GitHub 和 Gitee 是知识的集散地，像是流淌着代码与思想的河流，时刻有新的激流涌动。但问题是，这条河太宽了，信息太多，反而让人无从下手。想找到那些关于 Prompt 研究的最新进展，不仅要会搜索，更要懂得如何像淘金者一样筛选出真正有价值的信息。

搜索引擎给出的答案是“在 GitHub 搜索关键词”，但这么做的人，通常会被铺天盖地的代码仓库淹没，几分钟后就关掉了页面，甚至连一个像样的仓库都没点进去。这不是获取信息的正确方式。

一、进入信息的暗流：搜索之外的路径

在 GitHub 或 Gitee 上寻找 Prompt 相关研究，不能只靠搜索。关键词能找到的，往往只是已经沉淀下来的内容，而真正的新进展，往往藏在动态流、活跃的讨论区里。

1. 关注“探索”页面，而不是直接搜索
GitHub 的 Trending 和 Topics 页面，是发现新鲜内容的关键。很多新的 Prompt 研究会在“Trending”中短暂露面，然后消失。如果每天都浏览一下，就能提前看到趋势苗头。

2. 盯住“活跃的 Pull Requests”
代码库里，真正有价值的东西往往藏在 Pull Requests（PR） 里，而不是主仓库。PR 是开发者提交的新代码，其中很多涉及对 Prompt 的优化、新算法的实现。这是最前沿的技术交锋地，比正式发布的仓库更能看出行业的最新走向。

3. 深挖 Issues 里的争论
比 PR 还重要的，是 Issue 区。这里是开发者们提出问题、讨论改进的地方，很多新的 Prompt 研究还没被整理成代码，就已经在这里讨论得热火朝天。
找一个热门的 AI 仓库，比如 awesome-chatgpt-prompts 或 prompt-engineering，进入它的 Issue 区，找到那些高点赞、高评论的讨论，通常能发现最新的研究方向。

二、如何筛选高质量的 Prompt 研究

即使找到了这些信息，很多人还是会陷入一个困境：信息太多，不知道哪些有价值。

1. 关注“仓库的进化速度”
一个好的 Prompt 研究项目，不是“一次性发布”，而是持续更新的。如果一个仓库一周内有多次 commit，说明这个项目仍在迭代。反之，哪怕 star 数再多，但半年没更新，那它基本已经停止探索，价值不大。

2. 盯住 Fork 数，而不是 Star 数
Star 代表“这个仓库被多少人收藏”，但 Fork 才是“多少人真正用它来做研究”。很多被疯狂 Star 的仓库，实际是因为一篇博文推荐，而不是因为内容真的好。而 Fork 多的，说明开发者们真的在用它，代表这个仓库的价值更高。

3. 关注“使用案例”而不是代码
光看代码，你可能会觉得一头雾水；但如果某个仓库里有“真实的 Prompt 实验”，比如“用这个 Prompt 让 GPT-4 更好地生成摘要”、“优化后的 Prompt 提高了 30% 生成质量”，那么它的价值立刻就凸显出来了。
重点关注 README 里的实验结果，或者仓库的 examples/ 目录，看看是否有实际的使用案例。

三、如何找到 Prompt 研究的“原始来源”

很多人只是在 GitHub 和 Gitee 里搜索，结果永远落后一步，因为新的研究并不会先出现在代码库，而是出现在论文、Twitter 和 Discord 里。

1. 追踪 arXiv 上的 Prompt 研究
很多新的 Prompt 工程研究，首先会出现在 arXiv（开放论文平台）上，比如“Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning”。
在 arXiv 搜索 “prompt engineering” 或 “LLM prompting”，可以找到最新的论文，然后再去 GitHub 搜索这篇论文的代码实现。

2. 在 Twitter 关注 Prompt 研究者
GitHub 只是代码的存放地，而 Twitter 上才是研究者们真正的讨论场。很多 AI 研究者会先在 Twitter 上分享他们的新发现，过几天才会整理到 GitHub 上。关注一些大牛，比如 @karpathy、@gwern，就能比别人更早看到最新的 Prompt 研究。

3. 潜入 AI Discord 社群
最核心的 Prompt 研究者们，往往会在 Discord 里分享他们的实验，而不是在公开的博客或论文里。像 EleutherAI、OpenAI Community 这样的 Discord 服务器，里面充满了 Prompt 研究者，很多新发现会在这里提前曝光。

四、如何第一时间获取 Prompt 研究的更新？

找到 Prompt 研究的最新进展并不难，难的是持续跟踪，确保自己始终站在前沿。

1. 设定 GitHub 关注提醒
GitHub 允许对某个仓库、某个话题（topic）或某个用户设定提醒。这样，每当有新的 Prompt 相关仓库或研究更新时，都会收到通知。
具体做法：

• 在 GitHub 里搜索 topic:prompt-engineering，然后点击 Watch 按钮，选择 All Activity

• 找到活跃的 AI 研究者，比如 @OpenAI、@EleutherAI，点击 Follow

• 对特定的仓库，比如 awesome-chatgpt-prompts，选择 Watch

2. 订阅 AI 研究者的 RSS
很多人忽略了 RSS 这个工具，但它是获取最新研究最快的方法之一。像 arXiv、Twitter、Hacker News 这些平台，都可以用 RSS 订阅最新的 Prompt 研究。
可以使用 feedly 或 inoreader 订阅这些源头，确保不会错过任何关键更新。

3. 每天用 10 分钟浏览 AI 社区
获取信息最重要的不是一次找到大量的内容，而是每天保持输入。哪怕只是花 10 分钟看看 Twitter、Hacker News、GitHub Trending，也能确保自己一直站在 AI 研究的前沿，而不会被时代甩在后面。

结语：找到信息，不如比别人快一步

很多人之所以找不到 Prompt 研究的最新进展，不是因为信息太少，而是因为他们的方式太传统。
光靠 GitHub 搜索，注定慢一步；光看 Star 数，注定看不到真正有价值的项目。
真正聪明的方式，是盯住“活跃的 Pull Requests”；是去 arXiv 找论文，再去 GitHub 追踪实现；是提前进入 Discord 社群，而不是等研究成熟后才看到它的代码。

这不是一场搜索，而是一场信息争夺战。谁能比别人更早发现新趋势，谁就能在 AI 时代占据先机。