EgoAlpha 提示词上下文学习指南
一个开源的提示工程与上下文学习资源大全，助你掌握 ChatGPT、GPT-3、FlanT5 等大语言模型。
- Star 数
- ★ 2.2k
- 最近更新
- 4 个月前
- License
- MIT
- 主语言
- Jupyter Notebook
- FA 评分
- 23/100 · 缺口较多
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台
- 费用
- 免费，无需付费服务
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 研究人员：快速检索特定主题（如思维链、Agent）的最新论文，跟踪前沿进展。
- 不适合
- 需要开箱即用可运行 Agent 代码的开发者
- 希望内容经过同行评审再引用的研究者
- 不愿自行配置 Python 依赖与环境的学习者
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
这是一个由 EgoAlpha Lab 维护的开源资源库，专注于提示工程（Prompt Engineering）和上下文学习（In-Context Learning）。它收集了最新的相关论文、可直接使用的提示词示例、大语言模型 playground 列表，以及一个基于 LangChain 的入门教程。内容每日更新，旨在帮助研究者和开发者紧跟大语言模型领域的前沿进展。资源库以 Markdown 文件组织，包含论文清单、提示词示例和教程 notebook，方便用户浏览和学习。
该资源库主要提供以下内容：1）按主题分类的最新论文列表，包括提示设计、思维链、上下文学习、检索增强生成、Agent、多模态提示等，每条论文附有链接和引用信息；2）提供可直接用于工作和生活的 ChatGPT 提示词示例；3）列出支持提示实验的大语言模型平台；4）提供一个详细的 LangChain 入门教程（Jupyter Notebook），教授如何用 LangChain 构建和部署大语言模型应用。用户可以通过浏览 Markdown 文件或运行 notebook 来学习。
- 研究人员：快速检索特定主题（如思维链、Agent）的最新论文，跟踪前沿进展。
- 开发者：参考 ChatGPT 提示词示例，快速为自己的应用设计有效提示。
- 初学者：通过 LangChain 教程逐步学习如何构建大语言模型应用。
- 教育者：作为教学材料，向学生介绍提示工程和上下文学习的概念。
- 提示工程师：寻找各种场景下的提示词模板和优化技巧。
如何安装或部署这个 Agent？
该仓库是一个纯资源集合，无需安装。用户只需克隆仓库到本地或直接访问 GitHub 页面浏览。克隆命令：git clone https://github.com/EgoAlpha/prompt-in-context-learning.git。
如何使用这个 Agent？
- 克隆仓库后，使用 Markdown 阅读器（如 VS Code）打开各个文档。2. 查看
README.md获取导航，在PaperList文件夹中查找完整论文列表。3. 参考chatgptprompt.md中的提示词示例。4. 如需运行 LangChain 教程，使用 Jupyter Notebook 打开langchain_guide/LangChainTutorial.ipynb，并确保安装了相应的 Python 依赖。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 每日更新，紧跟最新研究论文。
- 内容组织清晰，按主题分类，便于快速定位。
- 提供可直接使用的 ChatGPT 提示词示例。
- 包含实操导向的 LangChain 入门教程。
- MIT 许可证，可自由使用。
- 主要是资源列表，不提供可运行的 agent 代码。
- 论文示例多为最新发布，可能未经过同行评审。
- LangChain 教程需要自行安装依赖和环境配置。
- 更新频率可能受维护者时间影响。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EgoAlpha 提示词上下文学习指南 当前 | 23 · 缺口较多 | 代码库 / SDK免费 | ★ 2.2k | 4 个月前 | Jupyter Notebook | — |
| 可控复杂 RAG 智能体 | 40 · 缺口较多 | 代码库 / SDK免费 + 模型费 | ★ 1.6k | 27 天前 | Jupyter Notebook | OpenAI API |
| qKnow 企业知识智能平台 | 38 · 缺口较多 | 自托管服务免费版 + 付费版 | ★ 285 | 3 天前 | Java | — |
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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：仓库为资源列表，无代码执行、权限请求或数据处理逻辑，因此所有信任相关标准均无证据支持，得0分。未发现恶意行为，但也没有任何安全机制。
证据显示：README结构清晰，但存在内部链接不一致（如LLMs Usage Guide指向chatgptprompt.md而非LangChain教程），且无依赖管理或错误处理说明，故自洽性得1分，其余为0。
证据显示：明确面向研究人员和开发者，提供多种使用场景（论文、提示工程、ChatGPT提示），但未定义能力边界或触发条件，环境适配仅提及LangChain，故得分为2,1,0,1。
证据显示：有清晰的目录结构和分类，提供示例和FAQ（如ChatGPT提示），MIT许可证明确，版本号v3.0.0但无变更日志，维护责任未明确，故得分为2,0,1,2,0,2,1,1。
证据显示：输出为资源列表，可直接使用，但缺乏实际应用示例或成本效益分析，故得分为1,2,1。
证据显示：论文链接可追溯，但无交叉验证或事实与推断分离，故得分为1,1,0。
- 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。
- 仓库为资源列表，不构成可执行的Agent产品，评估基于静态文件，实际功能未验证。
- 内部链接存在不一致，可能影响导航。
- 无依赖管理或安全说明，使用外部资源时需自行评估风险。