prompts.chat：世界最大的开源 AI 提示词库

       Prompt Engineering（提示词工程）是 AI 时代的核心技能，而谈到提示词资源，prompts.chat 是绕不开的名字。它的前身是鼎鼎大名的 Awesome ChatGPT Prompts——2022 年 12 月最早的提示词库，现已发展为"世界最大的开源 AI 提示词库"：143k+ GitHub stars，被 Forbes、Harvard、Columbia 引用，OpenAI 联合创始人都点赞，适用于 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等所有主流模型。从提示词库到儿童教育，从交互式电子书到自托管，它已是完整的提示词生态。本文带你了解它的全貌。参考 prompts.chat 与 GitHub 仓库。

1、概述：prompts.chat 是什么

       prompts.chat 是一个精心策划的 AI 提示词集合，最初为 ChatGPT 创建，但这些提示词对任何现代 AI 助手都同样有效。它是 Prompt Engineering 领域事实上的"行业起点"——很多关于"怎么写好提示词"的共识，都源自这个项目。

前身          Awesome ChatGPT Prompts（2022 年 12 月，最早的提示词库）
----------------------------------------------------------------------
定位          The world's largest open-source prompt library for AI
适用模型      ChatGPT / Claude / Gemini / Llama / Mistral 及更多
影响力        143k+ GitHub stars · GitHub Staff Pick
权威背书      Forbes 报道 · Harvard / Columbia 引用 · 40+ 学术引用
              Hugging Face 最受喜爱数据集
大佬点赞      Greg Brockman / Wojciech Zaremba（OpenAI 联合创始人）
              Clement Delangue（Hugging Face CEO）/ Thomas Dohmke（前 GitHub CEO）

       核心要点：

       1. 它是第一个提示词库（2022 年 12 月），定义了"提示词集合"这个品类

       2. 143k+ stars，是 GitHub 上最受欢迎的 AI 资源之一

       3. 提示词跨模型通用——不是只给 ChatGPT，Claude/Gemini/Llama 都能用

       4. 从学术（Harvard/Columbia）到产业（Forbes）到 AI 创始人，全方位背书

2、核心资产：角色扮演提示词范式

       prompts.chat 最大的贡献，是普及了"角色扮演（Act as X）"这一提示词范式：给 AI 一个明确身份和任务，输出质量会显著提升。这已成为 Prompt Engineering 的基础手法。

// 核心范式：Act as X（让 AI 扮演一个角色）
"I want you to act as a [角色]. I will provide some details about...
You will [做什么]. My first request is: [具体请求]"

// 经典提示词示例（库中数百个）
- Act as a Linux Terminal       // 让 AI 模拟 Linux 终端，输入命令返回结果
- Act as an English Translator  // 让 AI 担任翻译，任意语言翻成英文
- Act as an Interviewer         // 让 AI 当面试官向你提问
- Act as a JavaScript Console   // 让 AI 模拟 JS 控制台执行代码
- Act as a Stand-up Comedian    // 让 AI 当脱口秀演员创作段子
- Act as a Travel Guide         // 让 AI 当导游推荐行程

       核心要点（为什么这个范式有效）：

       1. 赋予身份："act as a 终端"让 AI 进入"终端"的语义空间，输出符合该角色

       2. 明确任务边界：告诉它"只做这件事"，减少跑题与幻觉

       3. 给出第一请求：用"My first request is"启动交互，可多轮推进

       4. 这个范式简单到一句话，却几乎是所有"高质量提示词"的共同骨架

3、四种获取方式

       prompts.chat 把同一份提示词库以多种形态分发，覆盖"人类浏览"和"程序消费"两类需求：

方式                地址                                      适合
------------------------------------------------------------------------------
网站浏览            prompts.chat/prompts                      人类查找、复制即用
GitHub 源文件       PROMPTS.md（raw 原文）                    阅读 / Git 跟踪更新
CSV 数据            prompts.csv                              程序处理、批量导入
Hugging Face 数据集 fka/prompts.chat（HF Dataset）            训练 / 微调 / 检索

       核心要点：

       1. 网站（prompts.chat/prompts）适合人——搜索、点击、一键复制

       2. PROMPTS.md 适合极客——纯 Markdown，可 star 仓库跟踪更新

       3. CSV 适合工程——结构化数据，便于程序读取与批量处理

       4. Hugging Face 数据集适合研究——可直接喂给模型微调或做检索，是"最受喜爱的数据集"

4、交互式 Prompting 电子书

       除了"提示词字典"，项目还配套了一本免费、交互式的提示工程指南，25+ 章节，从基础到进阶系统讲解。

// The Interactive Book of Prompting（免费交互式电子书）
覆盖主题：
  - 提示工程基础
  - 思维链（Chain-of-Thought）推理
  - 少样本学习（Few-shot Learning）
  - AI 智能体（AI Agents）
  - ... 共 25+ 章节

获取：fka.gumroad.com/l/art-of-chatgpt-prompting
源码：github.com/f/prompts.chat/tree/main/src/content/book

       核心要点：

       1. 不只是"给鱼"（提示词），还"教钓鱼"（提示工程方法论）

       2. 25+ 章节覆盖 CoT、Few-shot、Agents 等主流技巧

       3. 交互式——边读边练，比纯文字更易上手

       4. 免费开放，源码在仓库 src/content/book 下，可自托管或贡献

5、儿童版 Promi：游戏化教孩子与 AI 沟通

       prompts.chat/kids 是一个面向 8-14 岁儿童的游戏化冒险，通过谜题和故事教孩子如何与 AI 沟通。这是少有的"为下一代设计"的 AI 素养产品。

// Prompting for Kids（prompts.chat/kids）
定位          面向 8-14 岁儿童的 AI 沟通教学
形态          交互式、游戏化的冒险（谜题 + 故事）
吉祥物        Promi
目标          教孩子"如何向 AI 提问、如何描述需求"
入口          prompts.chat/kids

       核心要点：

       1. 面向 8-14 岁，用游戏化（冒险/谜题/故事）而非说教教学

       2. 教的是"与 AI 沟通的能力"——这是下一代的基本素养

       3. 有专属吉祥物 Promi，降低距离感

       4. 体现了项目"从开发者到儿童"的全年龄覆盖野心

6、自托管你的专属提示词库

       企业或团队可以部署私有提示词库，支持自定义品牌、主题和鉴权。一行 npx 命令即可起一个新库。

# 方式一：快速创建（推荐）
npx prompts.chat new my-prompt-library
cd my-prompt-library

# 方式二：手动 clone
git clone https://github.com/f/prompts.chat.git
cd prompts.chat
npm install && npm run setup     # setup 向导配置品牌/主题/鉴权/功能

# 向导可配置项：
#   - 品牌与主题定制
#   - 鉴权：GitHub / Google / Azure AD 登录
#   - 功能开关
# 推荐 PostgreSQL 数据库（托管库推荐 Neon）

       核心要点：

       1. npx prompts.chat new 一行起新库，开箱即用

       2. setup 向导配置品牌、主题、鉴权、功能，无需手改配置

       3. 支持 GitHub / Google / Azure AD 登录，适合企业内部部署

       4. 数据库用 PostgreSQL（托管推荐 Neon），适合团队沉淀私有提示词资产

7、为什么它能成为行业标杆

       一个提示词集合能拿到 143k stars、被哈佛引用、被 OpenAI 创始人点赞，绝非偶然。拆解它的成功要素：

       - 先发优势 + 持续演进：2022 年 12 月最早问世，且从 Awesome 清单进化到完整网站生态

       - 开源与社区：prompts.chat/prompts/new 提交的提示词会自动同步到 GitHub，社区共建

       - 多形态分发：网站 / MD / CSV / Hugging Face，覆盖人读与机读

       - 跨模型中立：不绑定 ChatGPT，强调适用所有主流 AI，避免站队

       - 从字典到体系：不止给提示词，还出书、做儿童版，把"提示工程"做成完整学习路径

       核心要点：

       1. 先发占住"第一提示词库"的认知，再靠持续演进守住

       2. 社区共建（网站提交自动同步 GitHub）让内容持续膨胀

       3. 多形态分发让"人"和"程序"都能消费，扩大受众

       4. 从"提示词字典"升级到"提示工程学习生态"，构建了长期壁垒

8、总结

       prompts.chat 的价值，在于它既是"提示词的字典"，也是"提示工程的教科书"，还是"可自托管的平台"。它从 2022 年的一个 Awesome 清单，长成了覆盖全年龄、全形态的提示词生态。

       关键要点：

       - 定位：世界最大开源 AI 提示词库（前身 Awesome ChatGPT Prompts），143k+ stars

       - 核心：普及了"Act as X"角色扮演提示词范式，是 Prompt Engineering 的基础

       - 分发：网站 / PROMPTS.md / CSV / Hugging Face 四种形态

       - 延伸：25+ 章节交互式电子书 + 8-14 岁儿童版 Promi

       - 自托管：npx prompts.chat new，支持品牌/主题/GitHub·Google·Azure AD 鉴权

       - 标杆原因：先发 + 开源共建 + 多形态分发 + 从字典到生态的体系化

       对于想系统提升"与 AI 对话能力"的开发者、教育者、产品人而言，prompts.chat 是绕不开的第一站——它不只是一个"复制提示词"的网站，更是一套从"会用"到"教别人用"再到"自建平台"的完整生态。读懂"Act as X"这个最朴素却最强大的范式，再顺着它的电子书学到 CoT、Few-shot、Agents，你就掌握了 AI 时代最实用的元技能。而它"先发 + 开源 + 多形态 + 体系化"的成功路径，对任何想做"AI 内容平台"的人都是绝佳范本。