AI 提示词工具大全

提示词库、优化与学习 · 共收录 70 个工具

分类介绍

同样的模型,不同的提示词,输出质量可能天差地别。提示词工程(Prompt Engineering)是使用 AI 的底层能力:把需求描述清楚、给出约束与示例、让模型按结构输出,往往比换模型更能立竿见影。

入门可以从现成的提示词库抄起,再逐步改成自己的模板。进阶做法是建立团队提示词规范:固定角色、输出格式、校验规则与失败重试策略,让 AI 输出真正可工程化复用。

选型建议

  • 写清四要素:角色、任务、约束、输出格式。
  • 给示例(Few-shot)比反复描述更有效。
  • 复杂任务拆成多步,让模型逐步推理。
  • 把验证通过的提示词沉淀成团队模板库。

AI 提示词工具工具清单(70 个)

提示词工程指南

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系统学习提示词工程的开源教程

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Anthropic 提示词库

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Claude 官方精选提示词示例库

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FlowGPT

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提示词分享与发现社区

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Langfuse

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开源的 LLM 可观测与提示词管理平台

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Learn Prompting

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系统的提示词工程学习教程

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OpenAI 提示词工程指南

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GPT 模型官方提示词实践文档

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PromptHero

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图片生成提示词搜索引擎

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开源的提示词与模型评测工具

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AIPRM

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ChatDOC

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Cognosys

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网页智能体

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网站聊天收集

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Dust

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科学语言模型

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Godmode

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自主任务智能体

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一行代码接入的 LLM 调用观测工具

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Humanloop

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Landbot

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无代码聊天落地

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Latitude

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面向团队的开源提示词协作平台

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Lexica

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Maestro

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提示词测试框架

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面向小众市场的选题与文案工具

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Orq.ai

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提示词收藏与管理

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跨模型提示词管理与测试平台

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Vellum

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Wordtune AI

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常见问题

提示词需要专门学习吗?

基础用法几分钟就能上手,但要稳定产出高质量结果,系统学习提示结构会明显提升效率。

为什么同一个提示词效果不稳定?

模型版本、随机参数与上下文都会影响结果。可通过固定参数、增加约束与示例来提升稳定性。

中文提示词效果差怎么办?

可先用英文提示词获得结构,再要求用中文输出;或在中文提示词中补充更具体的格式与示例要求。