哪里可以找到一个包含各种任务的综合AI指令表？

想找到一个好用的AI指令“大全”？这事儿其实没那么简单。市面上没有一个像新华字典一样，能包罗万象、官方认证的“AI指令大全”。原因很简单，AI发展太快了，各种模型、各种玩法层出不穷，一个固定的列表很快就会过时。

但是，你完全可以自己动手，为自己量身打造一个动态更新的、个性化的指令库。这比到处找一个完美的“大全”要靠谱得多，也实用得多。下面我就给你拆解一下，去哪里找这些“原材料”，以及怎么把它们组合成你自己的高效工具。

先别急着找“大全”，搞清楚去哪儿“淘金”

好的AI指令，都散落在一些特定的地方。你得像个寻宝猎人一样，知道去哪些地方挖。

1. GitHub：程序员的宝库，也是指令金矿

很多人一听GitHub就觉得是程序员才去的地方，其实不是。这里有大量由用户贡献和维护的开源指令库，质量通常很高。因为程序员讲究逻辑和效率，他们写的指令往往结构清晰、可复用性强。

• 怎么找？
  • 直接在GitHub的搜索框里输入关键词，比如“Awesome ChatGPT Prompts”或者中文的“AI指令大全”。
  • 你会找到一些star（收藏）数量很高的项目。star越多，通常意味着这个项目越受大家认可。
  • 这些库通常会把指令按照不同任务分类，比如“文案写作”、“编程辅助”、“市场分析”等等，非常方便查找。 你可以直接复制使用，或者根据自己的需求修改。

举个例子，我之前在一个叫“Awesome ChatGPT Prompts”的库里，找到了一个“扮演Linux终端”的指令。你把这个指令发给AI，它就会模拟成一个Linux命令行，你可以输入ls、pwd这些命令，它会给出相应的反馈。这种玩法，在普通的指令列表里是很难找到的。

2. 专门的指令分享网站：更直观，更适合新手

现在有很多网站专门收集和分享AI指令，它们比GitHub更友好，更像一个社区。用户可以在上面发布自己觉得好用的指令，也可以给别人的指令评分、评论。

• 这类网站有什么特点？
  • 可视化做得好：特别是针对Midjourney、Stable Diffusion这类AI绘画工具的指令网站，它们会直接展示图片效果，你喜欢哪个，点进去就能看到生成这张图的完整指令。 比如PromptHero、OpenArt这些网站，对新手来说非常直观。
  • 更新快：因为是社区驱动，一旦有什么新的、有趣的玩法，很快就会有人分享出来。
  • 有筛选和分类：你可以根据模型（比如ChatGPT、Claude）、任务类型（比如SEO、教育）来筛选指令。

我个人很喜欢一个叫FlowGPT的网站。 上面有个用户分享的指令是“用费曼学习法解释任何概念”。你只要把想学的概念填进去，AI就会一步步引导你，用最简单的话把这个概念讲给你听，并且让你举例子，直到你完全弄懂为止。这比直接问“什么是XXX”效果好得多。

3. AI工具开发者的官方文档和示例：源头活水

像OpenAI、Anthropic、Google AI这些开发大模型的公司，它们自己就会提供一些官方的指令示例和最佳实践。 这是最权威、最准确的信息来源。

• 去哪里看？
  • 直接去OpenAI的官方文档里找“Examples”或者“Prompt examples”这样的页面。
  • 他们会教你一些写指令的基本原则，比如如何提供上下文、如何指定输出格式等等。
  • 这些官方示例可能没那么花哨，但都是“基本款”，非常扎实。掌握了这些，你就能自己写出更复杂的指令。

比如，OpenAI的文档里明确提到，给AI一个“角色”能让它的回答更专业。 所以，与其说“帮我写个营销文案”，不如说“你是一位资深的营销专家，拥有10年为快消品撰写广告文案的经验。现在，请为一款新的无糖苏打水写一篇社交媒体推广文案。” 加上角色设定后，输出的质量完全不一样。

4. 博客、论坛和视频教程：真实案例的聚集地

很多有经验的AI用户会在自己的博客、技术论坛（比如CSDN）、或者视频网站上分享他们的使用心得和具体的指令案例。这些内容非常接地气，充满了个人经验。

• 这类信息的好处是什么？
  • 场景具体：分享者通常会结合一个非常具体的工作场景来讲解，比如“如何用AI在30分钟内写完一篇周报”、“如何让AI帮你分析用户评论数据”等等。
  • 有“踩坑”经验：他们不仅会分享成功的指令，有时还会告诉你哪些指令是没用的，或者在什么情况下会出错。这是非常宝贵的经验。
  • 语言通俗易懂：不像官方文档那么严肃，这些博主和UP主会用更像聊天的语气来解释，更容易理解。

我关注的一个博主就分享过一个很实用的技巧：处理复杂任务时，不要试图用一个超长的指令一次性搞定，而是要把任务拆分成几个步骤，一步一步地引导AI。 比如，你想让AI帮你写一份市场分析报告，可以这么做：
* 第一步：“帮我分析一下[某行业]的当前市场趋势，列出5个要点。”
* 第二步：“根据上面的趋势，分析[你的公司]面临的主要机遇和挑战。”
* 第三步：“针对这些机遇和挑战，提出3个具体的营销策略建议，并说明每个策略的预期效果和潜在风险。”

这种分步提问的方式，能让AI的思考更聚焦，输出结果的逻辑性和准确性都会好很多。

怎么打造你自己的指令库？

找到了“原材料”，接下来就是把它们整理成你自己的东西。别偷懒，直接复制粘贴是没灵魂的。

第一步：建立一个简单的收集系统

不需要搞得太复杂。用你最顺手的工具就行，比如Notion、飞书文档、语雀，甚至一个简单的文本文件。关键是建立一个适合你的分类体系。

你可以这样分：
* 按任务类型：写作、编程、数据分析、图像生成……
* 按项目：如果你同时在做好几个项目，可以为每个项目建立一个专门的指令文件夹。
* 按“灵感”和“常用”：看到有意思的指令先丢到“灵感”里，经过自己测试和修改，确认好用之后，再移到“常用”里。

第二步：修改和优化，让指令“本地化”

别人的指令再好，也未必完全适合你的需求。一定要自己动手改一改。

• 替换变量：把指令里那些通用的地方，比如“[请在此处插入你的主题]”，换成你自己的具体内容。
• 调整语气和风格：你可能希望AI的回答更正式，或者更口语化。在指令里明确提出来，比如加上“请用专业、严谨的语气回答”，或者“请用轻松、幽默的风格来写”。
• 增加限制条件：如果你发现AI的回答太啰嗦，就在指令里加上“请将回答限制在200字以内”。如果你需要特定的格式，就告诉它“请用Markdown的表格格式输出”。

第三步：不断测试和迭代

同一个指令，在不同模型上（比如GPT-3.5和GPT-4），或者在同一模型的不同版本上，效果都可能不一样。所以，要养成一个习惯：多试。

• 当你发现一个指令的效果不如预期时，别马上放弃。试着换一种问法，或者把指令写得更具体一些。
• 把你测试成功和失败的经验简单记录下来。比如，“这个指令在处理长文本总结时效果很好，但在分析数据时容易出错。”

经过这样一个“收集-整理-修改-测试”的循环，你的个人指令库会越来越丰富，也越来越懂你。这时候，你就拥有了一个真正属于你自己的、动态更新的“AI指令大全”。这个过程本身，比找到一个现成的列表更有价值，因为它锻炼的是你和AI高效沟通的能力。这才是未来最重要的技能之一。