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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 441
使用教程
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1按任务类型找
它按总结、代码解释、写作、翻译等场景分组，先定位场景。
-
2抄结构别抄句子
示例的价值在提示词结构，内容要换成自己的材料。
-
3试中文与英文两版
同一任务两种语言的提示效果常不同。
-
4把有效的存成模板
试出好用的就固化下来，别每次重写。
如何确认成功
用它的结构改写一条自己的需求后，输出比原来随手写的提示明显更贴合要求
注意事项
- 它是提示语示例合集，不是模型也不是工具。
- 示例针对特定模型调过，换模型后效果会变。
- 长提示里堆约束反而会降低遵循度，挑关键的说。
- 示例里的输出格式要求要按自己下游需要改。
核心亮点
- 覆盖文本、图像、视频多模态提示词，场景全面
- 社区驱动，持续收录和更新优秀提示词
- 借鉴Claude/GPT等模型经验，提示词质量较高
不足之处
- 项目仍处于早期，提示词数量可能有限
- 文档和分类结构尚待完善，社区贡献机制待观察
适用场景
- 使用Qwen模型进行内容创作时寻找灵感
- 优化Qwen在图像和视频生成中的提示词效果
- 学习不同模型间提示词差异，迁移到其他模型
替代项目
awesome-chatgpt-prompts、prompt-engineering、awesome-prompts
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