提示工程（Prompt Engineering）是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示，从而高效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题，并帮助开发人员更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限。随着 ChatGPT 等大语言模型的爆火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻。有效的提示工程需要考虑哪些因素？如何利用LLM提示工程技术快速构建得心应手的应用？成为一个高（gao）效（xin）的 Prompt 工程师取决于哪些核心技能？
近日，全球领先的AI教育平台 DeepLearning 与 OpenAI 就共同推出了这样一门课程——《面向开发者的ChatGPT提示工程》。课程希望帮助开发人员利用 LLM 提示工程技术实现文本总结、推理、转换、扩展等应用，并构建自定义的聊天机器人，关键在于“授人以渔”——教大家探索适用于自己应用程序的 Prompt。
该课程由 AI 领域权威学者吴恩达教授联合 OpenAI 一起制作，课程总时长约90分钟，共九个章节（我们选取了前八章核心内容进行翻译）。前三章是理论介绍，后面的章节则为实践教学：
第一课：ChatGPT提示工程介绍
第二课：提示工程两大关键原则
第三课：提示工程需要迭代
第四课：总结类应用
第五课：推理类应用
第六课：转换类应用
第七课：扩展类应用
第八课：构建聊天机器人
第九课：总结
课程在较短的篇幅内清晰地介绍了 ChatGPT 提示工程的工作原理、特性以及多类型实践应用，被称作为 ChatGPT 提示工程课程中的“六边形战士”。其中对于提示工程的讲解十分扎实，且吴教授平易近人，对ChatGPT的实操娓娓道来，深入浅出地对知识点做系统性介绍。
ps：虽然吴恩达教授使用英文授课，但是矩池云已贴心地准备了中文字幕，可放心食用。