LangGPT是一个结构化提示词设计框架，通过编程语言思维让每个人都能成为提示词专家，已成为国内最具影响力的提示词工程社群。
一、工具概览
LangGPT（Language for GPT）是由”云中江树”创建的开源提示词工程框架，旨在通过结构化、模板化的方法帮助用户创建高质量的ChatGPT提示词。该项目将提示词设计从”作文题”转变为”填空题”，大大降低了编写门槛的同时，使提示词更加清晰和强大。
LangGPT可以被视为专门为大语言模型设计提示词的编程语言，它融合了编程语言的系统性、规范性和可复用性特点，同时保留了自然语言的灵活性和可扩展性。项目自2023年5月开源以来，已在网易、字节跳动等知名企业实际应用，并建立了上百人参与的知识库和数千人的交流社群。
核心技术特点包括双层结构设计，由内置模块和扩展模块组成，支持变量、命令、提醒等高级功能。LangGPT结构化提示词也成为了字节coze平台的推荐提示词范式。
二、核心功能深度解析
2.1 结构化模板系统
LangGPT的核心是Role模板，主要由四个部分组成：Profile（角色简历）、Rules（角色必须遵循的规则）、Workflow（角色工作流程）和Initialization（初始化角色）。通过这套模板，用户可以像填写简历一样创建AI角色。
Role模板采用Markdown格式，结构清晰：包括角色名称、作者信息、版本号、语言设置、角色描述、技能清单等要素。这种标准化格式让提示词编写变得规范化和可复用。
2.2 高级语法功能
变量系统：LangGPT中使用”<>”标识变量，包括<Role>变量（指代整个角色内容）、<Rules>变量（指代规则部分）、<Language>变量（指代语言字段值）等。
命令功能：支持使用”/”作为命令前缀，如”/help”提供帮助文档、”/continue”续写文本等实用命令。
提醒机制：通过Reminder功能可以缓解ChatGPT的遗忘问题，让AI始终记住角色设定。
2.3 多格式支持
虽然主要采用Markdown格式，但LangGPT也支持JSON、YAML等其他标记格式，用户可根据需求选择最适合的格式。实践中，具有闭合结构的语法甚至性能更加稳定。
2.4 性能表现
使用门槛低，新手可在几分钟内上手。与传统提示词相比，LangGPT极大地增强了LLM生成高质量回复的能力，并且框架能有效指导LLM自动化生成高质量提示词。
三、商业模式与定价
LangGPT采用完全开源的商业模式，项目托管在GitHub上，代码和文档完全免费开放。用户可以免费访问所有功能，包括：
- 核心框架：免费使用所有模板和语法功能
- 文档资源：提供详细的使用指南和示例
- 社区支持：参与社群交流和知识分享
- 工具生态：包括GPTs版本、多平台适配等扩展工具
商业价值主要通过以下方式实现：
- 企业培训和咨询服务
- 与大厂合作推广应用
- 开源社区的影响力建设
- 学术研究和论文发表
这种开源模式有效降低了用户使用成本，同时通过社区贡献实现项目的持续发展和优化。
四、适用场景与目标用户
4.1 主要适用场景
企业级AI应用开发：已在网易、字节跳动等大厂实际应用，适用于构建企业级聊天机器人、智能客服等场景。
个人提示词优化：帮助个人用户系统化地改进与AI的交互效果，提升工作效率。
教育培训领域：为提示词工程师培训提供标准化教学内容和实践框架。
研究开发：支持AI应用开发者快速构建和测试不同的提示词策略。
4.2 目标用户群体
AI工具使用者：希望提升AI交互效果的普通用户，通过结构化模板快速掌握提示词技巧。
开发者和工程师：需要在AI应用中集成高质量提示词的技术人员。
企业用户：寻求标准化、可复用提示词解决方案的企业，特别是已采用LangGPT的百度、智谱、字节、华为等主流大模型平台用户。
研究人员：从事提示词工程、AI交互研究的学者和研究机构。
4.3 不适合的情况
- 对结构化要求不高的简单交互场景
- 偏好完全自由格式的创意写作用户
- 只需要一次性使用而不关心复用性的场景
五、市场地位与竞品对比
5.1 市场地位
LangGPT在GitHub开源社区获得了数万star，成为全球趋势热榜前十项目，并发表了学术论文。当前已发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。
项目获得了创业邦等知名媒体报道，并与华为、百度等知名公司进行密切交流合作。在提示词工程领域确立了标准制定者的地位。
5.2 主要竞品对比
vs. CRISPE框架：CRISPE包含角色(CR)、洞察力(I)、指令(S)、个性(P)、实验(E)五个要素，相比LangGPT结构相对简单，但缺乏变量和命令等高级功能。
vs. COAST框架：COAST强调背景(Context)、目标(Objectives)、行动(Action)、支持(Support)、技术(Technology)，更适合项目管理场景，但通用性不如LangGPT。
vs. BROKE框架：BROKE融合OKR方法论，包含背景、角色、目标、关键结果、评估五部分，偏向目标管理，学习成本较高。
5.3 差异化优势
- 结构标准化：提供最完整的模板体系和语法规范
- 企业验证：已被多家知名企业实际采用，证明了商业价值
- 生态完整：从框架到工具到社区的完整生态支持
- 学术支撑：有正式的学术论文支持理论基础
- 持续迭代：开源社区保证了功能的持续优化和扩展
六、用户体验评价
6.1 学习体验
上手难度：极低。通过模板化设计，LangGPT将提示词创建从作文题变为填空题，新手可在几分钟内掌握基本用法。
文档质量：优秀。提供了详细的使用指南、丰富的示例和完整的对话演示，帮助用户快速理解和应用。
社区支持：活跃。拥有数千人的交流社群和上百人参与的知识库建设，用户问题能够得到及时响应。
6.2 使用体验
效果稳定性：实验证明LangGPT在引导LLM执行任务方面性能优于基线提示，输出质量更加稳定可靠。
复用便利性：模板化设计使得优秀提示词可以轻松复制和改进，大大提高了工作效率。
扩展灵活性：支持用户根据具体需求添加、删除、修改模板内容，既有标准又有灵活性。
6.3 技术支持
工具集成：提供GPTs版本和多平台适配，方便用户在不同环境中使用。
更新频率：项目持续开发完善中，定期发布新功能和改进，保持与AI技术发展同步。
总结评价
推荐指数：★★★★☆
LangGPT作为国内领先的结构化提示词框架，在降低使用门槛、提升输出质量、促进知识复用等方面表现出色。其编程语言思维的设计理念独特且实用，已获得企业级验证和学术认可。
主要优势：完全开源免费、学习成本低、效果稳定、企业验证、生态完整。
改进空间：可进一步丰富高级功能、扩大国际影响力、增加更多行业模板。
适用建议：强烈推荐给需要系统化提升AI交互效果的用户，特别是开发者和企业用户。对于追求标准化和可复用性的场景，LangGPT是当前最佳选择之一。
