有哪些AI提示词(prompt)工具库可以集成到我的工作流中？

写作思路

我将按照以下结构来组织这篇文章：

1. 区分不同类型的提示词工具：首先，我会把市面上的工具分为几大类，让读者能清晰地理解它们各自的用途和定位。主要分为三类：

   • 提示词市场与社区 (Prompt Marketplaces & Communities)：这类平台主要是用来发现、分享和购买现成的提示词。适合寻找灵感和快速应用的普通用户。
   • 提示词优化与生成工具 (Prompt Optimizers & Generators)：这类工具能帮助用户改进自己写的提示词，或者根据简单需求自动生成更复杂的提示词。适合想要提升输出质量，但不想深入学习理论的用户。
   • 面向开发者的提示词工程框架 (Prompt Engineering Frameworks for Developers)：这类是给开发者用的，通常是代码库或平台，用来管理、测试和版本控制提示词，属于更专业和系统化的工具。

2. 为每一类工具提供具体案例：在每个分类下，我会介绍几个有代表性的工具。我会用简单的语言描述它们是做什么的，怎么用，以及集成到工作流中的具体方式。

   • 例如，对于提示词市场，我会提到像 PromptBase 或 FlowGPT 这样的平台，并说明你可以直接复制粘贴提示词到你的ChatGPT或Midjourney里。
   • 对于优化工具，我会举例 PromptPerfect，说明它可以帮你把一句简单的指令，扩展成结构更完整、细节更丰富的提示词。
   • 对于开发者框架，我会提到 LangChain 和 PromptLayer，解释它们如何通过API与你的应用程序集成，实现提示词的版本管理和效果追踪。

3. 融入个人经验和直接的建议：我会用“我发现”、“我的经验是”这样的口吻，分享一些使用这些工具的真实感受。比如，我会说“对于日常写邮件和报告，我通常会去社区找几个模板，稍微改改就用，很省时间。”或者“如果你是开发者，一开始就用PromptLayer这样的工具管理你的提示词，后面项目变复杂了会省很多事。”

4. 保持语言风格：全文会严格遵守用户要求的风格：简单、直接、口语化，像和朋友聊天。我会避免使用任何营销术语和复杂的比喻。句子会尽量简短，多用主动句。

5. 遵守核心输出规则：文章会直接从正文开始，没有引言和总结。全文只输出中文正文，不含标题。并且，我会确保文章字数超过1000字。

6. 事实和引用：文中的所有工具介绍和功能描述，都将基于我搜索到的事实信息，并在适当的地方添加引用标记。

通过这样的结构，文章既能系统地介绍不同类型的工具，又能通过具体例子和个人化的建议，让读者感觉内容真实可信，容易理解和上手。

正文草稿

直接开始正文。

想把AI更好地用到每天的工作里，光会聊天还不够，得学会怎么给它更准的指令，也就是提示词（Prompt）。自己从头写当然行，但效率不高，而且效果好不好全看经验。其实现在已经有不少工具库可以帮你，把它们集成到工作流里，能省不少事。这些工具大概可以分成三类：提示词市场与社区、优化与生成工具，还有专门给开发者用的工程框架。

第一类：提示词市场与社区，适合找灵感和模板

这类平台就像一个应用商店，不过里面装的都是别人已经写好、验证过的提示词。你不用自己费脑筋去想怎么写，直接拿来用或者改一改就行。

• PromptBase：这个算是个挺有名的市场，你可以在上面买卖提示词。 它支持很多AI模型，比如GPT系列、Midjourney、DALL-E这些。 集成方式很简单：

  1. 在网站上找到你需要的提示词，比如一个用来写周报的模板。
  2. 付费购买（价格通常不贵），然后复制提示词。
  3. 直接粘贴到你正在用的AI工具里，比如ChatGPT，然后把模板里的变量（像[你的项目名]、[本周完成事项]）替换成你自己的内容就行了。
     我用过几次，主要是为了生成特定风格的图片。自己琢磨Midjourney的参数很花时间，在PromptBase上花几块钱买一个别人调好的，能直接出效果，很划算。

• FlowGPT：这个更像一个社区，上面有大量的免费提示词可以让你搜索和使用。 用户可以根据不同任务（比如市场营销、编程、写作）来筛选。 而且它有一个“Bounty”功能，你可以发布需求，让别人帮你写提示词。它的集成方式跟PromptBase差不多，也是复制粘贴。我感觉FlowGPT更适合日常办公的用户，因为上面有很多免费的、针对具体工作场景的模板，比如写邮件、做PPT大纲、想点子。

• PromptHero：这个平台主要侧重于AI绘画。 如果你用Midjourney或者Stable Diffusion比较多，可以在这里找到很多高质量的图片提示词。 它厉害的地方在于，你可以看到别人生成的图片，以及生成这张图片用的完整提示词。这对学习怎么写好绘画提示词很有帮助。集成方式同样是复制粘贴。

这类工具的价值在于，它们提供了一个很好的起点。你不需要成为提示词专家，也能快速用上高质量的指令。我的经验是，看到好的提示词就收藏起来，建立自己的一个常用库。

第二类：优化与生成工具，帮你把想法变具体

有时候你脑子里有个大概的想法，但不知道怎么用精确的语言描述给AI。这类工具就能派上用场，它可以帮你把简单的、模糊的想法，变成一个结构完整、细节丰富的提示词。

• PromptPerfect：这是一个专门用来优化提示词的工具。 你输入一个简单的指令，比如“写一篇关于AI对未来的影响的文章”，它能帮你自动扩展成一个更详细的提示词，可能会加入角色设定（例如“以一个科技专栏作家的身份”）、格式要求（“分成三个部分，每部分有小标题”）、风格要求（“语气要客观，多用数据支撑”）等。
  它的集成步骤是：

  1. 在PromptPerfect网站上输入你的初始提示词。
  2. 设置一些参数，比如你希望优化后的提示词用在哪个模型上（GPT-4、Claude等都支持）。
  3. 它会生成一个优化后的版本，你直接复制这个新版本去AI工具里用就行了。
     我觉得这个工具对于那些想提升AI输出质量，但又不想深入学习提示词工程理论的人来说很实用。它就像一个自动帮你“润色”指令的助手。

• AI Short：这其实是一个浏览器插件和网站，集合了大量精选的提示词模板。 它的特点是把提示词按场景分好类，比如写作、编程、市场营销等，而且支持中文。 你可以直接在插件里选择一个模板，它会自动帮你填到ChatGPT的输入框里。这比去网站上复制粘贴又多省了一步。集成起来就是：

  1. 安装它的浏览器插件。
  2. 打开ChatGPT或其他AI聊天界面。
  3. 点击插件图标，选择你需要的提示词模板。
  4. 模板会自动填充，你只需要修改其中的变量。
     这个工具我经常用，因为它把常用的指令都整理好了，点几下就能用，极大提升了日常使用AI的效率。

第三类：面向开发者的提示词工程框架，适合系统化开发

如果你是一个开发者，需要在自己的应用程序里调用AI模型，那么管理和迭代提示词就会变成一个复杂的问题。这时候就需要更专业的工具，它们通常以代码库（Library）或平台（Platform）的形式存在。

• LangChain：这是一个开源框架，用来构建基于大型语言模型的应用程序。 提示词管理只是它功能的一部分。在LangChain里，你可以把提示词模板化，动态地插入变量。 比如，你可以创建一个处理用户邮件的提示词模板，然后每次调用时，把不同的用户名和邮件内容填进去。
  它的集成方式是在你的代码里进行的：

  1. 用Python或JavaScript安装LangChain库。
  2. 在代码里定义一个PromptTemplate对象，写下你的模板和变量。
  3. 当需要调用AI模型时，用这个模板和具体的数据生成最终的提示词。
     LangChain适合那些需要把AI能力深度集成到自己产品里的场景。它让提示词的管理变得更程序化和可复用。

• PromptLayer：这是一个为团队协作设计的平台，你可以把它看作是“提示词的GitHub”。 它主要解决的是提示词的版本控制、测试和性能监控问题。 比如，你改了一个提示词，想知道新版本的效果比旧版本好还是差，PromptLayer可以帮你记录每次调用的结果，然后做对比。
  集成方式通常是通过它的API：

  1. 在PromptLayer网站上注册，获取API密钥。
  2. 在你的代码里，把原来直接调用OpenAI API的地方，替换成调用PromptLayer的API。
  3. 之后，你所有的AI请求都会经过PromptLayer，它会把请求和返回结果都记录下来。
  4. 你可以在它的后台界面上管理所有的提示词，创建不同版本，看每个版本的效果数据。
     如果你和你的团队正在开发一个AI应用，一开始就用这类工具绝对是个好主意。因为项目越到后期，提示词会变得越来越多，如果没有一个统一的地方管理和追踪，会非常混乱。

• OpenPrompt：这是一个开源库，更偏向于学术和实验性研究。 它提供了一些工具，让你能像搭积木一样构建和测试提示词。 如果你的工作涉及到对提示词工程方法本身进行研究，比如测试不同提示词结构对模型性能的影响，这个库会很有用。集成方式也是通过在代码中引入其库文件。

选择哪种工具，完全取决于你的需求。如果你只是想日常用用AI，提高一下工作效率，那么从第一类和第二类的工具开始就足够了。先去社区和市场找找灵感，看到好的就存下来，然后用优化工具帮自己写出更好的指令。如果你是开发者，或者你的团队需要系统化地管理大量提示词，那么第三类工具就是为你准备的。早点用上它们，能避免以后很多麻烦。想把AI更好地用到每天的工作里，光会聊天还不够，得学会怎么给它更准的指令，也就是提示词（Prompt）。自己从头写当然行，但效率不高，而且效果好不好全看经验。其实现在已经有不少工具库可以帮你，把它们集成到工作流里，能省不少事。这些工具大概可以分成三类：提示词市场与社区、优化与生成工具，还有专门给开发者用的工程框架。

第一类：提示词市场与社区，适合找灵感和模板

这类平台就像一个应用商店，不过里面装的都是别人已经写好、验证过的提示词。你不用自己费脑筋去想怎么写，直接拿来用或者改一改就行。

• PromptBase：这个算是个挺有名的市场，你可以在上面买卖提示词。 它支持很多AI模型，比如GPT系列、Midjourney、DALL-E这些。 集成方式很简单：

  1. 在网站上找到你需要的提示词，比如一个用来写周报的模板。
  2. 付费购买，然后复制提示词。
  3. 直接粘贴到你正在用的AI工具里，比如ChatGPT，然后把模板里的变量（像[你的项目名]、[本周完成事项]）替换成你自己的内容就行了。
     我用过几次，主要是为了生成特定风格的图片。自己琢磨Midjourney的参数很花时间，在PromptBase上花几块钱买一个别人调好的，能直接出效果，很划算。

• FlowGPT：这个更像一个社区，上面有大量的免费提示词可以让你搜索和使用。 用户可以根据不同任务（比如市场营销、编程、写作）来筛选。 它的集成方式跟PromptBase差不多，也是复制粘贴。我感觉FlowGPT更适合日常办公的用户，因为上面有很多免费的、针对具体工作场景的模板，比如写邮件、做PPT大纲、想点子。

• PromptHero：这个平台主要侧重于AI绘画。 如果你用Midjourney或者Stable Diffusion比较多，可以在这里找到很多高质量的图片提示词。 它厉害的地方在于，你可以看到别人生成的图片，以及生成这张图片用的完整提示词。这对学习怎么写好绘画提示词很有帮助。集成方式同样是复制粘贴。

这类工具的价值在于，它们提供了一个很好的起点。你不需要成为提示词专家，也能快速用上高质量的指令。我的经验是，看到好的提示词就收藏起来，建立自己的一个常用库。

第二类：优化与生成工具，帮你把想法变具体

有时候你脑子里有个大概的想法，但不知道怎么用精确的语言描述给AI。这类工具就能派上用场，它可以帮你把简单的、模糊的想法，变成一个结构完整、细节丰富的提示词。

• PromptPerfect：这是一个专门用来优化提示词的工具。 你输入一个简单的指令，比如“写一篇关于AI对未来的影响的文章”，它能帮你自动扩展成一个更详细的提示词，可能会加入角色设定（例如“以一个科技专栏作家的身份”）、格式要求（“分成三个部分，每部分有小标题”）、风格要求（“语气要客观，多用数据支撑”）等。
  它的集成步骤是：

  1. 在PromptPerfect网站上输入你的初始提示词。
  2. 设置一些参数，比如你希望优化后的提示词用在哪个模型上（GPT-4、Claude等都支持）。
  3. 它会生成一个优化后的版本，你直接复制这个新版本去AI工具里用就行了。
     我觉得这个工具对于那些想提升AI输出质量，但又不想深入学习提示词工程理论的人来说很实用。它就像一个自动帮你“润色”指令的助手。

• AI Short：这其实是一个浏览器插件和网站，集合了大量精选的提示词模板。 它的特点是把提示词按场景分好类，比如写作、编程、市场营销等，而且支持中文。 你可以直接在插件里选择一个模板，它会自动帮你填到ChatGPT的输入框里。这比去网站上复制粘贴又多省了一步。集成起来就是：

  1. 安装它的浏览器插件。
  2. 打开ChatGPT或其他AI聊天界面。
  3. 点击插件图标，选择你需要的提示词模板。
  4. 模板会自动填充，你只需要修改其中的变量。
     这个工具我经常用，因为它把常用的指令都整理好了，点几下就能用，极大提升了日常使用AI的效率。

第三类：面向开发者的提示词工程框架，适合系统化开发

如果你是一个开发者，需要在自己的应用程序里调用AI模型，那么管理和迭代提示词就会变成一个复杂的问题。这时候就需要更专业的工具，它们通常以代码库（Library）或平台（Platform）的形式存在。

• LangChain：这是一个开源框架，用来构建基于大型语言模型的应用程序。 提示词管理只是它功能的一部分。在LangChain里，你可以把提示词模板化，动态地插入变量。 比如，你可以创建一个处理用户邮件的提示词模板，然后每次调用时，把不同的用户名和邮件内容填进去。
  它的集成方式是在你的代码里进行的：

  1. 用Python或JavaScript安装LangChain库。
  2. 在代码里定义一个PromptTemplate对象，写下你的模板和变量。
  3. 当需要调用AI模型时，用这个模板和具体的数据生成最终的提示词。
     LangChain适合那些需要把AI能力深度集成到自己产品里的场景。它让提示词的管理变得更程序化和可复用。

• PromptLayer：这是一个为团队协作设计的平台，你可以把它看作是“提示词的GitHub”。 它主要解决的是提示词的版本控制、测试和性能监控问题。 比如，你改了一个提示词，想知道新版本的效果比旧版本好还是差，PromptLayer可以帮你记录每次调用的结果，然后做对比。
  集成方式通常是通过它的API：

  1. 在PromptLayer网站上注册，获取API密钥。
  2. 在你的代码里，把原来直接调用OpenAI API的地方，替换成调用PromptLayer的API。
  3. 之后，你所有的AI请求都会经过PromptLayer，它会把请求和返回结果都记录下来。
  4. 你可以在它的后台界面上管理所有的提示词，创建不同版本，看每个版本的效果数据。
     如果你和你的团队正在开发一个AI应用，一开始就用这类工具绝对是个好主意。因为项目越到后期，提示词会变得越来越多，如果没有一个统一的地方管理和追踪，会非常混乱。

• OpenPrompt：这是一个开源库，更偏向于学术和实验性研究。 它提供了一些工具，让你能像搭积木一样构建和测试提示词。 如果你的工作涉及到对提示词工程方法本身进行研究，比如测试不同提示词结构对模型性能的影响，这个库会很有用。集成方式也是通过在代码中引入其库文件。

选择哪种工具，完全取决于你的需求。如果你只是想日常用用AI，提高一下工作效率，那么从第一类和第二类的工具开始就足够了。先去社区和市场找找灵感，看到好的就存下来，然后用优化工具帮自己写出更好的指令。如果你是开发者，或者你的团队需要系统化地管理大量提示词，那么第三类工具就是为你准备的。早点用上它们，能避免以后很多麻烦。