377 个可直接抄的 Prompt 模板：awesome-prompts 完整新手指南-开发者社区

377 个可直接抄的 Prompt 模板：awesome-prompts 完整新手指南

【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack & prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts

awesome-prompts 是一个精选 AI 提示词模板的开源项目：377 个现成可用的提示词文件，覆盖代码调试、深度研究、学术写作等场景，还附带提示词工程方法与安全防护资料。你挑一个模板，直接粘进 AI 对话，就能立刻拿到更专业的输出。

你是不是在写错 Prompt

我见过两种很常见的翻车现场。

两种典型翻车现场

泛泛而谈：你让 AI"帮我看看这段代码"，它回你"整体结构清晰、命名规范"——正确，但一个 bug 都没帮你修。
套话连篇：你让它写周报，它回你"本周工作稳步推进"——你自己写都写得比它快。

模型不笨，是你没给它工作说明书。专业的提示词像一张工单：角色是谁、背景是什么、按什么步骤做、输出什么格式。大多数人卡住的地方就是：这说明书自己写不出来。

这个📦仓库到底给你什么

知道自己写不出来，那看看能拿什么现成的。awesome-prompts 分两层价值。

prompts/ 目录：拿来就能用的模板

仓库里 377 个模板文件按编码开发、运维、数据分析、学术写作、深度研究、安全合规等 20 多个类目组织。每个文件都是一份完整的系统提示词——角色定义、工作流程、输出要求全部写好。

以调试为例：debugging_agent.txt 把"复现→观察→假设→测试→定位→修复"六步法写死了。粘进去，AI 会按步骤排 bug，而不是给你灌安慰剂。

README：方法、攻防和框架

模板之外，README 还整理了提示词工程基础（分隔符、少样本示例、输出控制）、提示词注入的攻防示例，以及 DSPy、TextGrad、promptfoo 这类工程化框架。上面那张星标图显示，它 2024 年前 60 天就从 0 涨到 3000 星以上——大家缺的正是"打开就能用"的东西。

三档用法：🛠 粘贴、改参、学写法

材料有了，关键是怎么用。

粘贴：把模板当开场白

把模板整体作为对话第一条消息（或配进系统提示词），然后直接下达任务。你不需要再说"请专业一点"，专业已经写在模板里了。

改参：只换数值，不换框架

模板里都留了明确的参数位：目标语言、输出格式、示例数量、严格程度。你的活是把这些值按任务替换掉，流程和措辞不用动。改一两个词，通常比重写一版有效。

学写法：模板是最好的教材

从没写过提示词的话，读模板学得最快——角色怎么定义、约束写在哪、输出格式怎么限定。读完三五篇，你就有"什么叫专业提示词"的手感了，之后自己写也不慌。

🚀 三步上手：从克隆到第一次使用

用法清楚了，下面到操作层面。

克隆仓库，把全部模板拿到本地：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts

挑模板：进 prompts/ 目录按任务对文件名。文件名都是英文功能词——写代码找 coder，评审找 review，调研找 research，写作找 writer。
粘贴改参跑起来。结果不满意，先别怪模板，检查你给的任务背景够不够具体。

⚠️ 几个坑：别无脑堆模板

上手之后大概率会踩下面四个坑。

四个避坑提示

别叠模板：一次贴两个系统提示词，角色定义会打架，AI 直接精神分裂。一次对话、一个角色、一份模板。
推理模型少堆脚手架：o 系列这类会自己思考的模型，简洁指令往往比一堆"请逐步思考"更好用。
长任务拆段：先用研究类模板出方案，你确认方案后，再交给执行类模板动手。比一条巨型提示词稳得多。
处理外部网页内容加层防护：安全类目里就有提示词注入的防御模板，让 AI 上网时别忘了这一步。

最快的开始方式：明天开工前，挑一个和你任务匹配的模板，替换角色、输入、输出格式三个参数，跑一次，再和"裸问 AI"的版本对比。第一个模板不合手，换同类目下一个就行。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

377 个可直接抄的 Prompt 模板：awesome-prompts 完整新手指南