W pracy ze sztuczną inteligencją często liczy się sposób wyjaśnienia zadania. Polecenie „napisz artykuł” pozostawia dużo miejsca na domysły. Dodając temat, odbiorców, długość i wymagane źródła, dokładniej opisujemy oczekiwany wynik. Projekt prompts.chat oferuje społecznościową bibliotekę gotowych poleceń, które mogą być punktem wyjścia.

Projekt powstał w grudniu 2022 roku jako Awesome ChatGPT Prompts. Jego założyciel, znany na GitHubie jako @f, początkowo potrzebował uporządkować własne polecenia dla ChatGPT. Z osobistej kolekcji stopniowo powstała publiczna platforma wymiany doświadczeń z korzystania z AI. Historia projektu

Prompt to polecenie opisujące zadanie dla sztucznej inteligencji. Może zawierać kontekst, wymagania dotyczące wyniku, przykłady i ograniczenia. W bibliotece prompts.chat znajdziemy szablony do pisania, programowania, nauki i innych czynności. Według dokumentacji można ich używać z ChatGPT, Claude, Gemini i innymi współczesnymi asystentami AI. Projekt na GitHubie

Korzystanie może być proste: wyszukujemy odpowiedni szablon, czytamy go, dostosowujemy do własnych potrzeb i wklejamy do rozmowy z AI. Samo kopiowanie tekstowego polecenia nie wymaga instalowania dodatkowego oprogramowania.

Przygotowując artykuł dla serwisu technologicznego, możemy na przykład użyć takiego własnego polecenia:

Napisz artykuł po polsku dla właścicieli niewielkich stron firmowych. Wyjaśnij, do czego służą kopie zapasowe, co powinna zawierać kopia i jak sprawdzić jej odtworzenie. Używaj prostego języka, dodaj praktyczny przykład i linki do oficjalnej dokumentacji wspomnianych narzędzi. Długość: około 600 słów.

Takie polecenie określa odbiorców, treść i sposób opracowania. W tym widzę wartość podobnej biblioteki: pokazuje, jakie informacje możemy przekazać AI jeszcze przed rozpoczęciem pracy. Warto dostosować szablon do konkretnego zadania, a następnie sprawdzić wynik.

Dla programistów projekt oferuje również dostęp z terminala i integrację przez MCP, interfejs umożliwiający narzędziom AI komunikację z usługami zewnętrznymi. Osobna wtyczka do Claude Code obsługuje wyszukiwanie promptów i umiejętności, pobieranie ich zawartości oraz zapisywanie własnych poleceń.

Organizacje mogą uruchomić własną prywatną bibliotekę z indywidualnym wyglądem i logowaniem. Proces opisuje instrukcja samodzielnego hostowania.

Kod źródłowy projektu jest publicznie dostępny na licencji MIT. Teksty promptów i powiązane dane udostępniono na zasadach CC0, co pozwala na swobodne używanie i modyfikowanie. Różnicę wyjaśnia plik licencji projektu.

Na początek wystarczy otworzyć bibliotekę promptów, wybrać szablon i wpisać do niego własne zadanie. Przydatnym porównaniem jest zlecenie tej samej pracy własnymi słowami i ocena, który wynik lepiej spełnia nasze wymagania.