全球最强AI提示词开源库：Awesome ChatGPT Prompts 完全指南
源码七号站 · 深度原创
本文将带你深入了解 GitHub 上获得 14 万+ Star 的顶级开源项目——Awesome ChatGPT Prompts，从项目原理到实战操作，手把手教你如何利用这个强大的提示词资源库来提升 AI 使用效率。
一、写在前面：为什么我们需要提示词库？
如果你经常使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等大语言模型，一定有过这样的困扰：明明想让 AI 帮忙完成某项任务，却不知道该怎么描述需求，或者得到的回答总是不够理想。
问题的根源在于：AI 的输出质量，很大程度上取决于你输入的提示词质量。
这就好比你去餐厅点餐，如果只是说"来份好吃的"，服务员会一头雾水；但如果你说"请给我来一份不要香菜、少油少盐、微辣的西红柿炒蛋"，那厨师就能精准地做出你想要的菜品。
提示词（Prompt）就是我们与 AI 沟通的"语言协议"。一个好的提示词，能让 AI 准确理解你的意图，并给出高质量的回复。而今天源码七号站要介绍的这个项目，正是目前全球最大、最权威的 AI 提示词开源库。
二、项目概览：Awesome ChatGPT Prompts 是什么？
2.1 基本信息
项目名称：Awesome ChatGPT Prompts
GitHub 地址：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
官方网站：https://prompts.chat
开源协议：CC0-1.0（公共领域，完全免费，可商用）
当前 Star 数：超过 14 万（截至 2026 年 1 月）
全球排名：GitHub 仓库 Star 数排行榜第 33 位
2.2 项目背景与影响力
这个项目于 2022 年 12 月 5 日首次发布，是全球第一个专门收集和整理 AI 提示词的开源项目。项目诞生之初就获得了 OpenAI 联合创始人的关注和推荐。
OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 曾在推特上表示：
"Love the community explorations of ChatGPT, from capabilities to limitations. No substitute for the collective power of the internet when it comes to plumbing the uncharted depths of a new deep learning model."
另一位 OpenAI 联合创始人 Wojciech Zaremba 也公开表示喜爱这个项目。
此外，这个项目还被多所世界顶级学府引用：
- 哈佛大学：将其作为 AI 提示词的参考资源
- 哥伦比亚大学：在其 AI 提示词库建设中引用了该项目
- 奥林匹克学院：将其列入 AI 使用指南
- 学术论文：被 arXiv 上的研究论文引用
在 Hugging Face 平台上，该项目的数据集更是荣获"最受喜爱数据集"第一名的殊荣。
2.3 为什么说它是"最强"的？
纵观市面上各种提示词资源，这个项目能脱颖而出，主要有以下几个原因：
第一，历史最悠久。作为全球首个提示词库，它积累了大量经过时间验证的优质提示词。
第二，社区最活跃。14 万+ 的 Star 数意味着有海量用户在使用、反馈和贡献，项目持续迭代更新。
第三，质量把控严格。每个提示词都经过社区验证，不是简单的堆砌，而是真正实用的精华。
第四，完全开源免费。采用 CC0 协议，任何人都可以自由使用、修改、分发，甚至用于商业用途，无需署名。
第五，生态丰富。不仅提供提示词本身，还支持网站浏览、本地部署、MCP 服务器集成等多种使用方式。
三、项目架构与工作原理深度解析
要真正用好这个项目，首先需要理解它的底层架构和工作原理。源码七号站在这里为大家做一个深度技术解析。
3.1 数据存储架构
项目的核心数据存储在 GitHub 仓库中，主要包含以下几个关键文件：
awesome-chatgpt-prompts/
├── README.md # 主文档，包含所有提示词
├── prompts.csv # CSV 格式的提示词数据
├── vibeprompts.csv # 特殊风格提示词数据
├── scripts/ # 自动化脚本
├── _layouts/ # 网站布局模板
└── sponsors/ # 赞助商信息
README.md 是项目的核心文件，所有提示词都以 Markdown 格式存储在这里。每个提示词包含以下信息：
- 提示词名称（如"Act as a Linux Terminal"）
- 贡献者信息
- 完整的提示词内容
- 相关参考链接（如有）
prompts.csv 则是将提示词数据结构化存储的文件，方便程序读取和处理。CSV 格式使得数据可以轻松导入到各种应用程序中。
3.2 网站平台技术栈
官方网站 prompts.chat 采用现代化的前端技术栈构建：
- 框架：Next.js（React 框架）
- 样式：Tailwind CSS
- 部署：Vercel
- 数据库：用于存储用户数据和社区贡献的提示词
- 对象存储：DigitalOcean Spaces（用于存储图片等媒体文件）
网站提供了比 GitHub README 更丰富的功能：
- 分类浏览提示词
- 标签筛选
- 全文搜索
- 用户注册和登录
- 提示词收藏
- 社区贡献
3.3 提示词的结构化设计
项目中的提示词采用了一种标准化的结构设计，这是其高质量的关键。一个典型的提示词包含以下元素：
角色设定（Role Definition）：明确告诉 AI 它要扮演什么角色。
I want you to act as a Linux terminal.
任务描述（Task Description）：详细说明需要 AI 完成什么任务。
I will type commands and you will reply with what the terminal should show.
输出限制（Output Constraints）：限定 AI 的回复格式和内容。
I want you to only reply with the terminal output inside one unique code block, and nothing else. Do not write explanations.
交互规则（Interaction Rules）：定义人机交互的方式。
Do not type commands unless I instruct you to do so. When I need to tell you something in English, I will do so by putting text inside curly brackets {like this}.
示例输入（Example Input）：提供第一个输入示例。
My first command is pwd
这种结构化设计的好处在于：
- 减少歧义：明确的角色设定和任务描述减少了 AI 误解的可能
- 控制输出：输出限制确保 AI 的回复符合预期格式
- 保持一致性：交互规则保证了对话的连贯性
- 快速上手：示例输入让用户立即开始使用
3.4 MCP 服务器技术原理
这是项目中一个非常强大但很多人不了解的功能——MCP（Model Context Protocol）服务器。
MCP 是一种标准化协议，用于让 AI 模型能够调用外部工具和服务。简单来说，通过 MCP 服务器，你可以让 AI 助手直接搜索和获取提示词库中的内容，而不需要手动复制粘贴。
MCP 服务器的工作流程：
用户请求 → AI 助手 → MCP 服务器 → 提示词数据库 → 返回结果 → AI 助手 → 用户
prompts.chat 提供了两种 MCP 集成方式：
方式一：HTTP 传输（推荐）
URL: https://prompts.chat/api/mcp
这种方式最简单，只需要配置一个 URL 即可，无需在本地安装任何依赖。
方式二：本地 NPM 包
{
"mcpServers": {
"prompts-chat": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@fkadev/prompts.chat-mcp"]
}
}
}
这种方式需要在本地安装 Node.js 环境，但可以实现更高级的定制功能。
MCP 服务器提供的工具：
- search_prompts：按关键词搜索提示词
- get_prompt：根据 ID 获取特定提示词
- save_prompt：保存新的提示词（需要 API Key）
四、网站平台使用完全指南
现在让我们进入实战环节。源码七号站将详细讲解如何使用 prompts.chat 网站平台。
4.1 访问网站
打开浏览器，输入地址：https://prompts.chat
网站首页展示了项目的核心信息和主要功能入口。你可以看到：
- Browse Prompts：浏览所有提示词
- Deploy Your Private Server：部署私有服务器
- Login：登录账户
网站支持访客模式，即使不登录也可以浏览和复制所有提示词。但如果你想收藏提示词或贡献自己的提示词，就需要注册登录。
4.2 浏览提示词
点击"Browse Prompts"进入提示词列表页面。这里是整个网站的核心功能区域。
左侧筛选栏提供了多种筛选方式：
按类型筛选：
- Text（文本类）：最常见的类型，用于生成文字内容
- Structured（结构化）：输出结构化数据，如 JSON、表格等
- Image（图片类）：用于图像生成 AI 的提示词
- Video（视频类）：用于视频生成 AI 的提示词
- Audio（音频类）：用于音频/音乐生成 AI 的提示词
按分类筛选：
- Writing（写作）：文章、博客、创意写作等
- Business（商务）：商业文案、报告、分析等
- Development（开发）：代码、技术文档、架构设计等
- Marketing（营销）：广告文案、社交媒体内容等
- Education（教育）：教学内容、课程设计等
- Personal（个人）：日常助手、生活建议等
- 更多分类...
按标签筛选：
网站为每个提示词都打上了详细的标签，你可以通过标签快速找到相关内容。常见标签包括：ChatGPT、Coding、Creative Writing、Research、Academic 等。
4.3 搜索提示词
在左侧搜索框中，你可以输入关键词进行搜索。
重要提示：目前搜索功能主要支持英文关键词。如果你想搜索中文相关的提示词，建议先将中文翻译成英文再搜索。
例如：
- 想找写小说的提示词 → 搜索 "novel" 或 "fiction"
- 想找编程相关的提示词 → 搜索 "coding" 或 "programming"
- 想找翻译相关的提示词 → 搜索 "translator" 或 "translation"
- 想找海报设计的提示词 → 搜索 "poster" 或 "design"
4.4 使用提示词
找到想要的提示词后，点击进入详情页面。你会看到：
- 提示词标题：简洁描述这个提示词的用途
- 提示词描述：详细说明使用场景和预期效果
- 提示词内容：可以直接复制使用的完整文本
- 标签：帮助你了解这个提示词的分类
- 贡献者：这个提示词的作者
复制提示词的方法：
- 在提示词内容区域，会有一个复制按钮
- 点击后，完整的提示词就会复制到剪贴板
- 然后粘贴到 ChatGPT、Claude 或其他 AI 对话框中即可
编辑提示词：
网站还支持在线编辑功能。如果某个提示词不完全符合你的需求，你可以：
- 点击编辑按钮
- 在输入框中修改提示词内容
- 修改后的内容会实时显示
- 再次点击复制按钮即可复制修改后的版本
4.5 贡献提示词
如果你有好用的提示词想分享给社区，可以通过以下步骤贡献：
方式一：通过网站提交
- 登录账户
- 点击"Submit Prompt"或类似按钮
- 填写提示词信息：标题、描述、内容、分类、标签等
- 提交审核
方式二：通过 GitHub 提交
- Fork 项目仓库
- 在 README.md 中按照现有格式添加你的提示词
- 提交 Pull Request
- 等待维护者审核合并
五、本地部署与私有化方案
对于企业用户或对数据隐私有要求的用户，项目提供了完整的自托管方案。源码七号站在这里详细讲解如何部署私有服务器。
5.1 为什么要自托管？
自托管的优势：
- 数据隐私：所有数据存储在自己的服务器上，不经过第三方
- 定制化：可以自定义界面、功能、品牌等
- 稳定性：不受公共服务可用性影响
- 内网访问：可以部署在内网，保护企业机密
- 集中管理：团队可以统一管理和共享提示词
5.2 部署方式概览
项目提供了多种部署方式：
- Docker 部署：最简单快速的方式
- Node.js 部署：需要 Node.js 环境
- Vercel 部署：一键部署到 Vercel 平台
- 其他云平台：支持 Netlify、Railway 等
5.3 使用 Docker 部署
这是最推荐的部署方式，适合大多数用户。
前提条件：
- 安装 Docker 和 Docker Compose
- 有一台服务器（可以是本地机器、VPS 或云服务器）
部署步骤：
第一步：克隆仓库
git clone https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts.git
cd awesome-chatgpt-prompts
第二步：配置环境变量
创建 .env 文件，配置必要的环境变量：
# 数据库配置
DATABASE_URL=your_database_url
# 认证配置（可选）
AUTH_SECRET=your_auth_secret
# 其他配置根据需要添加
第三步：启动服务
docker-compose up -d
第四步：访问服务
在浏览器中访问 http://localhost:3000（或你配置的端口），即可看到私有化部署的提示词平台。
5.4 使用 Vercel 一键部署
如果你不想自己管理服务器，可以使用 Vercel 提供的免费托管服务。
部署步骤：
- 访问项目的 GitHub 页面
- 找到 "Deploy with Vercel" 按钮
- 点击后会跳转到 Vercel
- 使用 GitHub 账号登录 Vercel
- 选择仓库并配置项目
- 点击 Deploy
几分钟后，你就会获得一个 xxx.vercel.app 的域名，可以访问你的私有提示词平台。
5.5 自定义配置
自托管版本支持丰富的自定义选项：
品牌定制：
- 自定义 Logo
- 修改网站名称
- 调整颜色主题
- 自定义域名
功能定制：
- 启用/禁用用户注册
- 设置提示词审核流程
- 配置分类和标签体系
- 集成企业认证系统
数据管理：
- 批量导入提示词
- 数据备份和恢复
- 用户权限管理
- 访问日志记录
六、MCP 服务器集成实战
MCP 服务器是这个项目最强大的功能之一，它能让你的 AI 助手直接调用提示词库。源码七号站将详细讲解如何在各种工具中集成 MCP 服务。
6.1 MCP 概念详解
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 公司提出的一种标准化协议，用于让 AI 模型能够访问外部工具和数据源。
你可以把 MCP 理解为 AI 的"插件系统"：
- 没有 MCP：AI 只能使用自身的知识回答问题
- 有 MCP：AI 可以调用外部工具获取实时数据、执行操作
prompts.chat 的 MCP 服务器让你的 AI 助手能够：
- 搜索提示词库中的内容
- 获取特定提示词的详细信息
- 保存新的提示词（需要授权）
6.2 支持的客户端
prompts.chat 的 MCP 服务器支持多种 AI 客户端：
- Claude Desktop：Anthropic 官方桌面应用
- VS Code + Copilot：微软的 AI 编程助手
- Cursor：AI 驱动的代码编辑器
- Cherry Studio：开源 AI 桌面客户端
- 其他支持 MCP 协议的工具
6.3 在 Cherry Studio 中配置 MCP
Cherry Studio 是一款优秀的开源 AI 桌面客户端，支持多种大语言模型，并且对 MCP 有很好的支持。下面详细讲解配置过程。
6.3.1 下载安装 Cherry Studio
第一步：访问下载页面
Cherry Studio 官网：https://www.cherry-ai.com/
GitHub 地址：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
第二步：选择对应系统版本下载
- Windows 用户：下载
.exe安装包 - macOS 用户：下载
.dmg安装包 - Linux 用户：下载
.AppImage或使用包管理器安装
第三步：安装运行
- Windows：双击 exe 文件，按提示完成安装
- macOS：打开 dmg 文件，将 Cherry Studio 拖入 Applications 文件夹
- Linux：给 AppImage 文件执行权限后运行
6.3.2 配置 AI 模型
Cherry Studio 支持多种 AI 服务商，你需要先配置至少一个 AI 模型才能使用。
支持的服务商（部分列举）：
- OpenAI（ChatGPT）
- Anthropic（Claude）
- Google（Gemini）
- 智谱 AI（GLM 系列）
- DeepSeek
- 阿里通义千问
- 更多...
配置步骤：
- 打开 Cherry Studio
- 点击左下角或右上角的设置图标（齿轮图标）
- 点击"添加"按钮添加新的服务商
- 填写服务商信息：
- 提供商名称：可以自定义，如"OpenAI"
- 提供商类型：选择"OpenAI"（大多数兼容 OpenAI API 的服务都选这个）
- API 密钥：填入你的 API Key
- API 地址：填入服务商的 API 地址
- 点击"管理"按钮，搜索并添加你想使用的模型
重要提示：使用 MCP 功能需要选择支持工具调用（Function Calling）的模型。在模型列表中，带有小扳手图标的模型就是支持工具调用的。
常见支持工具调用的模型：
- GPT-4、GPT-4 Turbo
- Claude 3 系列
- GLM-4 系列
- Gemini Pro
- 等等
6.3.3 配置 MCP 服务器
这是最关键的一步，源码七号站在这里详细讲解。
第一步：进入 MCP 设置
- 点击设置图标
- 找到"MCP 服务器"选项
- 点击"添加"或"快速创建"
第二步：配置 MCP 服务
推荐使用 HTTP 方式（最简单）：
- 名称：填写一个易于识别的名称，如"AI提示词助手"
- 传输类型：选择"HTTP"或"可流式传输的HTTP"
- URL：填入
https://prompts.chat/api/m
