免费提示词之家网站有哪些值得推荐，可以找到高质量的提示词资源？

找高质量的提示词，直接去专门的网站是个省事儿的办法。有些网站做得确实不错，不仅免费，而且上面的提示词质量也高，能直接解决不少问题。下面聊聊几个我经常用，而且觉得靠谱的网站。

PromptHero：综合性强，图文并茂

我刚开始接触AI绘画的时候，PromptHero帮了我大忙。这个网站主要是针对AI绘画的，比如Midjourney、Stable Diffusion这些。 它的好处是所有东西都摆在明面上，非常直观。

具体怎么用？

1. 直接搜索：你想画个什么，直接用关键词搜。比如搜“赛博朋克风格的猫”，网站会给你一大堆别人已经生成好的图片。
2. 看图找灵感：每张图下面都附带了完整的提示词。 你看到哪张图的风格或者构图喜欢，就可以直接复制它的提示词，然后自己再改改。这比自己从零开始想要快得多。
3. 学习别人的写法：这是我觉得最有价值的地方。看多了你会发现，高手写的提示词都很有结构。比如，他们会描述画面主体、风格、光线、构图、甚至相机型号。这对我理解提示词的构成帮助很大。

举个例子，一张图的提示词可能是：“A cute cat wearing a spacesuit, sitting on the moon, looking at the earth, detailed, fantasy, cinematic lighting, 8k”。你看，这里面包含了主体（穿宇航服的猫）、动作和位置（坐在月球看地球）、细节要求（detailed）、风格（fantasy）、光线（cinematic lighting）和清晰度（8k）。新手可以直接拿来用，想改的话，比如把“猫”换成“狗”，或者把“月球”换成“火星”，都很简单。

这个网站不光是给绘画找灵感，对写ChatGPT之类的文本提示词也有帮助，因为它有一个专门的分类。 总的来说，它更像一个巨大的灵感库，适合需要快速上手和模仿学习的人。

FlowGPT：主打ChatGPT，社区氛围好

如果你的主要需求是找ChatGPT这类语言模型的提示词，FlowGPT是个绕不开的网站。它把自己定位成一个社区驱动的平台，用户可以分享、评论和点赞提示词。

这个网站好在哪？

• 场景分类细致：它的提示词不是杂乱无章的，而是按照各种使用场景分好了。比如“学术写作”、“市场营销”、“编程助手”等等。 你需要干什么，直接去对应的分类里找就行。
• 有用户反馈：每个提示词下面都有点赞和评论，你可以看到哪些提示词是大家公认好用的。 这帮你省去了很多自己测试的时间。
• 可以直接在网页上测试：部分提示词提供了一个直接对话的窗口，你可以输入自己的需求，立刻看到这个提示词生成的效果怎么样，很方便。

我之前需要写一个周报，但又不想每次都重复想结构。就在FlowGPT上找到了一个“周报生成器”的提示词。它的结构大概是这样：“你是一名高效的项目经理，请根据我下面提供的工作内容，生成一份简洁、重点突出的周报。周报需要包含三个部分：1. 本周完成的工作；2. 遇到的问题和解决方案；3. 下周计划。请使用清晰的列表格式。”

我只要把这个模板存下来，每周把自己的工作内容填进去，就能生成一份格式统一、内容清晰的周报。这就是一个好提示词的作用，它把你的需求模式化了，让AI能稳定地输出高质量结果。

Lexica：AI绘画的搜索引擎

Lexica这个网站非常专注，它就是一个Stable Diffusion模型的图片和提示词搜索引擎。 如果你用的是Stable Diffusion或者其他类似的开源绘画模型，这个网站就是个宝藏。

它的特点很简单直接：

1. 图库巨大：收录了海量的AI生成图片。
2. 以图搜图：你可以上传一张自己喜欢的图片，它会帮你找到风格类似的AI作品和它们的提示词。这个功能在你想模仿某种特定风格的时候特别有用。
3. 界面干净：整个网站没什么多余的东西，就是搜索框、图片、提示词，一目了然。

我个人用Lexica主要是为了解决“风格”问题。有时候我脑子里有一个模糊的画面，但不知道该用哪些艺术家的名字或者风格词来描述。我就可以在Lexica上用一些简单的词，比如“fantasy forest”，然后浏览出来的结果。看到喜欢的图片，就点开看它的提示词里用了哪些关于风格的描述，比如“by[artist's name]”、“art nouveau”、“matte painting”之类的，然后把这些词加到我自己的提示词里。

GitHub：程序员和技术爱好者的选择

如果你懂一点技术，或者不介意看一些代码形式的东西，GitHub上有很多高质量的提示词库。 这些库通常是由开发者整理和分享的，所以结构性和逻辑性很强。

怎么在GitHub上找？

直接在GitHub的搜索框里搜“Awesome Prompts”或者“Awesome ChatGPT Prompts”就能找到很多。 这些通常是一个列表，汇总了各种好用的提示词和相关资源。

GitHub上的资源有什么不同？

• 系统性和专业性：很多库会把提示词按照“角色扮演”、“代码生成”、“文本摘要”等功能进行分类，并且会解释为什么这样写提示词会更有效。
• 面向开发者：你能找到很多关于API调用、代码调试、自动化脚本等场景的提示词，这些在普通网站上比较少见。
• 完全免费和开源：你可以直接把整个库克隆（clone）或下载到本地，方便自己查阅和修改。

比如，在一个专门为程序员准备的提示词库里，你可能会看到这样的例子：“Act as a senior code reviewer. I will give you a piece of code. Your task is to identify any bugs, suggest improvements for performance, and check if the code follows the PEP 8 style guide.” 这个提示词就非常精确，它给了AI一个明确的角色（资深代码审查员），并列出了三个具体的任务，AI就能给出非常专业的反馈。

一些个人使用经验

光有网站还不够，怎么把这些资源用好才是关键。

首先，不要直接复制粘贴。别人的提示词是根据他的需求写的，你最好把它当成一个模板，根据自己的具体情况去修改。 把核心的结构和关键词留下，然后填充你自己的内容。

其次，多尝试和迭代。同一个需求，换种问法，结果可能完全不同。 如果第一次生成的结果不满意，别急着放弃，试着调整你的提示词，加一些限制条件，或者给一个反面例子（告诉AI不想要什么）。 比如，在生成图片时，可以用“--no”参数（在Midjourney里）或者负面提示词（Negative Prompts）来排除不想要的元素。

最后，建立自己的提示词库。当你发现一个特别好用的提示词结构时，把它记录下来。时间长了，你就会有自己的一套模板，不管遇到什么新问题，都能很快地构造出高质量的提示词。