prompts.chat：全球最大开源 AI 提示词库完全指南

学习目标

读完本文后，你应该能够：

1. 理解 prompts.chat 的核心定位：知道它是全球最大开源 AI 提示词库，明确它的价值和应用场景
2. 掌握使用方法：能够通过网页、CLI、Claude Code 插件、MCP 服务器等方式使用 prompts.chat
3. 评估是否采用：根据你的场景判断 prompts.chat 是否适合你（学习提示词工程、搭建私有提示词库）
4. 贡献提示词：能够向 prompts.chat 提交提示词（通过网页或 GitHub PR）
5. 自托管部署：能够在企业或团队环境中自托管 prompts.chat

目录

1. 项目概述
   • 1.1 什么是 prompts.chat
   • 1.2 核心定位
   • 1.3 数据格式与分发
2. 快速上手：如何使用提示词
   • 2.1 直接在网页端浏览使用
   • 2.2 CLI 命令行工具
   • 2.3 Claude Code 插件
   • 2.4 MCP 服务器
3. 提示词分类体系
   • 3.1 开发者与技术类
   • 3.2 创意与写作类
   • 3.3 分析与研究类
   • 3.4 教育与学习类
   • 3.5 儿童与趣味类
4. 交互式提示词工程教程
5. 自托管部署
   • 5.1 快速开始
   • 5.2 手动安装
6. 贡献与社区
7. Kids 专区
8. 自测题
9. 练习
10. 进阶路径
11. 资料口径说明
12. 延伸阅读与参考链接
13. 总结

1.1 什么是 prompts.chat

prompts.chat（前身为 Awesome ChatGPT Prompts）是全球规模最大的开源 AI 提示词（Prompt）集合库，由 GitHub 用户 f 创建维护。该项目最初于 2022 年 12 月上线，是 AI 提示词工程（Prompt Engineering）领域最早的开源项目之一。

截至本文撰写时，prompts.chat 在 GitHub 已累计获得 161,212 个 Star，被 GitHub 官方评选为 Staff Pick 精选项目，并获得以下权威背书：

• 📰 Forbes 专题报道
• 🎓 被 哈佛大学、哥伦比亚大学 等高校课程引用
• 📄 获得 40+ 次学术论文引用（Google Scholar 数据）
• 🤗 Hugging Face 上 Most liked dataset

项目同时获得了 AI 行业关键人物的公开认可，包括 OpenAI 联合创始人 Greg Brockman、Wojciech Zaremba，Hugging Face CEO Clement Delangue，以及前 GitHub CEO Thomas Dohmke 等。

1.2 核心定位

prompts.chat 的本质是一个结构化的提示词开源数据库。它将大量高质量的 AI 对话提示词集中整理，按类别组织，并提供多种便捷的使用接口，让用户可以快速将他人验证过的优质提示词应用于自己的 AI 对话工作流中。

项目名中的 “Act as a…” 模式（即"扮演某个角色"）已经成为 AI 提示词工程领域的经典范式，被广泛模仿和衍生。

1.3 数据格式与分发

prompts.chat 以多种格式提供数据：

🔧 二、快速上手：如何使用提示词

2.1 直接在网页端浏览使用

最简单的方式是访问 prompts.chat/prompts，按类别浏览提示词列表，找到需要的提示词后直接复制到 ChatGPT、Claude 或其他 AI 对话工具中使用。

每个提示词都以 Act as...（扮演……）的格式编写，通过定义角色身份和任务目标，引导 AI 产生特定风格的输出。

2.2 CLI 命令行工具

项目提供了命令行工具，无需打开浏览器即可搜索和使用提示词：

# 安装并运行
npx prompts.chat

该命令会启动交互式界面，用户可以在终端中浏览和搜索提示词，适合开发者日常工作流。

2.3 Claude Code 插件

对于使用 Claude Code 的开发者，项目提供了官方插件，可直接在 Claude Code 中调用提示词库内容：

/plugin marketplace add f/prompts.chat
/plugin install prompts.chat@prompts.chat

详细文档见 CLAUDE-PLUGIN.md。

2.4 MCP 服务器

prompts.chat 还可作为 MCP（Model Context Protocol）服务器 使用，融入 AI 工具生态：

远程模式（推荐）：

{
  "mcpServers": {
    "prompts.chat": {
      "url": "https://prompts.chat/api/mcp"
    }
  }
}

本地模式：

{
  "mcpServers": {
    "prompts.chat": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "prompts.chat", "mcp"]
    }
  }
}

📂 三、提示词分类体系

prompts.chat 的提示词库覆盖多个领域，下面介绍主要分类及代表性场景：

3.1 开发者与技术类（Development & Technical）

涵盖代码审查、架构设计、技术写作、API 设计等场景。例如：

• Act as a Code Reviewer（代码审查员）：审查代码并提供改进建议
• Act as a Linux Terminal：模拟 Linux 终端环境
• Act as a SQL Terminal：模拟 SQL 执行环境
• Act as a Regex Generator：生成正则表达式

3.2 创意与写作类（Creative & Writing）

面向内容创作场景：

• Act as a storyteller：讲故事，写小说或短篇
• Act as a Poet：写诗
• Act as a Screenwriter：写剧本或电影脚本
• Act as a Marketing Copywriter：撰写营销文案

3.3 分析与研究类（Analysis & Research）

用于数据分析、逻辑推理和研究辅助：

• Act as a Financial Analyst：金融分析与建模
• Act as a Philosopher：哲学思辨与论证
• Act as a Math Teacher：数学教学与解释

3.4 教育与学习类（Education & Learning）

辅助学习和知识传授：

• Act as a Debate Coach：辩论教练
• Act as a History Teacher：历史教师
• Act as a Motivational Coach：激励教练

3.5 儿童与趣味类（Kids & Fun）

包括专为儿童设计的交互内容，以及各类趣味角色扮演：

• Act as a Jungle Story Teller：丛林故事讲述者（儿童向）
• 智玩谜题和互动冒险：通过游戏化方式引导儿童与 AI 对话

📖 四、交互式提示词工程教程

除了提示词库本身，项目还配套提供了一本免费的交互式提示词工程指南：

📖 The Art of ChatGPT Prompting

该教程包含 25+ 章节，覆盖从基础概念到高级技巧的完整学习路径，包括：

• Chain-of-Thought（链式思维）推理
• Few-Shot Learning（少样本学习）
• AI Agents（AI 智能体）

教程源码可在 GitHub 仓库的 src/content/book 目录中找到。

🚀 五、自托管部署

prompts.chat 支持完全自托管，适合企业或团队搭建私有提示词库。

5.1 快速开始

npx prompts.chat new my-prompt-library
cd my-prompt-library

5.2 手动安装

git clone https://github.com/f/prompts.chat.git
cd prompts.chat
npm install && npm run setup

设置向导会引导配置品牌定制、主题、身份验证（支持 GitHub / Google / Azure AD）以及功能开关。

更多细节请参考：

• 📖 SELF-HOSTING.md
• 🐳 DOCKER.md

💖 六、贡献与社区

6.1 如何贡献提示词

直接在 prompts.chat/prompts/new 提交，内容会自动同步到 GitHub 仓库。也可以通过 GitHub PR 方式贡献。

6.2 许可协议

项目采用双许可证模式：

• 源代码：MIT License
• 提示词内容（prompts.csv、PROMPTS.md、用户提交的提示词）：CC0 1.0 Universal（公有领域贡献）

这意味着提示词内容可以自由使用、修改和商业化，无需署名。

🎮 七、Kids 专区

项目还提供了面向 8-14 岁儿童 的交互式 AI 引导体验：

prompts.chat/kids

通过游戏化谜题和互动故事，教会儿童如何与 AI 有效沟通，是低门槛 AI 教育的有益尝试。

🔗 八、延伸阅读与参考链接

自测题

1. prompts.chat 的前身是什么？

   点击查看答案

   前身是 **Awesome ChatGPT Prompts**。

2. prompts.chat 在 GitHub 获得多少 Star？

   点击查看答案

   截至本文撰写时，累计获得 **161,212 个 Star**。

3. “Act as…” 模式是什么？

   点击查看答案

   "Act as..."（扮演某个角色）模式是 AI 提示词工程领域的经典范式，通过定义角色身份和任务目标，引导 AI 产生特定风格的输出。这个模式由 prompts.chat 推广并被广泛模仿。

4. prompts.chat 支持哪些使用方式？

   点击查看答案

   支持：网页浏览、CLI 命令行工具、Claude Code 插件、MCP 服务器。

5. prompts.chat 的提示词内容采用什么许可证？

   点击查看答案

   提示词内容（prompts.csv、PROMPTS.md、用户提交的提示词）采用 CC0 1.0 Universal（公有领域贡献），可以自由使用、修改和商业化，无需署名。

练习

练习 1：使用 CLI 工具

1. 安装并运行：npx prompts.chat
2. 在交互式界面中浏览和搜索提示词
3. 选择一个提示词，复制到 ChatGPT 或 Claude 中使用

练习 2：配置 MCP 服务器

1. 在 Claude Desktop 的 MCP 配置中添加 prompts.chat：
   {
     "mcpServers": {
       "prompts.chat": {
         "url": "https://prompts.chat/api/mcp"
       }
     }
   }

2. 在 Claude Desktop 中调用 prompts.chat 的提示词

练习 3：自托管部署

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/f/prompts.chat.git
2. 安装依赖：npm install && npm run setup
3. 启动开发服务器，观察自托管版本的界面

进阶路径

1. 深入学习提示词工程：阅读 The Art of ChatGPT Prompting 教程，掌握 Chain-of-Thought、Few-Shot Learning 等技巧
2. 研究提示词分类：理解不同类别提示词的设计模式，学习如何编写高质量提示词
3. 贡献提示词：向 prompts.chat 提交你的提示词，参与开源社区
4. 搭建私有提示词库：基于 prompts.chat 的自托管功能，搭建团队内部的提示词库
5. 研究 MCP 协议：理解 Model Context Protocol，学习如何开发 MCP 服务器

资料口径说明

1. 项目数据：本文提到的 Star 数、下载量等数据来自 GitHub 仓库，可能随时间变化
2. 许可证：项目采用双许可证模式（MIT for 源代码，CC0 for 提示词内容），具体以仓库 LICENSE 文件为准
3. MCP 服务器：MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的协议，本文撰写时可能仍在演进
4. 提示词质量：prompts.chat 的提示词由社区贡献，质量可能参差不齐，使用时请自行判断
5. 权威背书：本文提到 Forbes 报道、高校课程引用、学术论文引用，具体以原始来源为准
6. 儿童专区：Kids 专区的内容适合 8-14 岁儿童，但需要成人监督

📝 总结

prompts.chat 是 AI 提示词工程领域的标杆开源项目，以"扮演角色"（Act as…）这一简洁范式，撬动了全球开发者和 AI 使用者的广泛参与。其 16 万+ Star 的体量、权威媒体的报道背书、以及持续活跃的社区维护，都证明了它在 AI 应用生态中的重要地位。

无论是想快速找到某个场景下的高质量提示词、研究提示词工程的实践建议，还是搭建自己的私有提示词库，prompts.chat 都是一个值得深入了解的一站式资源。