📝 LangGPT｜让每个人都能创建高质量提示词｜结构化、可复用的提示词设计框架+12K+ GitHub Stars+学术论文(arXiv)+LangGPT GPTs+Kimi+/Claude Code Skill+飞书知识库+7 大模型专属提示词集合 完全免费开源

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📌 一、基础信息概述

LangGPT 是由云中江树（Ming Wang）创建的结构化、可复用的提示词（Prompt）设计框架，核心理念为「让每个人都成为提示词专家——结构化提示词，人人可写出高质量提示词」。项目托管在 GitHub（langgptai/LangGPT），以 MIT 开源协议发布。在 GitHub 上拥有 12,200+ Star、936 Fork。项目发表了学术论文（arXiv:2402.16929），被 Hugging Face、GitHub Trending 等收录。核心思想是将传统零散的提示词工程转化为类似于编程语言的结构化方法论——借鉴编程范式的层次化组织，像代码模块一样创建一次、无限适配。LangGPT 框架提供 Role/Profile/Skills/Rules/Workflow/Initialization 六层标准结构，支持变量引用、命令、条件逻辑等高级特性。LangGPT 还构建了完整的生态系统：LangGPT GPTs（ChatGPT 提示词生成器）、Kimi+ LangGPT（Moonshot Kimi 集成）、Claude Code Skill（结构化提示词编写能力）、飞书知识库等。另维护着 7 个专为不同 AI 模型优化的大模型专属提示词集合仓库（ChatGPT/Claude/DeepSeek/Gemini/Grok/通义千问/Llama/豆包）。完全免费开源。

🎯 产品定位

• 一句话定位：结构化、可复用的提示词设计框架——提示词的编程语言，让每个人都能创建高质量提示词
• 目标用户：AI 提示词工程师与提示词设计师、ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek 等 AI 模型使用者、AI 应用开发者和产品经理、AI 教育者和研究者、希望提升 AI 输出质量的普通用户
• 解决的痛点：传统提示词工程依赖零散技巧和反复试错，效率低且质量参差不齐；缺乏系统化的提示词设计方法论；提示词难以复用、组织和版本管理；不同 AI 模型的提示词差异大，需要分别学习和适应

💪 核心优势

• 🧩 结构化模板（六层架构）：Role→Profile→Skills→Rules→Workflow→Initialization，编程范式的层次化组织
• 🔄 可复用性：像代码模块一样，创建一次提示词即可无限适配不同场景
• 📦 模块化设计：变量、命令和条件逻辑随手可用
• 📄 学术论文支撑：arXiv:2402.16929 正式发表
• 🌍 社区驱动：12,200+ GitHub Stars，数千用户实战检验
• 🔧 Claude Code Skill + GPTs + Kimi+：多平台工具集成
• 📚 7 大模型专属提示词集合：ChatGPT/Claude/DeepSeek/Gemini/Grok/豆包/通义千问
• 🆓 完全免费开源（MIT）

🎬 适配场景

• 🎯 创建高质量 AI 提示词：使用结构化模板快速构建专业提示词
• 🔄 提示词复用与版本管理：像管理代码一样管理提示词
• 🤖 多模型适配：同一提示词框架适配 GPT-4/Claude/DeepSeek/Gemini 等
• 📚 AI 教育：系统化学习提示词工程的方法论
• 🏢 企业提示词标准化：团队统一使用结构化模板保证提示词质量
• 🧠 AI 深度研究：跨模型深度研究提示词设计（配合 deep-research-prompts 等）

👥 核心受众

• AI 提示词工程师与提示词设计师
• ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek 等 AI 模型使用者
• AI 应用开发者和产品经理
• AI 教育者和研究者
• 企业 AI 团队（提示词标准化管理）

🎪 适配定位

专注「结构化提示词设计框架 + 开源方法论」赛道——LangGPT 不是提示词市场（如 PromptBase），不是提示词管理工具（如 AIPRM），不是提示词社区平台（如 prompts.chat），而是以结构化、可复用的提示词设计方法论为核心的开源框架。核心强项是「六层结构化模板（Role/Profile/Skills/Rules/Workflow/Initialization）+ 学术论文发表 + Claude Code Skill/GPTs/Kimi+ 多平台集成 + 7 个模型专属提示词集合 + 飞书知识库 + 完全免费开源（MIT）」；区别于 AIPRM（偏浏览器扩展+社区提示词库），区别于 prompts.chat（偏开源提示词社区平台），LangGPT 的本质是方法论的输出和框架本身，而不仅仅是提示词的集合。

🧩 二、核心功能清单

🧩 六层结构化模板（核心）

LangGPT 的核心方法论输出。六个层次定义 AI 角色：

• Role：角色名称/标题（如「专家分析师」「FitnessGPT」）
• Profile：身份和能力描述（含 Author/Version/Language/Description）
• Skills：具体技能定义（Skill-1, Skill-2 等）
• Rules：边界和约束（如「不要打破角色设定」「不要编造事实」）
• Workflow：交互逻辑（分析→计划→执行等步骤）
• Initialization：开场白和初始化设置

🔧 变量和引用

使用 <Variable> 语法实现动态内容，如 作为 <Role>，你必须遵守 <Rules>。创建自引用提示词，在复杂指令中保持一致性。

📝 命令系统

定义可复用的操作命令（如 /help 显示所有命令、/continue 恢复中断输出、/improve 增强响应），改善用户体验。

🔀 条件逻辑

为提示词增加智能判断：如果用户提供[代码]则分析并建议改进，否则如果提问[问题]则提供详细解释。

🤖 Claude Code Skill 集成（核心差异化）

LangGPT 官方提供了 Claude Code Skill。安装后可在 Claude Code 中输入 /langgpt 调出结构化提示词模板。包含丰富的示例库（健身规划、小红书写手、起名大师等）和模型兼容性指南。

🧠 LangGPT GPTs / Kimi+

在 ChatGPT 中使用 LangGPT GPTs 自动生成结构化提示词（GPT-4 完整功能生成器 + GPT-3.5 精简版）。Moonshot Kimi 用户可通过 Kimi+ 使用 LangGPT。

📚 7 大模型专属提示词集合

LangGPT 生态维护了 7 个针对不同 AI 模型优化的提示词集合仓库：ChatGPT(中文)、Claude、DeepSeek、Gemini、Grok、通义千问、豆包，以及 Llama 2/3。另有 Awesome-Multimodal-Prompts（多模态提示词）、deep-research-prompts（深度研究）、awesome-voice-prompts（语音 AI）等专业领域集合。

📖 理论基础（11 篇深度文章）

LangGPT 项目提供了 11 篇理论基础文章，探讨对话动力学、五种理性、镜像性倾向、统计重力井、Prompt 的本质等深层次内容。

补充说明： LangGPT 的核心差异化壁垒为「六层结构化提示词设计方法论（Role→Profile→Skills→Rules→Workflow→Initialization）+ arXiv 学术论文 + Claude Code Skill/GPTs/Kimi+ 多平台集成 + 7 个模型专属提示词集合 + 11 篇理论基础文章 + 完全免费开源（MIT）+ 12.2K Stars」，区别于纯提示词集合或管理工具。

💰 三、免费与收费规则（仅供参考以官网最新为准）

真实费用规则：

• LangGPT 核心框架完全免费开源（MIT 协议）
• 所有 GPTs 需要 ChatGPT Plus 订阅（属 OpenAI 收费，非 LangGPT）
• Claude Code Skill 需 Anthropic Claude 相关订阅
• 所有费用以官方最新公示为准

🖥️ 四、支持使用方式与运行说明

🚀 1. 支持使用方式

方法一：掌握模板（5 分钟上手）：

1. 克隆/下载 LangGPT 仓库
2. 学习六层基础结构：Role→Profile→Skills→Rules→Workflow→Initialization
3. 使用 Markdown 格式编写提示词
4. 应用到 GPT-4/Claude/DeepSeek 等模型中

方法二：使用自动化工具：

1. 访问 LangGPT GPTs（ChatGPT）或 Kimi+ LangGPT（Moonshot）
2. 描述你的需求
3. AI 自动生成结构化提示词

方法三：Claude Code Skill（推荐）：

1. 安装 LangGPT Skill（通过 /plugin marketplace add langgptai/claude_marketplace）
2. 在 Claude Code 中输入 /langgpt
3. 使用结构化提示词模板

⚙️ 2. 运行说明

• 🆓 完全免费开源（MIT）
• 🌐 GitHub 仓库 + GPTs + Claude Code Skill + Kimi+ + 飞书知识库
• 🧠 理论基础：arXiv:2402.16929 学术论文
• ⭐ 社区规模：12,200+ GitHub Stars / 936 Fork
• 📚 生态仓库：7 个模型专属提示词集合（ChatGPT/Claude/DeepSeek/Gemini/Grok/豆包/通义千问）
• 🎨 核心输出：六层结构化模板方法论
• ⚠️ 注意事项：GPTs 需 ChatGPT 账号，Claude Skill 需 Claude 环境

📍 五、产品核心优势与适用人群落地场景

⚠️ 六、官方使用须知

• LangGPT 是云中江树创建的结构化、可复用的提示词设计框架，核心理念为「让每个人都成为提示词专家」。
• 六层结构化模板：Role→Profile→Skills→Rules→Workflow→Initialization，借鉴编程范式。
• 学术论文发表在 arXiv:2402.16929。
• GitHub 上拥有 12,200+ Stars、936 Fork。
• 生态系统：LangGPT GPTs、Kimi+ LangGPT、Claude Code Skill、飞书知识库。
• 维护 7 个不同模型专属提示词集合（ChatGPT/Claude/DeepSeek/Gemini/Grok/通义千问/豆包等）。
• 完全免费开源（MIT 协议）。
• 仅通过 GitHub 官方仓库可保障内容完整与最新。

❓ 七、常见问题解答

🔍 八、替代方案与对比参考

1. 云端 AI 产品竞品对比分析

2. 本地部署方案竞品对比分析

3. 通用大模型能力横向评估

4. 模型选型适配场景推荐指南

5. 开源模型生态与安全下载渠道

6. 开源替代方案与本地自建评估

选型建议：

• 小白用户（AI 提示词初学者/想系统学习提示词工程）：直接学习 LangGPT 的五分钟快速开始模板，使用 LangGPT GPTs 自动生成结构化提示词。从 LangGPT 的结构化方法论入门，比零散学习效率高得多。

• 技术用户（有 Claude Code 使用经验/开发者）：安装 LangGPT Claude Code Skill，在 /langgpt 命令下直接使用结构化模板。同时可研究 LangGPT 的理论基础文章（11 篇）加深对提示词本质的理解。

• 企业用户（提示词标准化管理）：LangGPT 的六层结构化模板（Role/Profile/Skills/Rules/Workflow/Initialization）可作为企业内部提示词的标准规范，结合旗下各模型的专属提示词集合（ChatGPT/Claude/DeepSeek/Gemini 等）统一团队提示词质量。

开源方案需要组合自建提示词文档（方法论）+ 自定模板格式 + 自行研究和积累理论基础 + 自建示例库等至少 4 个项目，但： ① 每一环都需要从零开始研究、实践和积累——形成如 LangGPT 的六层结构化体系需要大量实战经验和理论知识； ② LangGPT 的 11 篇理论基础文章（对话动力学、五种理性、镜像倾向、统计重力井等）和学术论文（arXiv:2402.16929）是经学术检验的提示词工程理论成果——自建方案难以复现同等的理论深度； ③ Claude Code Skill、GPTs、Kimi+ 等多平台集成和 7 个模型专属提示词集合需要长期的生态积累； ④ 飞书知识库中的精选资源和社区贡献是经过用户检验的实战沉淀。 对于追求系统化、理论化、有学术支撑的提示词工程方法论的用户，LangGPT 的「六层结构化模板 + arXiv 论文 + Claude Code Skill/GPTs/Kimi+ + 7 个模型集合 + 11 篇理论 + 12.2K Stars + MIT 开源」是最佳选择。