如果你经常用 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等模型做写作、代码、运营、科研或日常办公，你一定遇到过这类问题：同事发来一个“神级提示词”，当时惊为天人，过两周再找——聊天记录翻不出来；或者你在网上收藏了一堆 prompts，却缺少分类、检索、复用方式，最后变成“提示词坟场”。
prompts.chat （曾用名 Awesome ChatGPT Prompts）就是来解决这个痛点的：它是一个开源提示词库，提供浏览、收集、分享提示词的方式；更关键的是，它还支持你一键自建（Self-Host），把提示词沉淀成组织内部的私有知识库，在“完整隐私”前提下复用与迭代。
它是什么：最大的开源 Prompt Library（不局限于 ChatGPT）
prompts.chat 的定位很明确：精选（curated）的提示词示例集合，最早为 ChatGPT 构建，但同样适用于任何现代 AI 聊天模型。
你可以直接在网页端浏览：
也可以按数据格式获得（便于导入内部系统、做搜索、做分析、做二次开发）：
这些形式意味着：你既能“像逛网站一样”找灵感，也能“像用数据集一样”把 prompts 接进你的工作流。
适合哪些应用场景：从个人效率到组织级提示词资产化
1）团队统一写作/运营口径：把“会写的人”经验产品化
运营、市场、产品常常依赖“提示词模板”来稳定产出质量。prompts.chat 的自建能力，适合把常用提示词整理为内部标准模板：
- 品牌调性写作（标题、卖点、文案结构）
- 社媒内容拆解与改写
- 活动策划、用户洞察、竞品分析的提问框架
当模板沉淀到 prompt library，团队新人可以直接检索、复制、二次编辑，而不是靠口口相传。
2）研发/数据团队：提示词变成可复用的“交互协议”
对工程团队来说，提示词不仅是“问问题”，更像是一种人—模型协作协议。你可以把常用的：
- 代码审查 prompts
- 需求澄清 prompts
- PR 描述生成 prompts
- 单测生成/重构 prompts
集中在库里，形成统一入口，减少每个人各写各的、反复试错。
3）企业/学校：要协作、更要隐私
很多组织不愿把内部业务信息放到公共提示词平台。而 prompts.chat 的核心卖点之一就是：
“Free and open source — self-host for your organization with complete privacy.
（免费开源，可自建部署，组织级完整隐私）”
也就是说：提示词库可以完全跑在你自己的环境里，内部访问、内部登录、内部品牌化。
如何使用（在线）：浏览与获取提示词数据
最直接的方式是打开网站进行浏览与查找：
如果你喜欢“用 Markdown 直接读”，可以看这一份：
如果你要把它接入 Excel、Notion、内部搜索系统，或做数据分析/清洗，推荐用 CSV：
如果你有 Hugging Face 生态工具链，也可直接用数据集地址：
重点：如何自建（Self-Host）一个“你们自己的提示词库”
prompts.chat 的自建不只是部署一个网页那么简单，它还强调可配置能力：品牌、主题、认证、功能等都可以在安装引导里配置。
快速开始（最省事）
复制粘贴即可创建一个新的提示词库项目：
npx prompts.chat new my-prompt-library
cd my-prompt-library
适合：你想快速拥有一个“公司/团队提示词库站点”，并开始进行私有化沉淀。
手动安装（更贴近源码/适合二开）
如果你想基于仓库完整安装，便于后续自定义开发：
git clone https://github.com/f/prompts.chat.git
cd prompts.chat
npm install && npm run setup
安装过程会启动 setup wizard（引导式配置），可配置项包括：
- Branding（品牌）
- Theme（主题）
- Authentication（认证登录：GitHub / Google / Azure AD）
- Features（功能开关）
更详细的部署与容器化说明在这里（按需阅读）：
这一段的价值在于：它把“提示词库”从个人收藏升级为可管理、可登录、可组织化的内部工具。
与工作流集成：CLI、Claude 插件、MCP Server
当你习惯把提示词库融入日常工具链，prompts.chat 也提供了“不是只能网页点点看”的使用方式，这对开发者尤其友好。
1）CLI：命令行使用
npx prompts.chat
适合：在终端里快速调用/查询，而不切换到浏览器（具体交互取决于 CLI 实现）。
2）Claude Code Plugin：直接装到 Claude 的插件体系
安装命令如下：
/plugin marketplace add f/prompts.chat
/plugin install prompts.chat@prompts.chat
文档链接：
适合：日常使用 Claude 编程/写作时，把提示词库当成“随手可用的素材库”。
3）MCP Server：把 prompts.chat 作为 MCP 服务接入你的 AI 工具
如果你的工具支持 MCP（模型上下文协议）方式接入外部资源，prompts.chat 可以作为一个 MCP server。
远程（推荐）：
{
"mcpServers": {
"prompts.chat": {
"url": "https://prompts.chat/api/mcp"
}
}
}
本地：
{
"mcpServers": {
"prompts.chat": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "prompts.chat", "mcp"]
}
}
}
文档：
适合：把“提示词库能力”变成你 AI 工作台的一部分，让检索、调用、组合提示词更自动化。这类工具链集成正是开源实战项目中开发者们热衷探索的领域。
学习资源：交互式 Prompting 书 + 给孩子的 Prompt 游戏
除了“提供提示词”，prompts.chat 还提供了系统化学习入口，这在技术文档领域也是一个很好的补充。
1）📖 交互式 Prompting 书
项目提供免费的交互式指南，覆盖 25+ 章节，从基础到进阶（包括 chain-of-thought reasoning、few-shot learning、AI agents 等主题）。
如果你团队正在做“提示词规范化培训”，这个入口可以当作学习材料索引。
2）🎮 Prompting for Kids：给 8-14 岁的提示词闯关游戏
这是一个互动式、游戏化的学习项目，用谜题和故事教孩子如何与 AI 沟通：
开源与授权：CC0 公共领域（可自由使用与改造）
prompts.chat 使用的是：
含义很直接：你可以复制、修改、分发、商用，不要求署名。对企业自建与二次开发非常友好，这无疑是人工智能技术生态中一种非常开放的协作方式。
同类项目推荐（同样围绕“提示词/Prompt 工程”）
下面这些是常见的“提示词相关”方向项目形态，用来对照你可能需要的能力边界（仅介绍功能特点）：
-
Awesome 系列提示词清单（Markdown 集合）
特点：以 GitHub Markdown 方式维护，轻量、可阅读、易 Fork；不足是检索与权限管理弱，更像“清单”而不是“系统”。
-
Prompt 市场/Prompt 分享社区类
特点：强调上传、点赞、分享、发现；适合找灵感与热门模板；但对组织隐私和内部沉淀支持通常不如可自建方案。
-
面向开发者的数据集型 Prompt 库（CSV/JSON/HF Dataset）
特点：强调可计算、可导入、可训练/分析；适合做自动化检索、标签体系、评测；阅读体验通常不如专门的网站。
-
知识库/文档工具（Notion/Wiki）承载提示词
特点：自由度高，配合团队协作方便；但提示词的结构化字段、专门的浏览体验、与 AI 工具链的集成能力往往需要自行搭建。
-
MCP/插件化的 Prompt 资源服务
特点：核心是把 prompts 以“服务”的方式提供给 AI 工具，便于在 IDE 或工作台里随取随用；适合重度工程化团队。
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发表于 前天 06:40
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