用 AI 的人多少都有个”提示词收藏夹”：小红书里点赞了十几篇”神级提示词”，公众号文章转发到文件传输助手，过两周真要用的时候一条条翻，翻到了还得从截图里手动敲出来。Awesome Prompts（精选提示词库）做的就是把这件事系统化——它是一个开源的提示词资源库，把文生文、文生图、文生视频三个方向的提示词按任务分好类，配上说明和效果图，放在一个能搜索、能直接复制的网站上。库本身在 GitHub 开源，MIT 许可，配套网站是 prmbr.com，全部免费。
这个库是怎么组织的
项目由开发者 songtianlun 维护，2025 年 9 月建库，更新一直没断——截至 2026 年 7 月，仓库最近一次提交就在几天前，GitHub 上有 480 多个 star。规模不算顶流，但对一个提示词库来说，”还在持续维护”比 star 数重要得多，毕竟模型换代很快，一年前的提示词技巧很多已经不灵了。
它的分类逻辑是先按模态、再按任务。第一层就三大块：文本生成（Text-to-Text）、文生图（Text-to-Image）、文生视频（Text-to-Video），每块下面再按用途细分。网站用 MkDocs 搭的，左侧是目录树，点开每篇就是提示词原文加使用说明，中英文双语，复制粘贴即用。比起在 GitHub 仓库里翻 Markdown 文件，直接逛 prmbr.com 体验好不少。
图：提示词库先按模态、再按任务的内容结构（数量截至 2026 年 7 月）
文生文：从角色扮演到系统提示词
文本生成是三块里体量最大的，光历史归档就有 222 个以上的实例——这部分主要整理收录自 awesome-chatgpt-prompts 这类知名开源项目，也就是”扮演 Linux 终端””扮演翻译官”那批经典提示词的中文版。在这个基础上，库里又按方向拆了几个专题：角色扮演与职业角色 41 个以上，工具技能 40 个以上，学术论文写作 18 个以上，另有游戏娱乐、编程开发、内容创作几个分支。
拿角色扮演篇举个例子，里面的”心理咨询师”提示词不是一句”你是心理咨询师”就完了，而是写清楚了行为原则——语气不带评判、先复述确认理解、适时提开放式问题、结束时总结并鼓励——还附了一段对话示例让你预览效果。这种写法的提示词拿到 ChatGPT、DeepSeek、Kimi 里基本都能直接用，不挑模型。
图：拆开看一条好提示词的四个组成部分，照这个思路改成自己的场景
比较有意思的是归档里还有一个”GPTs 提示词集合”，收了一些流传出来的产品级系统提示词，比如 Manus 智能体的 Agent 提示词、Dia 浏览器的系统提示词。这类东西对普通用户用处不大，但如果你自己在做 AI 应用、想学学成熟产品是怎么写系统提示词的，这是现成的参考材料——市面上专门整理这个的地方并不多。
文生图：提示词旁边就挂着成品图
文生图部分是我觉得做得最实在的一块，因为它基本每条提示词都配了实际生成的图。挑提示词这件事，看文字描述再怎么详细也不如看一眼成品——图在旁边摆着，喜欢哪张风格就抄哪条，试错成本低很多。
目前收了几批案例：GPT 生图案例 100 个以上（宝丽来风、3D 手办、吉卜力式贴纸这类社交平台上刷屏过的玩法大多在列）；Nano Banana 案例 73 个以上——也就是谷歌 Gemini 的图像模型，小红书知识卡片生成这类实用玩法也单独成篇；还有腾讯混元图像 3.0 的 32 个实测案例，从人像自拍到海报、图标、电商广告图都有，提示词和生成结果一一对应，来源文章也标注得清清楚楚。另外有一篇”AI 绘画提示要点”，讲怎么描述光线、构图、风格这些通用技巧，11 条要点，适合先看一遍再去抄案例。
要说不足，文生图案例集中在 GPT、Nano Banana、混元这几家，Midjourney、Stable Diffusion 的专门板块暂时没有——不过提示词的描述思路是相通的，换个模型改改措辞大多也能用，只是别指望一字不动就出同款。
文生视频和智能体案例
文生视频这块目前还比较薄，主要是电影预告片风格的示例和 Sora 2 的提示词集合。如果你在玩 Sora 或者可灵这类视频模型，可以进去翻翻找灵感，但别抱太高期待——这个方向整个行业的提示词积累都还早，库里的量也确实不多。
倒是有个意外收获：站里单独开了一个”OpenClaw 101 使用案例集”，收了三十多个用 OpenClaw 这类个人 AI 智能体的实际用法——每日晨报、Reddit 内容摘要、会议纪要转待办、个人知识库问答、播客制作流水线等等。严格说这已经不是”提示词”而是”用法案例”了，但对想把 AI 从聊天工具升级成自动化助手的人，这个板块反而可能是全站最有启发的部分。
怎么用起来
用法没什么门槛，就三步：打开 prmbr.com，左侧导航或者标签页找到你要的场景，复制提示词丢进你常用的模型里。中文用户直接看中文版就行，部分篇目有英文对照，给英文模型用效果可能更稳。
想深度一点用，有两个建议。一是别整段照搬，把提示词里的角色、约束、示例这几块拆开看，换成你自己的场景再用——库里的提示词更大的价值是让你看懂”好提示词长什么样”，而不是当咒语背。二是注意时效：历史归档那 200 多条是 ChatGPT 早期积累下来的，放在今天的模型上有些显得啰嗦（现在的模型理解力强了，很多”请你务必”式的叮嘱可以省），用之前自己判断一下。
库是开源的，发现好提示词也可以通过 Pull Request 提交进去，维护者接受共建。项目还有个微信交流群，入口在网站首页。
几句实话
先说清楚它是什么性质：这是一个”策展型”的库，相当一部分内容整理自其他开源项目和公开文章——来源都有标注，不算问题，但意味着它的价值在”筛选和组织”，不在独家。另外网站里挂了广告位，也推荐了第三方的 AI 创作平台，用不用那些是你自己的判断，提示词库本身不受影响。
还有一点要如实讲：提示词这东西没有”放之四海皆准”。同一条提示词在不同模型、甚至同一模型的不同版本上，效果可能差不少——库里给的案例图是当时那个模型跑出来的，你复现出来八九成像就算正常，别当成质检标准。
地址
在线访问：https://prmbr.com（完整提示词库，体验比仓库好）
GitHub 仓库：https://github.com/songtianlun/awesome-prompts（MIT 许可，可提 PR 共建）
值不值得收藏，看你是哪种用户。偶尔用 AI 聊两句的，用不上这么系统的库；但如果你经常要写点东西、批量出图，或者正在学怎么把提示词写好，把它加进书签是划算的——免费、持续更新、分类清楚，至少比散落在收藏夹里的截图强。真正的用法是遇到具体任务时来翻一翻，找到接近的案例改一改，而不是从头到尾读一遍。
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