如何快速掌握GPT提示词库Awesome Prompts面向新手的完整使用指南【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 是一个免费开源的提示词库收录了 GPT Store 里评分最高的那些 GPT 所使用的提示词。它帮你省掉自己琢磨提示词的功夫复制任意一条提示词粘贴到 AI 对话框对方立刻进入对应的角色设定不需要任何学习成本。它是什么 / 为什么值得关注Awesome Prompts 是一个社区维护的开源仓库系统性收集了 GPT Store 中长期霸榜的 GPTs 背后的提示词目前 prompts/ 目录已收录 376 个提示词文件覆盖编程开发、学术写作、创意设计、学习教育等 20 多个类别。它的核心亮点有三点提示词都是复制即用文件里直接就是完整内容不需要二次加工除了模板仓库还收录了提示词工程进阶内容比如 prompt attack提示词攻击与 prompt protect提示词防护的论文索引按场景分类清晰文件名即用途找起来不费劲5 分钟上手克隆提示词库快速开始第一步把仓库克隆到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts完成后你本地会多出一个 awesome-prompts 目录核心内容都在 prompts/ 里。第二步打开 prompts/ 目录你会看到 376 个 .txt 和 .md 文件每个文件对应一个应用场景文件名就是它的用途。第三步随便打开一个文件比如Professional Coder.md把内容整体复制粘贴进 AI 对话框。你会看到 AI 立刻以编程专家的口吻回应你并主动说告诉我你想做什么项目。这个提示词库的受欢迎程度从 2024 年起持续攀升assets/ 目录里附了一张星标增长图可以直观感受核心功能实战3 个高频场景用编程提示词生成完整项目场景你想让 AI 帮你从零写一个小的 Web 项目。操作复制 Professional Coder 提示词粘贴后描述需求比如用 Python 写一个待办事项应用。效果它会先一句话交代技术框架再输出项目目录结构然后一小步一小步写代码每步停下等你说next再继续不会一次性吐一堆看不懂的代码。用学术助理写论文场景你要写或润色一篇学术论文。操作使用 Academic Assistant Pro 提示词直接丢给它选题或初稿。效果它先给出大纲再动笔用 Markdown 组织内容带参考文献编号、数据表格和 LaTeX 公式篇幅长时先交付第一部分再用三个关键词引导你继续。用 Meta MJ 生成 AI 绘图指令场景你想用 Midjourney 出图但不知道怎么填参数。操作使用 Meta MJ 提示词用大白话描述画面。效果它会解析你的描述自动补上宽高比、chaos、风格强度等参数输出一条可直接粘贴使用的绘图指令。高手进阶提示词定制技巧如果你嫌输出太长可以在提示词末尾补一句全文控制在 300 字以内大多数模板都接受这种追加约束。如果想把提示词套到自己的领域直接改角色描述即可例如把programming expert改成embedded firmware engineer回答会更贴合。如果效果不稳定试试两条提示词组合一条负责角色设定另一条专门规定输出格式和风格。常见问题新手最容易卡住的 3 个地方问376 个文件我该从哪个开始选 答打开 README.md按开头的分类目录找到你需要的场景比如 Coding Development再回 prompts/ 里挑对应文件。问复制了提示词为什么 AI 没有进入角色 答先检查文件里代码块内的内容是否完整复制再看第一轮对话里有没有夹带其他指令——先让它完整进入角色再提任务。问这些提示词可以随意修改吗 答可以它们本身就是开源分享的模板仓库也欢迎你把改好的提示词提回去。这个规模的提示词库不需要你全部记住用得上哪个拿哪个就够了。现在克隆仓库打开 prompts/ 挑一条顺眼的粘贴进对话框亲自看看差别有多大。【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