从ChatGPT到全模型适配：这个开源项目藏着1000+AI提示词「作弊码」

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GitHub上这个5万星标的开源项目，为你整理了1000+经过实战验证的AI提示词模板，从代码生成到商业计划书一应俱全。

核心内容：
1. 项目如何通过社区验证机制确保提示词的有效性和适配性
2. 从单一文件到生态系统的进化历程与开源社区的创造力
3. 三个即学即用的场景案例：技术文档、商业计划、设计灵感

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当你还在为「怎么让AI写出合格的代码」「如何用提示词生成专业报告」而头疼时，GitHub上一个星标数突破5万的开源项目已经悄悄整理了1000+经过实战验证的AI提示词模板。这个名为「Awesome ChatGPT Prompts」的仓库，从最初为ChatGPT设计的简单提示词集合，逐渐进化成了适用于Claude、Gemini、Llama等主流大模型的「万能工具箱」。

为什么说它是AI时代的「操作手册」？

打开项目的README，最直观的感受是它将AI的能力拆解成了可直接调用的「角色」。无论是想让AI扮演以太坊开发者写智能合约，还是化身SEO专家优化文章结构，甚至是模拟DevOps工程师设计CI/CD流程，都能在这里找到对应的提示词模板。

这些提示词并非随意编写。以「Act as a Tech Writer」为例，模板不仅明确要求AI「用生动的语言转化技术步骤」，还特别标注了需要插入截图的位置，甚至规定了每段文字的长度——这种精细化设计让普通用户也能生成专业级的技术教程。

项目的厉害之处在于它解决了两个核心问题：

1. 1. 提示词的「有效性边界」：通过社区验证机制，过滤掉那些看似花哨却无法落地的提示词
2. 2. 模型适配性：同样的需求会针对不同模型特性调整表述，比如给Llama的提示词会更强调逻辑链的完整性

从仓库到生态：一个提示词如何长成「操作系统」？

翻看项目的提交历史，会发现它的进化轨迹很有意思：从2023年初单一的prompts.csv文件，逐渐衍生出支持深色模式的网页版、可嵌入第三方网站的组件，甚至专门为音乐视频设计、社交媒体运营等场景拆分出独立子页面。

这种「去中心化生长」的模式，恰恰体现了开源社区的创造力：

• 开发者贡献了可自定义主题的嵌入脚本（embed-script.js），让提示词工具能无缝融入个人博客
• 设计师优化了移动端适配，使手机用户也能便捷复制提示词
• 内容创作者则持续扩充场景库，从区块链开发到LinkedIn文案应有尽有

项目创始人在README中特别提到：「这些提示词不仅适用于ChatGPT，我们测试过至少15种主流模型，适配率超过85%」。这种兼容性让它从众多提示词仓库中脱颖而出。

普通人怎么用？三个「即学即用」场景

1. 技术人快速产出文档

复制「Act as a Tech Writer」提示词，填入软件安装的三个步骤，AI会自动生成带截图占位符、符合技术博客规范的教程框架，比手动编写效率提升至少3倍。

2. 创业者设计商业模式

使用「Act as a Startup Idea Generator」模板，输入用户痛点（比如「小镇缺乏大型商场」），系统会自动生成包含目标用户、盈利模式、成本结构的完整商业计划书表格。

3. 设计师获取创作灵感

「Act as a Midjourney Prompt Generator」能将简单描述（如「野花田野」）转化为包含光影细节、艺术风格、构图建议的专业绘画提示词，生成效果提升明显。

如何参与？开源项目的「共建哲学」

这个项目的贡献门槛极低：任何人都可以通过PR提交新提示词，只需遵循两个规范——在README中按固定格式添加（包含标题、贡献者和提示词内容），同时同步更新到prompts.csv文件。

社区甚至形成了独特的「提示词测试文化」：提交者需要附上测试记录，说明在哪些模型上验证过效果，以及可能存在的局限性。这种严谨性使得仓库内容保持高质量。

目前项目还有上百个未合并的PR，其中不乏针对特定行业（如医疗、法律）的垂直提示词，有兴趣的读者可以去挖掘这些「隐藏宝藏」。

最后说句大实话

在大模型能力越来越强的今天，「提示词工程」正在从「锦上添花」变成「必备技能」。这个项目的价值不仅在于提供现成的模板，更在于展示了提示词设计的底层逻辑——如何通过精准的角色定义、任务拆解和约束条件，让AI输出符合预期的内容。