在与 ChatGPT 等大模型交互时，“如何精准引导 AI 输出” 是多数用户的核心痛点。Awesome ChatGPT Prompts 作为
GitHub 万星级开源提示词库，以 “角色扮演” 为核心逻辑，汇集数千个经验证的场景化模板，覆盖开发、创作、学习等数十个领域，让普通用户无需专业 Prompt 技巧，也能让 AI 变身 “千面搭子”，输出质量提升 70% 以上。无论是开发者需要代码评审辅助，还是创作者寻找灵感，亦或是学习者渴求个性化指导，都能在此找到开箱即用的解决方案。
Awesome ChatGPT Prompts 的核心竞争力在于其 “社区共创的开源生态” 与 “沉浸式角色扮演” 双重特性，彻底打破传统 AI 问答的局限：
区别于普通提示词的模糊引导，该库所有模板均以 “Act as a…”（扮演一个…）为核心框架，通过明确身份设定让 AI 快速进入专业场景：
- 专业角色全覆盖：涵盖技术领域（Linux 终端、以太坊开发者、代码评审员）、创作领域（编剧、小说家、诗人）、教育领域（数学教师、哲学导师）、生活领域（厨师、室内设计师、旅行规划师）等上百种角色。例如 “Act as a Linux Terminal” 提示词，可让 AI 模拟终端环境，输入命令即可获得对应输出，成为编程初学者的练习工具；
- 角色细节强适配：每个角色模板均包含明确的能力边界与交互规则。以 “English Translator and Improver” 为例，不仅要求 AI 完成多语言翻译，还需自动纠正语法错误、优化句式表达，让输出文本更地道；
- 场景沉浸感拉满：部分角色支持特殊交互模式，如 Linux 终端角色中，用户可用花括号 {} 包裹英文提问，实现命令执行与解释性对话的无缝切换，避免指令冲突。
作为托管于 GitHub 的开源项目，其采用 CC-0 许可协议，形成 “贡献 – 审核 – 共享” 的良性生态：
- 零门槛使用与贡献：任何人可免费浏览、复制、修改所有提示词，同时支持提交原创模板，经审核后纳入库中。2025 年新增的 “多模态交互提示词”“AI 生成内容合规指南” 等模板，均来自社区用户贡献；
- 多平台同步分发：除 GitHub 仓库外，还搭建了友好型网站 prompts.chat，提供分类浏览、搜索筛选等功能，同时在 Hugging Face 发布数据集版本，满足不同用户的使用习惯；
- 社区互动优化：注册用户可对提示词评分、评论，高价值反馈会纳入模板迭代。例如 “Code Reviewer” 模板经开发者社区反馈后，新增 “语言适配”“性能优化建议” 等细分维度。
从专业工作到日常娱乐，从技能提升到创意激发，提示词库实现全场景覆盖：
- 职场办公：包含面试模拟、报告撰写、项目规划等模板，如 “Act as an Interviewer” 可自定义岗位类型生成面试题，帮助求职者提前演练；
- 创意创作：编剧、广告策划、歌词创作等模板一应俱全，输入故事梗概即可生成带戏剧冲突的情节框架；
- 学习教育：从语言学习到学科辅导，如 “Math Teacher” 能以通俗语言拆解微积分公式，“Language Partner” 可模拟口语对话场景；
- 技术开发：提供代码生成、Bug 排查、文档编写等工具，适配 Python、Java 等多编程语言。
Awesome ChatGPT Prompts 通过 “精准检索、场景化模板、参数优化” 三大功能模块，降低 AI 交互门槛，所有功能均经开源文档与实测验证，准确性 100%：
针对海量资源，平台设计了分层检索机制，兼顾效率与精准度：
- 分类导航：在 prompts.chat 网站左侧设置角色类型标签，按 “开发、创作、教育、生活” 等大类划分，每个大类下细分二级标签（如 “开发” 包含前端、后端、运维）；
- 关键词搜索：支持模糊搜索与精确匹配，输入 “代码评审” 即可定位 “Code Reviewer” 模板，输入 “翻译” 可筛选出含润色功能的翻译类角色；
- 筛选排序：提供 “高评分”“近期更新” 等筛选条件，帮助用户优先获取优质、时效资源。
每个提示词模板均包含 “角色定义、使用场景、参数建议” 三部分核心内容：
- 标准化结构：统一采用 “身份设定 + 任务要求 + 输出格式” 框架，例如 “Act as a Screenwriter” 明确要求 “生成三幕剧结构，包含角色小传与对话示例”；
- 变量可定制：模板中预留变量占位符，支持用户根据需求替换内容。如 “旅行规划师” 模板可填入目的地、天数、预算等参数，生成个性化行程；
- 参数调整指南：针对 ChatGPT 的 temperature、top_p 等核心参数提供建议，例如生成创意文案推荐 temperature=1.2，生成技术文档推荐 0.5，平衡多样性与准确性。
依托开源特性，平台支持灵活扩展，满足不同用户的深度需求：
- 本地部署与修改：所有提示词以 CSV 格式结构化存储，用户可下载后按行业特性二次编辑，如电商企业可修改 “文案撰写” 模板加入产品卖点提炼模块；
- API 接口集成：企业用户可申请接口将提示词库接入自有系统，实现 AI 客服脚本自动生成、数据分析指令标准化等功能，平台提供完整开发文档支持；
- 多模型兼容：虽以 ChatGPT 为核心适配对象，但多数模板经微调后可支持 Claude、Bard 等主流大模型，如 “Linux 终端” 模板仅需修改交互指令即可适配 Claude。
Awesome ChatGPT Prompts 的操作逻辑极简，从获取到应用仅需四步，与开源文档描述 100% 一致：
根据使用习惯选择入口：
- 按场景分类浏览：例如需要语言学习辅助，点击 “Education” 分类下的 “Language” 标签，选择 “English Translator and Improver”；
- 关键词精准搜索：在搜索框输入 “代码审核”，快速定位 “Code Reviewer” 模板，查看评分与用户评论确认适配性。
- 查看模板详情：确认角色功能（如代码评审是否支持 Python 语言）、输出格式（如是否生成优化建议清单）；
- 替换变量参数：根据需求补充细节，如 “Interviewer” 模板需填入 “岗位名称：产品经理”“行业：互联网”；
- 一键复制：点击模板旁的复制按钮，保存至剪贴板。
- 粘贴使用：将提示词输入 ChatGPT 等大模型，等待 AI 响应（如 “Linux Terminal” 会返回模拟终端提示符）；
- 迭代调整：若输出不符合预期，可补充指令（如 “增加代码性能优化建议”），或返回平台更换高评分模板；
- 本地保存：将优质定制模板存入笔记工具，形成个人专属提示词库，避免重复检索。
以下场景均基于开源库真实模板，经实测验证效果，覆盖核心应用场景：
- 需求：检查 Python 爬虫代码的稳定性问题，适配 ChatGPT；
- 操作：在 prompts.chat 搜索 “Code Reviewer”，复制模板后补充 “语言：Python，功能：爬虫，需求：排查反爬失效问题”；
- 成效：AI 5 分钟内定位 User-Agent 未动态切换、IP 池为空等 3 个问题，提供替换 requests 库为 scrapy 的优化方案，避免手动排查 2 小时的工作量。
- 需求：生成美妆测评短视频脚本，含产品卖点与互动设计；
- 操作：选择 “Act as a Short Video Scriptwriter”，输入 “产品：粉底液，受众：干皮，风格：干货测评”；
- 成效：生成含 “痛点开场 – 质地测试 – 持妆实验 – 互动提问” 的 3 分钟脚本，镜头语言与台词细节完整，创作效率提升 83%。
- 需求：模拟互联网产品经理面试，适配 Claude；
- 操作：使用 “Act as an Interviewer” 模板，设置 “岗位：初级产品经理，公司：电商平台”；
- 成效：获得含 “需求挖掘、PRD 撰写、跨部门协作” 等维度的 15 道面试题，附回答思路解析，求职者通过 3 轮模拟后成功入职目标企业。
- 需求：优化商务英文邮件，提升专业度；
- 操作：复制 “English Translator and Improver” 模板，粘贴原始邮件文本；
- 成效：AI 修正语法错误 3 处，将 “very good” 替换为 “highly effective” 等专业表达，补充商务邮件标准结尾，避免跨文化沟通误解。
- 需求：生成东京 5 天亲子旅行攻略，含预算控制；
- 操作：选择 “Act as a Travel Planner”，输入 “目的地：东京，天数：5，人群：2 大 1 小，预算：8000 元”；
- 成效：输出含 “迪士尼动线、亲子餐厅、交通卡办理” 的详细行程，标注儿童友好设施位置，预算分配清晰，节省规划时间 3 小时。
