哪里可以找到覆盖不同行业和场景的大语言模型提示词大全？

第一步是搞清楚去哪找。很多人以为提示词是什么神秘咒语，其实不是。它们就是给AI下达的指令，只不过下达得好不好，结果可能差很多。找提示词的地方主要分几类：开源社区、专门的网站、还有一些高阶玩家自己总结的指南。

开源社区，尤其是GitHub

如果你是程序员或者喜欢钻研技术，GitHub是你的首选。这里没有花哨的界面，全是实打实的干货。很多开发者会把他们觉得好用的提示词整理成库，免费分享出来。

• Awesome ChatGPT Prompts：这个库在GitHub上很有名。 里面收集了上百个提示词，覆盖各种场景，从写代码、市场营销到日常生活都有。 比如，你想让AI扮演一个Linux终端，就可以直接复制这里的提示词。它的好处是分类清晰，查找方便，而且都是经过很多人验证过的。 缺点是大部分是英文的，你需要自己翻译或者直接用英文和模型对话。
• TheBigPromptLibrary：这个库更进一步，不仅有通用的提示词，还有很多针对特定模型（比如GPT系列、Claude）的系统提示词（System Prompts）和一些“越狱”提示词。 这对于想深入了解模型背后工作原理的人来说很有价值。
• 中文调教指南：在GitHub上搜索“ChatGPT 中文调教指南”也能找到好东西。 这些是国内用户根据自己的使用经验总结的，更符合中文语境，覆盖了很多国内的特定场景，比如写小红书文案、公众号文章等。

去GitHub找提示词，直接在搜索框里输入“awesome prompts”或者“LLM prompts library”就行，能翻出很多宝藏。

专门的提示词网站和市场

如果觉得GitHub太硬核，可以去一些专门做提示词分享的网站。这些网站通常界面更友好，像个商店一样，你可以浏览、搜索甚至购买别人写好的高质量提示词。

• FlowGPT：这是一个社区驱动的平台，用户可以分享和发现各种提示词。 它做得像一个应用商店，提示词被包装成一个个“应用”，你可以看到每个提示词的用途、效果预览，还有其他用户的评价。 FlowGPT的特点是视觉化做得好，用起来很直观，而且覆盖的场景非常广，从创意写作到生产力工具应有尽有。
• PromptBase：这是一个提示词市场，你可以在这里买卖提示词。 它支持多种模型，包括生成语言的GPT系列和生成图片的Midjourney等。 这里的提示词通常质量更高，因为是别人拿来卖钱的，写得会更专业、更细致。 如果你的工作严重依赖AI，花点小钱买个高质量的提示词模板，能省下很多自己摸索的时间。
• 国内的类似网站：国内也有很多类似的社区，比如在一些AI导航网站上能找到“提示词”或“Prompt”专区。 这些平台更接地气，很多提示词都是针对国内用户的工作和生活场景设计的。

学习资料和指南

有时候，直接拿别人的提示词来用并不解决根本问题，因为你的具体需求总会有些不一样。这时候，你需要学习怎么写提示词，而不仅仅是找提示词。

• Prompt Engineering Guide：这是一个非常全面的免费指南网站，系统性地介绍了提示词工程的各种技术和方法。 从最基础的零样本（Zero-Shot）、少样本（Few-Shot）提示，到更复杂的思维链（Chain-of-Thought）技术，都有详细解释和例子。 这个网站更像是教科书，适合想系统学习的人。
• Learn Prompting：这也是一个很棒的免费开源教程，内容分成不同模块，从入门到高级，讲解清晰。 它还提供了一个活跃的社区，你可以在里面和别人交流学习。
• 大模型官方文档：像OpenAI、Google这些开发大模型的公司，他们自己会发布官方的最佳实践文档。 这些文档里的建议非常权威，比如他们会告诉你，提供清晰具体的指令、给模型一个角色、使用分隔符来区分不同部分等技巧，能显著提升输出质量。

如何构建自己的行业提示词

找到别人的提示词是第一步，更重要的是学会怎么根据自己的行业和场景，去修改和创造。其实，一个好的提示词没那么玄乎，它就像是给一个新员工布置工作，你说得越清楚，他干得就越好。一个结构化的提示词通常包含这几个部分：

1. 角色（Role）：明确告诉AI它应该扮演谁。比如，“你是一位资深的营销文案专家”就比“写个广告”要好得多。
2. 背景（Context）：提供必要的背景信息。比如，你在为哪个公司的哪个产品写文案，这个产品的目标用户是谁。
3. 任务（Task）：清晰地说明具体要做什么。是写一篇博客文章，还是一封邮件，还是一个短视频脚本？
4. 要求与限制（Constraints）：给出具体的格式、风格、字数等要求。比如，“输出为Markdown格式”、“语言风格要幽默风趣”、“总字数不超过800字”。
5. 示例（Examples）：如果可能，给一两个例子，让AI模仿。 这是最有效的方法之一，AI能很快抓住你想要的格式和感觉。

举个例子，假设你是一个金融分析师，需要分析一份财报。

一个普通的提示词可能是：“总结一下这份财报。”

一个结构化的提示词可以是：

# 角色
你是一位经验丰富的金融分析师，擅长从财务报表中提取关键信息并为非专业人士进行解读。

# 背景
我将为你提供一份公司A的年度财务报告。这份报告的阅读者是公司的潜在投资者，他们对金融术语不太了解。

# 任务
阅读并分析我提供的财务报告，并生成一份摘要。摘要需要突出公司的财务健康状况、盈利能力和潜在风险。

# 要求与限制
* 摘要总长度控制在1000字以内。
* 使用通俗易懂的语言，避免复杂的金融术语。如果必须使用，请在括号内进行简单解释。
* 摘要应包含以下几个部分：1）总体财务表现概览；2）收入与利润分析；3）资产负债状况；4）现金流分析；5）主要风险点。
* 输出格式为Markdown。

按照这样的结构去写，AI输出的内容质量会高很多。这个框架是通用的，你可以把它套用到任何行业和场景里，只需要替换掉具体的内容就行。