哪里可以进行AI提示词下载，获取优质的提示词库？

想用好AI，提示词（Prompt）是绕不开的一道坎。很多人觉得AI不好用，输出的内容乱七八糟，很多时候问题就出在给的指令不够清晰。一个好的提示词，能让AI的产出质量提升好几个档次。但是，去哪里找那些高质量的提示词来学习和使用呢？

下面我把我用过的一些渠道和平台，掰开揉碎了讲给你听。这些地方有免费的，也有付费的，有可以直接复制粘贴的，也有需要花点心思学习的。

1. 提示词市场和社区（Prompt Marketplaces & Communities）

这类网站是最直接的资源获取地。你可以把它想象成一个“提示词商店”或者“交流论坛”，里面有大量现成的提示词，覆盖了从商业写作、市场营销到编程、绘画等各种场景。

• 特点：

  • 优点：资源集中，分类清晰，很多都经过了验证，可以直接用。一些社区型的平台，你还能看到其他人的作品和反馈，很有启发。
  • 缺点：有些优质的提示词需要付费购买。另外，因为是别人创建的，有时候不完全符合你的具体需求，需要自己动手修改。

• 典型网站举例：

  • PromptBase: 这是一个专门买卖提示词的平台，支持DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, 和 ChatGPT等多种模型。 比如你需要一个能生成特定风格插画的Midjourney提示词，这里很可能会有设计师已经打包好出售了。价格不贵，通常几美元就能搞定。
  • FlowGPT: 这是一个非常活跃的社区，用户可以搜索、发现和分享ChatGPT的提示词。 它有一个好处是，你可以直接在网站上和ChatGPT交互，测试提示词的效果，非常方便。上面的内容大部分是免费的。
  • PromptHero: 主要面向AI绘画，汇集了大量由社区用户生成的图像以及它们对应的提示词。 你可以按模型（如Stable Diffusion, Midjourney）筛选，看到一张好图，直接复制它的提示词去自己生成，非常直观。
  • 国内的一些社区：国内也有类似“咒语集市”或者“提示词社区”这样的平台，比如AiShort（一个分类清晰的指令列表）、提示词社区（Ai-Prompt.cn）等，它们更符合中文使用习惯，收录了很多本地化的应用场景。

• 怎么用：

  1. 明确你的目标：先想清楚你要AI帮你做什么。是写一份营销文案，还是画一张赛博朋克风格的图？
  2. 搜索关键词：在这些平台上用关键词搜索，比如“小红书风格文案”或“电商产品描述”。
  3. 筛选和参考：浏览搜索结果，看别人分享的提示词和生成的效果。不要直接照搬，分析它的结构，哪些部分是定义角色，哪些是描述任务，哪些是规定格式。
  4. 修改和测试：把找到的提示词复制过来，根据你自己的具体情况进行修改，然后放到AI工具里测试，看看结果如何，再不断调整。

2. GitHub：程序员和开发者的宝库

如果你有一定的技术背景，或者不介意看一些代码形式的文本，GitHub绝对是个金矿。很多开发者和AI研究者会在上面开源他们自己整理的提示词库。

• 特点：

  • 优点：完全免费、开源。质量通常很高，很多都是某个领域专家系统性整理的结果，结构清晰、逻辑严谨。而且更新快，能跟上最新的AI模型和技术。
  • 缺点：需要一点检索能力，界面对非技术人员不太友好。内容通常是英文为主，且格式比较原始，就是纯文本或代码文件。

• 怎么找：

  1. 直接在GitHub搜索：用“awesome prompts”、“chatgpt prompts”或者“AI prompts”这样的关键词去搜索。通常名字里带“awesome”的仓库，都是由社区维护的优质资源集合。
  2. 找一些知名项目：比如 dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 这个仓库，它不仅有提示词，还有一份非常详尽的提示词工程指南，从基础到高级技巧都有涉及。 还有一个叫 f/awesome-chatgpt-prompts 的项目，收集了大量可以直接用于ChatGPT的提示词。

• 使用方法：

  • 打开一个仓库后，通常会有一个 README.md 文件，这个文件就是说明书，作者会把提示词列表直接写在里面。
  • 找到你需要的分类，比如“Act as a Linux Terminal”（扮演一个Linux终端）或者“Act as a Screenwriter”（扮演一个编剧）。
  • 复制整个提示词，粘贴到AI对话框里开始使用。这些提示词往往结构非常完整，会预设好AI的角色、能力和输出规则。

我个人就经常在GitHub上找灵感。比如有一次需要写一个复杂的数据分析脚本，我自己写的提示词效果总是不理想。后来在GitHub上一个专门针对编程的提示词库里，找到了一个“扮演资深数据科学家”的提示词模板。它不仅定义了AI的角色，还要求AI在写代码前先思考、规划步骤，并且对代码进行详细注释。我把我的需求套用到这个模板里，生成代码的质量明显高了很多。

3. 学习资源和指南 (Prompt Engineering Guides)

有时候，直接“抄作业”不如学会解题方法。与其到处找现成的提示词，不如花点时间学学怎么写提示词。 很多大学、技术公司和AI社区都发布了免费的提示词工程指南。

• 特点：

  • 优点：教你“渔”，而不是给你“鱼”。一旦掌握了方法论，你自己就能创造出高质量的提示词，应对各种复杂需求。
  • 缺点：需要投入时间学习和实践，不能立刻见效。

• 去哪里学：

  • Prompt Engineering Guide: 这是一个非常知名的开源学习网站，内容全面，从基础概念到各种高级技巧，比如思维链（Chain-of-Thought）、零样本（Zero-shot）提示等都有详细解释和案例。
  • Google 和 Microsoft 的官方文档: 如果你使用Vertex AI或者Azure OpenAI，它们的官方文档里都有关于如何设计提示的部分。
  • 国内技术社区的文章：像CSDN、稀土掘金等平台上，有很多国内的AI从业者写的教程和心得，语言和案例都更接地气。

学习写提示词，关键是掌握几个核心要素。一个好的提示词通常包括：
1. 角色（Role）：告诉AI它应该扮演谁。比如，“你是一名资深的旅行规划师”。
2. 指令（Instruction）：清晰地说明你要它做什么任务。
3. 上下文（Context）：提供必要的背景信息。
4. 输出格式（Output Format）：规定你希望结果以什么形式呈现，比如表格、JSON或者Markdown。

举个例子，一个模糊的指令是“帮我写个旅游计划”。而一个包含了上述要素的清晰指令是：“你是一位经验丰富的法国旅行规划师（角色）。我下个月要去巴黎玩5天，预算是1万元人民币，我对艺术史和美食感兴趣（上下文）。请为我制定一份详细的每日行程安排，包括推荐的景点、餐厅和交通方式。请用Markdown表格的形式输出（指令+输出格式）。” 两者得到的结果会天差地别。

总的来说，获取优质提示词的途径很多。如果你是新手，或者想快速解决一个具体问题，可以先去提示词市场和社区找找灵感。如果你想系统性地提升自己和AI协作的能力，那么花点时间在GitHub上挖掘宝藏，或者去学习一下提示词工程的指南，会是更有价值的投资。