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 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

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

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 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。

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中有明确区分。

首次尝试时，只需打开提示词库，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。