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Prompt模板

Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例

基于 TypeScript · 专业级提示词模板，解锁 AI 的真实潜力
英文名：Awesome-Prompt-Engineering
⭐ 5.9k Stars 🍴 673 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 9.0分
9.0AI 综合评分
chatgptchatgpt-apideep-learningfew-shot-learninggptgpt-3prompt
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 获评「强烈推荐」。已获得 5.9k 颗 GitHub Star，这款Prompt模板在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 9.0 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程（Prompt Engineering）是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能，而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计：明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件，这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 提供的模板经过反复迭代和用户验证，能够有效减少 AI 的"幻觉"（Hallucination）和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI，优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件，根据具体场景调整参数后反复使用，形成自己的 AI 提效工作流。
📋 工具概览

Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力，让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装，直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 5.9k
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
持续维护，定期更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
9.0 分
工具类型
Prompt模板
Forks
673
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力，让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装，直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架，快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换，灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构，显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装，直接复制使用
# 支持：Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行，获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构：

你是一位 [角色]，擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务：

任务背景：[描述背景]
具体要求：[详细说明]
输出格式：[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# awesome-prompt-engineering 配置说明
# 查看配置选项
awesome-prompt-engineering --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量（覆盖配置文件）
export AWESOME_PROMPT_ENGINEERING_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 20/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

简介

Awesome Prompt Engineering 🧙‍♂️

<p align="center"> <img width="650" src="https://raw.githubusercontent.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering/main/_source/prompt.png"> </p>

<p align="center"> A hand-curated collection of resources for Prompt Engineering and Context Engineering — covering papers, tools, models, APIs, benchmarks, courses, and communities for working with Large Language Models. </p>

<p align="center"> https://promptslab.github.io </p> <h4 align="center"> 

     Master Prompt Engineering. Join the Course at https://promptslab.github.io
<a href="https://awesome.re"><img src="https://awesome.re/badge.svg" alt="Awesome" /></a> <a href="https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg" alt="License" /></a> <a href="http://makeapullrequest.com"><img src="https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square" alt="PRs Welcome" /></a> <a href="https://discord.gg/m88xfYMbK6"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Community-orange" alt="Community" /></a> <img src="https://img.shields.io/badge/Last%20Updated-February%202026-brightgreen" alt="Last Updated" /> </p>

---

APIs

💻

Foundational Models (Historical Reference)

These models established key concepts but are largely superseded for practical use:

ModelProviderSignificance
GLM-130BTsinghuaOpen bilingual English/Chinese LLM (2023)
Falcon 180BTIILarge open generative model (2023)
Mixtral 8x7BMistral AIPioneered MoE architecture for open models (2023)
GPT-NeoX-20BEleutherAIEarly open autoregressive LLM
GPT-J-6BEleutherAIEarly open causal language model

---

📚 实用指南（长尾问题）
适合谁
  • 使用 Cursor 编辑器、希望提升 AI 编程效率的开发者
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens，向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
  • Cursor rules 控制在 80 行内，否则模型上下文成本会显著上升
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
  • MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
相关搜索
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户
🎯 使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +GitHub 5.9k Star，社区高度认可
  • +Apache-2.0 协议，可免费商用
  • +AI Skill Hub 精选推荐
  • +无需安装，立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
⚠️ 不足
  • −效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • −不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • −复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ
Awesome-Prompt-Engineering 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。This repository contains a hand-curated resources for Prompt Engineering with a focus on Generative Pre-trained Transformer (GPT), ChatGPT, PaLM etc
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：Awesome-Prompt-Engineering — Prompt 工具中文示例 的核心功能完整，质量优秀。对于内容创作者和自媒体人来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息
原始名称 Awesome-Prompt-Engineering
原始描述 This repository contains a hand-curated resources for Prompt Engineering with a focus on Generative Pre-trained Transformer (GPT), ChatGPT, PaLM etc
Topics chatgptchatgpt-apideep-learningfew-shot-learninggptgpt-3prompt
GitHub https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering
License Apache-2.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/promptslab/Awesome-Prompt-Engineering 🌐 官方网站  https://discord.gg/m88xfYMbK6

收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-22 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。