# Prompts.chat：帮助你更清楚地与人工智能沟通的提示词库

- Source: MechNext — https://mechnext.eu/zh/article/50-prompts-chat-a-library-of-prompts-for-clearer-communication-with-ai
- Published: 2026-10-23
- Updated: 2026-10-23
- Category: AI News
- Language: zh (Markdown in other languages: ?lang=en, ?lang=de, ?lang=sk, ?lang=pl, ?lang=ru)

> 这个社区提示词库提供现成的 AI 指令、实用范例和开发工具集成。本文介绍如何将它用于日常工作。

使用人工智能时，我们如何解释任务往往很重要。“写一篇文章”会留下许多需要猜测的细节。补充主题、目标读者、篇幅和所需来源，可以更准确地描述预期结果。[prompts.chat](https://prompts.chat/) 提供一个由社区分享现成指令的资料库，可以作为编写任务说明的起点。


这个项目于 2022 年 12 月以 **Awesome ChatGPT Prompts** 的名称创建。创始人在 GitHub 上使用 **@f** 这一账号，最初只是想整理自己使用的 ChatGPT 提示词。个人收藏逐步发展为一个公开平台，供大家交流使用 AI 的经验。[项目历史](https://prompts.chat/about)


提示词是用户向 AI 描述任务的指令，可以包含背景、结果要求、示例和限制条件。prompts.chat 收录了写作、编程、学习等活动的模板。按照项目文档的说明，这些模板可以用于 ChatGPT、Claude、Gemini 及其他现代 AI 助手。[项目 GitHub 仓库](https://github.com/f/prompts.chat)


使用方法可以很简单：找到合适的模板，阅读并按自己的需求调整，然后粘贴到与 AI 的对话中。单纯复制文字提示词不需要安装额外软件。


例如，为技术网站准备文章时，我们可以自行编写下面这样的任务说明：



> 请为小型企业网站的负责人写一篇中文文章。解释备份的用途、备份应包含哪些内容，以及如何验证恢复过程。使用通俗语言，加入一个实际示例，并提供文中提到的工具的官方文档链接。篇幅相当于一篇约 600 个英文单词的文章。


这段指令明确了读者、内容和写作方式。我认为，这正是此类资料库的价值：它展示了在开始工作前，我们可以向 AI 提供哪些信息。实际使用时，仍然值得根据具体任务调整模板，并在完成后检查结果。


对于开发者，项目还提供终端访问，以及通过 **MCP** 进行的集成。MCP 是让 AI 工具与外部服务通信的一种接口。专门的 [Claude Code 插件](https://github.com/f/prompts.chat/blob/main/CLAUDE-PLUGIN.md) 支持搜索提示词和技能、获取其内容，以及保存自己的任务指令。


组织可以部署**自己的私有提示词库**，设置独立的外观和身份验证。具体过程见[自行部署指南](https://github.com/f/prompts.chat/blob/main/SELF-HOSTING.md)。


项目源代码以 **MIT** 许可证公开。提示词文本和相关数据则以 **CC0** 提供，可以自由使用和修改。两者的适用范围在[项目许可文件](https://github.com/f/prompts.chat/blob/main/LICENSE)中有明确区分。


首次尝试时，只需打开[提示词库](https://prompts.chat/prompts)，选择一个模板并填入自己的任务。一个有用的比较方法是：再用自己的话提交同一任务，判断哪个结果更符合自己的要求。