哪里能找到覆盖各种应用场景的AI文本提示词大全？

想找到能直接复制粘贴，还能覆盖各种应用场景的AI文本提示词，不是一件容易事。很多网站要么内容零散，要么质量参差不齐，要么就是专门针对英文模型的，中文用户用起来很别扭。我自己也踩过不少坑，下面就把真正好用、能解决问题的渠道和方法分享出来。

社区驱动型网站：人多力量大，创意也多

这类网站最大的好处是内容更新快，而且因为是大量用户在分享，你能看到各种千奇百怪的创意和应用方式。缺点是需要自己花时间去筛选，不是每个提示词都好用。

• FlowGPT

  这是一个非常活跃的社区，用户可以分享和发现各种ChatGPT的提示词。它有一个庞大的数据库，你可以按照各种类别筛选，比如“市场营销”、“学术写作”、“编程辅助”等等。

  举个例子，我之前需要写一个社交媒体推广文案，但脑子里没思路。我就去FlowGPT上搜“社交媒体文案”，然后按“最多人用”排序。很快就找到了一个模板，它会引导AI扮演一个专业的社交媒体营销专家，先问你产品特点、目标用户，然后再生成几个不同风格的文案让你挑。我做的就是把我的产品信息填进去，然后微调了一下AI给出的结果，整个过程不到十分钟。

  具体用法：
  1. 进入网站后，直接在搜索框输入你的需求，比如“写周报”或“小红书风格”。
  2. 利用左侧的分类或者顶部的标签来缩小范围，比如选择“Copywriting”或“Productivity”。
  3. 查看搜索结果时，多关注每个提示词下面的用户评论和点赞数，这通常是判断质量的好方法。

• Snack Prompt

  这个网站和FlowGPT类似，也是一个社区分享平台，但它的界面更简洁一些。它不仅支持ChatGPT，还为Midjourney等其他AI模型提供提示词。一个我比较喜欢的功能是它的“一键复制”按钮，用起来很方便。 你可以找到用于内容创作、设计等多个类别的提示。

  我曾经用它找过一些用于代码解释的提示词。比如我有一段看不懂的Python代码，我就在Snack Prompt上找到了一个提示，内容大概是：“你是一个资深的Python程序员，请用最简单的方式，逐行解释下面这段代码的功能，并指出其中可能存在的问题。” 我把这个提示词和我的代码一起发给AI，得到的结果比我直接问“这段代码是干嘛的”要详细和清晰得多。

专攻特定领域的提示词网站

有时候，通用型的网站满足不了专业需求。比如画图和写代码，就需要更专门的提示词。

• PromptHero：专为AI绘画

  如果你用Midjourney或者Stable Diffusion这类AI绘画工具，那PromptHero就是你的必去之地。 这个网站上面全是用户分享的AI画作以及生成这些画作的完整提示词。 你可以看到一张精美的图片，然后直接复制它的提示词来生成类似风格的作品。

  它的好处在于：
  * 直观： 你是根据最终的图片效果来找提示词，所见即所得。
  * 学习价值高： 通过看别人成功的案例，你能很快学会那些描述画面细节、风格、灯光、构图的关键词。比如，很多人都会用“cinematic lighting”（电影感灯光）、“unreal engine”（虚幻引擎渲染效果）这类词来提升画面质量。

  我刚开始玩AI绘画时，完全不知道怎么描述我想要的画面。后来就是在PromptHero上，通过模仿别人的提示词，才慢慢学会了如何控制画面细节。比如，我想画一个赛博朋克风格的街景，我就会去搜索“cyberpunk street”，然后看那些高赞图片都用了哪些共同的关键词，像是“neon signs”（霓虹灯）、“rainy night”（雨夜）、“detailed reflections”（细节反射）等等。

• GitHub：程序员的宝藏库

  对于程序员来说，GitHub上有很多开源的提示词集合，通常以代码库的形式存在。这些库由开发者共同维护，质量很高，而且非常实用。你可以在GitHub直接搜索“awesome chatgpt prompts”或类似的关键词。

  有一个流传很广的库，里面包含了让ChatGPT扮演Linux终端、担任文章润色师、甚至充当心理咨询师的各种提示词。我个人最常用的是让它扮演“代码审查员”的那个提示词。在我提交代码之前，我会把代码贴给它，然后用这个提示词，它会像一个经验丰富的同事一样，指出我的代码里有哪些不规范的地方、潜在的bug或者可以优化性能的部分。这比自己检查要高效得多。

官方和半官方的资源库

很多AI模型的开发公司自己也会提供一些官方的提示词示例，这些是学习如何正确使用模型的第一手资料。

• OpenAI Platform Documentation

  OpenAI的官方文档里有一个“Examples”部分，虽然主要是面向开发者的，但里面有很多高质量的提示词范例，展示了如何通过提示词实现各种具体任务，比如文本摘要、情感分析、代码生成等。 这些例子非常标准，逻辑清晰，很适合用来学习如何构建结构化的提示词。

• Google AI Studio Prompt Gallery

  谷歌也为开发者提供了一个类似的工具库。 这个平台的好处是，它不仅给你提示词，还能让你直接在网页上测试效果。 我发现它里面的营销文案和商业分析类的提示词写得特别好，很注重逻辑和数据的支撑。

如何有效利用这些提示词大全？

找到这些网站只是第一步，关键是怎么把别人的提示词变成自己的工具。

• 不要直接复制，要去理解结构

  一个好的提示词通常包含几个部分：角色扮演、任务描述、背景信息、输出格式要求和约束条件。

  举个例子，一个写邮件的提示词可能是这样的：
  * 角色扮演： “你是一位专业的商务沟通专家。”
  * 任务描述： “帮我写一封邮件，目的是拒绝一个不合适的合作邀请。”
  * 背景信息： “对方是一家初创公司，邀请我们进行资源互换，但我们目前没有这个需求。对方联系人是市场部经理张三。”
  * 输出格式要求： “邮件内容要简洁、礼貌，直接说明我们的决定，但不要把话说死，为未来可能的合作留有余地。”
  * 约束条件： “语气要正式，但不要太冷冰冰。字数控制在200字以内。”

  当你从网上看到一个好用的提示词时，试着去拆解它的结构。理解了为什么要这么写，你就能根据自己的需求，灵活修改和组合，创造出真正属于你的专属提示词。

• 建立自己的私人提示词库

  看到好用的提示词，不要只是用过就忘。我建议你用Notion或者任何笔记软件，建立一个自己的提示词数据库。 把你觉得好用的、常用的提示词都收集起来，并且按照应用场景分类，比如“日常工作”、“内容创作”、“编程学习”等。

  在每个提示词下面，你还可以写上几句自己的使用心得，比如这个提示词在哪种情况下效果最好，或者有哪些可以修改的变量。这样一来，时间长了，你就会拥有一个完全为你量身定制的、即插即用的高效工具库。这个积累的过程，比你收藏再多网站都要有价值。

• 中文提示词的特殊优化

  很多优秀的提示词资源都是英文的。 直接翻译成中文有时候效果并不好，因为AI模型的训练数据和语言习惯不同。我的经验是，在使用中文提示词时，有几个小技巧：
  1. 表达要更具体，少用模糊的词。 比如，不要说“写得好一点”，要说“用更专业、更具说服力的语气来写”。
  2. 适当给出示例。 如果你想要某种特定的风格，可以直接给AI一段你想要的风格的文字作为例子，然后说：“请用和这个例子类似的风格来写。”
  3. 多用结构化指令。 用项目符号、数字列表或者明确的标题（如“背景”、“要求”、“输出格式”）来组织你的提示词，这能帮助中文模型更好地理解复杂任务。

总而言之，找到一个好的提示词大全网站，就像找到了一个好用的工具箱。但真正决定你能做什么的，是你如何理解和使用这些工具。多尝试、多拆解、多总结，慢慢地你就不再需要到处找提示词了，因为你自己就成了一个提示词专家。