整理了一个 AI 提示词库

7 天前
 songtianlun

大模型的能力越来越强,但是如何发挥大模型真正的实力?

这是我一直在思考的问题,在平常的使用过程中很容易发现,提示词的使用技巧对于生成结果的质量至关重要。多看看优秀的提示词,还能启发我们利用大模型的更多用法。

在网上看到许多优秀的提示词仓库,但一般都是针对某个模型或场景的,一直想整理一个更方便易读,根据模态、模型分类,从各处搜集优秀的提示词汇集到一处的仓库。

于是最近制作了这个网站: https://prmbr.com/

一个精选提示词库,包括 Text-To-Text, Text-To-Image, Text-To-Video 等提示词用法,还有针对 Nano Banana GPT-Image-1 等模型的专门分区,内容全部来自于各大开源的 Prompt 仓库、社交媒体、网站,以及我在各种地方偶然看到的内容。

初期内容还比较有限,后期逐渐完善,分享给大家。

代码仓库已经开源,可以参与共建: https://github.com/songtianlun/awesome-prompts

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6 条回复
Michelangelono
6 天前
需要怎么生成一个工具型的网站的提示词
donggua997
5 天前
我一直不懂,什么提示词模版、提示词库,有什么实际价值吗?

这玩意不是根据自己的个性需求,自己去编写的吗。

自己连需求的:背景、要求、交付物 都不会描述的吗?

另外每个模型调教的也不一样,哪有什么标准提示词可言啊
HRTops
5 天前
现在的提示词只是一个过渡产物,后面一定会是自然语言就可以搞定。
rrZ2C
5 天前
有时候看看别人的提示词挺好的,比如 ai 创建原型在提示词里设置设置 750/375 宽度/平铺,系统状态栏等,很多点一眼亮确实很实用
ota
4 天前
@donggua997
提示词可视化,提示词逆向,这两个方向对当前阶段还是有不小市场的。
而 op 的提示词字典,这东西价值虽然不大,但无脑开箱即用,就和给了 docker compose 一样。很多优秀的提示词还是需要借鉴的。也是经过作者磨练反复调试出来的,所以如果需求相近,可以做个类似代码补完风格的“提示词补完”需求。
通过分叉无限生成子类。
比如:

young girl
├── with long hair
│ ├── wearing a school uniform
│ │ ├── standing in a classroom
│ │ └── walking in the rain
│ └── wearing a kimono
│ ├── in a traditional garden
│ └── during a festival
└── with short hair
├── wearing casual clothes
│ ├── sitting on a bench
│ └── holding a smartphone
└── wearing a hoodie
└── in a cyberpunk city
npe
3 天前
我最近用这个工具生成提示词 https://systemprompt.icu/

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://ex.noerr.eu.org/t/1157671

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