姚金刚提示词合集正式开源116 个中文 AI 提示词按场景分 9 类覆盖内容运营、GEO 营销、学习方法、工作效率。每个文件规范统一有版本管理配 Python 脚本维护工程质量在线。License CC BY 4.0免费可用。翻了半个小时直接把 GitHub 收藏了。最近被一个老问题困扰——每次用 AI 的效果时好时坏核心原因不是模型问题是我的提示词写得太随意。市面上提示词合集不少但大多数要么是英文的要么就是扮演一个专家帮我写作这种入门级模板真正面向中文实战场景、有工程质量的合集真的稀缺。直到我看到这个Yao Open Prompts。5 月 6 日刚开源三天内 1300 个 Star、199 个 Fork。打开目录我当场就存下来了。这是个什么东西一句话面向真实中文场景的 AI 提示词开源库整理自作者姚金刚多年积累的私人合集目前共 116 个提示词文件按场景分了 9 大类。分类数量覆盖内容AI 内容49写作润色、短视频文案、小红书图文、公众号排版、图像创意AI 营销28GEO 实战模板、SEO 转型、结构化数据、竞品分析、合规风险AI 工作10企业调研、合同生成、客服系统、PPT 网页、产品原型AI 学习11费曼学习法、记忆术、习惯养成、关键词学习AI 方法8元提示词、图片/文章反编译、网页逆向工程AI 教育4儿童互动页面、HTML5 小游戏生成AI 思考3批判思维、记忆宫殿、标题灵感AI 生活2健康报告、亲子歌曲AI 编程1架构设计与系统方案光看分布就能感受到——AI 内容和 AI 营销加起来占了将近 2/3说明这个库是面向内容从业者和营销人设计的不是搞学术研究的。打开之后先看哪里官网有可视化分类导航yaojingang.github.io/yao-open-prompts每类都有代表提示词展示点进去直接看正文。如果想精准找某个方向去仓库里的CATALOG.md翻完整目录116 个全在里面按场景检索效率很高。我最看好的几个提示词1. 智能元提示词生成系统 V0.6重点推荐这是整个库里我觉得最值的一个。很多人写提示词的痛点不是不会用 AI而是不知道怎么把需求说清楚。这个元提示词解决的正是这件事——它把整个提示词生成过程拆成五步需求分析 → 角色工程 → 任务架构 → 格式规范 → 质量评估基于 RTFRole-Task-Format框架把你模糊的想法变成一套结构化的高质量提示词。用它来生成提示词再拿生成出来的提示词去做任务效果是叠加放大的。如果只用一个就用这个。2. 36 个内容与运营提示词如果你做公众号、短视频、私域运营这 36 个可以直接上手。覆盖很全钩子开场文案、口播爆款脚本、抖音爆款策划、小红书图文创作、选题策划、数据复盘诊断……我最喜欢的是数据复盘诊断师——把完播率、互动率、流失节点丢进去它帮你像医生诊断一样找病因直接给药方。对习惯凭感觉做内容的人来说这种数据化思维的引入挺有价值的。3. 25 个 GEO 营销实战模板GEOGenerative Engine Optimization是最近营销圈的高频词本质是让你的内容更容易被 AI 搜索引擎引用和推荐是 SEO 在 AI 时代的进化版。这 25 个模板从《AI营销从SEO到GEO》提炼出来覆盖完整链路机会判断AI 搜索用户行为分析、营销转型评估内容工程AI 友好内容创作、GEO 内容工厂搭建信源建设权威信源建设策略数据监测GEO 数据体系构建、竞品 GEO 分析合规风险GEO 合规与安全管理对做 SEO 或内容营销的人来说这部分可以直接用不用自己从零摸索 GEO 怎么落地。4. 网页 PPT 生成器 V3.0这个比较有意思——输入文字和图片素材它会按图片文件名解析页面位置生成一个可以直接运行的单文件全屏网页 PPT。不需要 PowerPoint不需要设计功底浏览器打开就是全屏演示效果。做汇报或讲课的朋友可以试试效果挺炸裂的。5. AI 费曼提问学习法这个设计很聪明。它让 AI 扮演一个什么都不懂的初学者然后持续向你提问、举例、测试边界——倒逼你把知识真正讲清楚。费曼学习法的核心是讲出来才算学会但平时很难找到人陪你练习。有了这个提示词AI 就是你随时可用的小白练习对象还不会不耐烦。仓库的工程质量很在线很多提示词合集的痛点是东西堆在一起格式乱找不到用起来很痛苦。这个仓库不一样。每个提示词文件都有统一的 frontmatter 规范title:提示词标题category:一级分类subcategory:子类source_section:原合集章节号author:作者或来源version:提示词版本created:创建日期status:active|draft|third-party-reviewtags:标签列表有版本管理有状态标记active / draft / third-party-review还提供了 Python 脚本自动生成目录和做质量检查# 质量检查python3 scripts/check_repo.py# 重建目录索引python3 scripts/generate_catalog.py这说明作者是把它当成一个正经的开源项目在维护不是随便往上扔一堆文本文件。另外值得一提系列型内容主动合并成主题合集比如「50 个 Nano Banana 创意提示词」整合成一个文件而不是打散成 50 个单独文件塞满目录。这个取舍很有经验。怎么快速上手四步就够了打开 CATALOG.md按场景找到你需要的提示词打开对应.md文件复制Prompt区域把{{变量}}、[占位符]替换为你的真实任务信息在 Claude / ChatGPT / Kimi 等模型里测试根据结果迭代如果是第一次用建议从「智能元提示词生成系统」开始——先搞清楚怎么生成高质量提示词再去翻其他分类效果会放大很多。我的看法说实话开源提示词库这两年冒出了不少但做到这个质量的中文版真的不多见。最让我觉得有价值的不是116 个这个数字而是它的取舍逻辑——没有用大量零散短提示词凑数系列型内容主动整合保证目录的可用性。这说明作者是真正在用这些提示词而不是在做表面文章。另外License 是CC BY 4.0可以自由使用署名即可。对做内容创作和工具开发的朋友很友好。目前仓库还在持续更新如果你正在构建自己的提示词体系值得 Star 跟进。GitHub 仓库https://github.com/yaojingang/yao-open-prompts官网导航https://yaojingang.github.io/yao-open-prompts你最感兴趣哪个分类欢迎评论区聊聊。我是顾北关注我获取更多好玩有趣的AI提示词库谢谢你阅读我的文章~我们下期再见PS本文部分内容由AI辅助创作