AI智能体提示词大全 项目概述 本提示词大全基于对多个开源AI提示词仓库的深入研究和分析，系统整理了提示词的分类、类型、模板和最佳实践。旨在帮助用户更好地设计和优化提示词，充分发挥AI模型的能力。 一、主要开源AI提示词仓库 1. Awesome ChatGPT Prompts GitHub地址：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts 星标数量：超过12万星标 特点：由土耳其开发者Fatih Kadir Akın发起，系统整理了160+经过验证的优质Prompt模板，覆盖编程、写作、设计等20+场景 官方网站：https://prompts.chat/ 优势：即点即用的傻瓜操作，每个Prompt旁都配有「复制」图标；支持模板共建，任何人都能提交新的Prompt模板 2. Prompt Engineering Guide GitHub地址：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide 星标数量：超过3万星标 特点：由DAIR.AI发起的开源项目，提供了一份全面的提示工程指南，包含最新的论文、学习资源、讲座和工具 优势：文档丰富，适合初学者和专业人士，涵盖LLM提示的最佳实践 3. Mr.-Ranedeer-AI-Tutor GitHub地址：https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 特点：一个基于GPT-4的开源AI辅导助手，支持深度定制学习体验，提供从小学到博士后级别的教育支持 优势：灵活配置学习风格、沟通方式和语气，适合编程、数学等多领域学习 4. PromptWizard GitHub地址：https://github.com/microsoft/PromptWizard 特点：微软开源的自动化提示优化框架，通过自我演化和反馈机制优化LLM提示，提高准确性和效率 适用场景：情感分析、智能教育、医疗诊断等 优势：集成反馈驱动优化，减少API调用成本，性能卓越 5. best-chinese-prompt GitHub地址：https://github.com/K-Render/best-chinese-prompt 特点：由K-Render整理的中文提示词集合，主要针对ChatGPT场景，提供实用提示词示例 优势：专注于中文用户，结合飞书文档共享，适合快速上手 6. AI-Prompt-Library GitHub地址：https://github.com/myyjs1/AI-Prompt-Library 特点：一个收集和管理高质量AI提示词的库，覆盖编程、写作、绘画等领域，提供精准的提示词示例 优势：海量提示词资源，分类清晰，适合多场景应用 7. Prompt-Engineering-Guide-zh-CN GitHub地址：https://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 特点：Prompt Engineering Guide的中文翻译版本，提供与英文版一致的资源 优势：本地化内容，适合中文开发者参考 8. 系统提示词开源仓库 GitHub地址：https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools 特点：收录了多个AI开发工具的系统提示词，包括Cursor、V0.dev、Bolt.new等 内容：涵盖了工具的身份设定、行为规范、输出格式等多个方面 9. 其他相关项目 LangGPT：结构化提示词方法论的实践，开源地址：github.com/langgptai/L… AutoGen：微软开源的多代理对话框架，源码：https://github.com/microsoft/autogen AutoGPT：自主AI代理项目，源码：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT Dify：开源AI应用开发平台，支持通过提示词定制LLM行为，源码：https://github.com/langgenius/dify 二、提示词分类体系 一、按功能分类 1. 角色设定类提示词 定义：让AI扮演特定角色，以该角色的专业知识和视角完成任务。 典型应用场景：专业咨询、教育指导、创意协作 示例： 你是一位资深的前端开发工程师，拥有10年React开发经验。请解释一下什么是React Hooks，并举例说明useState和useEffect的使用场景。 2. 任务指令类提示词 定义：直接明确地要求AI完成特定任务，注重任务的具体要求。 典型应用场景：内容创作、数据处理、问题解答 示例： 请总结以下文章的主要观点，不超过200字。文章内容：[文章内容] 3. 格式约束类提示词 定义：指定AI输出的格式和结构，确保输出符合特定需求。 典型应用场景：数据整理、报告生成、代码格式化 示例： 请将以下数据转换为JSON格式，包含id、name、value三个字段：苹果,5元;香蕉,3元;橙子,4元。 4. 上下文提供类提示词 定义：提供背景信息和上下文，帮助AI更好地理解任务和生成准确的响应。 典型应用场景：复杂问题解决、决策支持、情境分析 示例： 背景：我正在开发一个电商网站，目前需要设计购物车功能。用户需求包括：添加/删除商品、修改数量、计算总价、应用优惠券。请为这个功能设计一个清晰的界面流程。 5. 创意生成类提示词 定义：激发AI的创造力，生成新颖的想法、概念或内容。 典型应用场景：内容创作、产品设计、营销策略 示例： 请为一款面向年轻人的咖啡品牌设计5个有创意的广告语，要求简洁、有记忆点、符合年轻人的语言风格。 二、按应用场景分类 1. 编程与开发 示例： 你是一个Python专家。请帮我编写一个函数，用于计算斐波那契数列的第n项，要求使用递归方式实现，并添加适当的注释。 2. 内容创作 示例： 请以"人工智能时代的工作变革"为主题，写一篇800字左右的议论文，要求观点明确、论据充分、结构清晰。 3. 教育培训 示例： 你是一位高中数学老师。请用简单易懂的语言解释一下微积分中的导数概念，并举例说明其在实际生活中的应用。 4. 商业分析…