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具的工作流，可学习相关章节。
- 知识管理爱好者希望结合 Obsidian 和 AI 搭建个人知识库，可借鉴教程中的方法。
- Agent 开发者需要可复用的 AI 工作流，可从 Carl Skills 仓库中获取并改编。
如何安装或部署这个 Agent？
教程无需安装，可直接访问官网 learnprompt.pro 阅读。若要使用相关的 Skills 或工具，需根据各子项目的 README 指南进行安装。例如，安装鲁班 Skill 需使用 Claude Code 或 Codex，并按照仓库说明操作。具体安装步骤因项目而异，但通常需要 Git 克隆仓库并配置相应的 AI 工具环境。
如何使用这个 Agent？
访问官网或 GitHub 仓库阅读教程，选择感兴趣的主题。对于 Skills，可按照各自 README 中的说明安装到 Claude Code 或 Codex 等环境中。例如，AI News Radar 可配置 GitHub Actions 自动运行，鲁班 Skill 可调用 API 打磨其他 Skill。项目还提供社区支持，可通过微信或 GitHub Issue 提问。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 永久免费且开源，持续更新，对新手友好。
- 覆盖广泛，从工具入门到真实任务，例子具体。
- 提供多种可复用的 Skills，帮助自动化工作流。
- 有活跃的社区和作者维护，可获取反馈。
- 教程内容可能因 AI 工具更新而过时，需要等待更新。
- 部分高级功能依赖特定工具（如 Claude Code），有学习成本。
- Skills 安装需要一定的技术背景，非纯新手友好。
- 项目涉及多个子仓库，导航和查找信息可能复杂。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
该教程与其他如吴恩达的《ChatGPT Prompt Engineering》课程相比，更侧重实际应用和中文语境；与 Learn Prompting 相比，更注重工具覆盖和真实任务。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
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FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示这是一个教程仓库，没有Agent产品代码或配置。没有权限管理、用户确认、数据流透明、敏感数据处理、依赖安全、外部影响、回滚或来源归属的实现。因此所有信任标准得分为0。
仓库主要是文档和示例，没有可执行代码或测试。没有自洽性、依赖可用性或失败消息的证据。因此所有可靠性标准得分为0。
仓库面向AI学习者，但未定义Agent能力边界、触发精度或环境适配。没有Agent产品，因此所有适应性标准得分为0。
仓库有README和LICENSE，但缺少安装说明、命名稳定性、示例/FAQ、已知限制、版本变更日志和维护责任。许可证是CC BY-NC-SA 4.0，但元数据为NOASSERTION。因此所有约定标准得分为0。
没有可用的Agent输出，没有边际价值或成本效益的证据。因此所有有效性标准得分为0。
没有可验证的声明，没有跨来源佐证，也没有事实与推断的区分。因此所有可验证性标准得分为0。
- 源码中未见：最小权限约束只授予完成任务所需的权限：用专用账号或只读令牌，并限定可访问的目录和仓库。
- 源码中未见：执行前用户确认开启或自行加上执行前确认；先在沙箱或测试环境跑通，确认行为后再接入真实数据。
- 源码中未见：数据流向说明运行时观察它连接了哪些外部服务（代理或防火墙日志）；弄清数据去向之前不要输入敏感数据。
- 源码中未见：敏感信息处理使用专用、低权限、可随时吊销的 API 密钥，不要复用生产凭据，也不要让密钥出现在日志里。
- 源码中未见：依赖安全审查安装前固定版本并做一次依赖扫描（如 npm audit、pip-audit）；优先放在容器里运行。
- 源码中未见：外部影响披露先弄清它会写入、发送或修改哪些外部系统，用测试账号或测试仓库验证后再接入正式环境。
- 源码中未见：回滚或恢复路径运行前先备份，或在 git 分支、快照上操作，确保改动可以撤销。
- 源码中未见：来源归属可核验从官方仓库或包源安装，核对发布者和仓库地址，避免同名仿冒包。
- 该仓库是教程和文档，不是Agent产品；不要将其视为可运行的Agent。
- 许可证元数据为NOASSERTION，但实际LICENSE文件是CC BY-NC-SA 4.0，存在不一致。
- 依赖项包含来自GitHub的未固定版本（如remark-bibtex），存在供应链风险。