awesome-prompts 提示词库：377 条 GPT 提示词，从直接复制到改成自己的

awesome-prompts 提示词库377 条 GPT 提示词从直接复制到改成自己的【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-promptsawesome-prompts提示词库收录 377 条可直接复制的 GPT 提示词模板按 20 多个分类组织覆盖编程、写作、学术、教育这些最常见的场景。它适合刚接触提示词工程、想让大模型帮你把日常写作和效率问题处理得更顺手的人。说白了你不必从零猜提示词怎么写——照着别人的抄一版再改成自己的就行。 哪些人适合从这套 GPT 提示词集合开始适合的人提示词新手刚起步、想知道一条像样的提示词长什么样。这里能直接看到 377 种现成写法比刷教程快。日常有大量文字产出的人写周报、润色论文、做总结。打开 README.md 的Writing Academic分类基本都能找到对应条目。想沉淀团队写作规范的人挑一条贴近业务的提示词做底稿再按自己部门的格式要求微调。不适合的人想要自动提示词优化工具自动改写、自动跑评测的读者——本仓库以人工精选的模板为主。需要完整生产级上下文工程、多智能体评测体系的团队——那要看工程化框架模板只是起点。 如何快速找到一条提示词表格、分类、原文三步定位最直接的入口是 README.md 里的 Prompts 表格每行给一个条目的名称、一句说明链接指向 prompts/ 目录下的具体文件。表格按Coding Development、Writing Academic、Learning Education、Meta Prompt Engineering等 20 余个分类组织。定位路径就三步打开 README.md在目录里选定分类在表格中扫一遍说明挑中一条点进链接把原文复制走。目录结构本身很薄顺带说一下顶层除prompts/全部提示词文件外只有assets/2 张配图、README.md 和 GPT_STORE.md——后者是早期 GPT Store 热门提示词的存档想回看 2023 年风格的提示词可以翻它。 挑一条试跑把 Academic Assistant Pro 粘贴到对话框演示用Writing Academic分类里的 Academic Assistant Pro。它分 Initial / Advanced 两版任选一版即可。场景动作你会看到什么论文段落要润色打开文件把代码块里的提示词原文整段复制粘贴进 ChatGPT 或任意大模型的对话界面发一句帮我把这段改成学术表达模型先给结构化提纲再动笔长文只交第一部分并用三个短关键词提示你索取下一段同一句话想要不同说法粘贴 Advanced 版后说润色这句话一次给至少三个备选版本自己挑注意它的行为不是靠你追问换来的而是模板写死了的分段输出、改写给三个候选、每步交完给三个短指令让你接着点。想换一档手感把代码块里个别词改掉就行。 提示词原文的共性三种反复出现的写法挑开具体条目看写法上的重复度很高。挑四种最典型的写法效果首句即角色。socratic_tutor.txt 开口就是 You are a Socratic tutor专业度与语气从第一行就被锁定后面的输出风格都有据可依分段交付用关键词续写。Academic Assistant Pro 规定 If the content is lengthy, provide the first part长文不一次输出完节奏由你控制不会看到半截长文干等改写任务给足候选。同一条要求 Provide at least three alternatives润色一次拿到三版对比减少来回沟通的成本用命令或编号步骤写死流程。SuperPrompt 里排满 /suggest_roles、/generate_prompt 等斜杠命令模型照单执行产出稳定可复现适合反复使用的场景一个共同信号这些提示词模板都把下一步该干什么提前写好了你只负责填内容和点继续。 把模板改成自己的用两条造提示词的提示词仓库里躺着两条造提示词的提示词定制时二选一SuperPromptPrompt Creater工作流斜杠命令式的结构化流程迭代式生成 主动追问适用场景从零搭一条完整提示词已有模糊想法想逐步磨细操作方式贴入后按 /suggest_roles、/generate_prompt、/revise_prompt 等命令走它先问主题之后每轮给出提示词草案、五个可加细节、三个澄清问题你回答它再改进两者理念一致先澄清、再生成、再修订。执行就是五个动作贴入模板开新会话整段贴 SuperPrompt 或 Prompt Creater 的原文。替换变量SuperPrompt 里的 {Quicksilver}、{Name} 占位符改成你的称呼Prompt Creater 则直接告诉它主题是什么。追加输出约束补上格式、长度、语气要求比如用中文、不用专业术语。试跑真实任务挑一个本周真要干的活发过去看生成的提示词好不好用。迭代并留痕记下哪句措辞让输出变好用 /revise_prompt 或回答澄清问题出下一版存好自己的副本。✅ 上手与贡献路径克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts浏览按 README.md 的 Prompts 表格找分类、点链接看原文README 后段还有 FrameworksDSPy、TextGrad 等自动优化方向、System Prompt Leaks、Papers多为 arXiv 链接注意它是 README 里的章节不是独立目录与 Official Guides想看提示词模板怎么用背后的工程化思路可以直接读。贡献新提示词走 Pull Request 提交到 prompts/ 对应分类改进现有条目时附修改理由。关注度长期在涨 收束与延伸阅读提示词模板的意义在于把怎么写这件事显性化你不必从零猜照着改就行。随着提示工程向上下文工程演进能读懂一条提示词、拆开它、再改出适合自己场景的版本这种能力会越来越吃香。想再深入一层三条延伸阅读Chain of Draft (2025)把每步推理压到 5 个词以内用更少的 token 逼近思维链的准确率适合想省成本又保留推理的读者。APE: Human-Level Prompt Engineers (2023)用大模型自动生成并筛选指令效果可超过人工手写是自动提示词方向的入门阅读。进阶模板 prompt_engineer.txt把提示词当软件制品管理覆盖 Zero-shot 到 ReAct 的设计模式、A/B 测试与回归测试比单条角色提示词更贴近生产。常用入口README.md分类目录与论文、框架索引prompts/377 条提示词原文GPT_STORE.md早期 GPT Store 提示词归档LICENSE许可协议【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考