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300+ 现成系统提示词库：awesome-prompts 帮你把 AI 调教成各岗位专家

【免费下载链接】awesome-promptsCurated list of chatgpt prompts from the top-rated GPTs in the GPTs Store. Prompt Engineering, prompt attack & prompt protect. Advanced Prompt Engineering papers.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts

awesome-prompts 是一个持续维护的提示词精选仓库，收录了 300 多个可直接复制使用的系统提示词（System Prompt），覆盖编程开发、学术写作、数据分析、翻译、游戏设计等岗位场景，同时整理了指令工程框架、AI 官方指南与提示词安全攻防资料。适合想提升 AI 使用效果但不想从零写提示词的开发者、学生和职场人，核心价值是省去反复试错的时间，直接拿到经过实践打磨的角色指令。

什么场景下你会需要它

给 AI 设定专业角色时。当你希望模型以"高级 SRE""资深数据库工程师"身份回答问题时，自己临时编一句"You are an expert in..."往往效果有限。仓库的 prompts/ 目录里每个提示词都写明了角色边界、工作流程和输出规范，例如调试类提示词要求模型按"复现 → 观察 → 假设 → 验证 → 定位 → 修复"的顺序推进，而不是凭感觉给答案。

做提示词工程学习时。仓库不只放模板，还按主题整理了指令工程基础技巧、提示词注入攻防示例、DSPy/promptfoo 等自动化框架清单，以及各大模型厂商的官方提示词指南链接，相当于把"写提示词"这件事的入门资料集中到了一处。

给团队沉淀规范时。仓库中不少提示词来自真实开源项目的最佳实践，结构上分为 Role（角色）、Context（背景）、Task（任务）、Deliverables（交付物）等板块，你可以参考这种组织方式，把团队内部的 AI 使用规范也写成可复用的提示词文档。

研究 AI 产品内部机制时。仓库专设 System Prompt Leaks 章节，汇总了多款主流 AI 工具被提取出的系统提示词来源，想观察成熟产品如何约束模型行为、如何编排子代理时，这是省事的入口。

核心能力拆解

按职业分类查找可复制的系统提示词

仓库主体是一个分类清晰的提示词索引：编程开发、DevOps、数据工程、AI/ML、产品战略、项目管理、医疗、工业、法务合规、学术写作、教育、研究分析、图像视频生成、翻译等 20 余个类别。每个条目都有一句话说明该提示词的能力范围，点进 prompts/ 下的对应文件即可看到完整指令。

几个示例方向供参考：

• 代码方向：prompts/debugging_agent.txt（假设驱动的排错流程）、prompts/code_reviewer_security.txt（安全视角代码审查）
• 学术方向：prompts/Academic_Peer_Reviewer.txt（模拟同行评审，输出贡献度、方法学、可复现性评估）、prompts/latex_academic_expert.txt（按目标期刊切换 LaTeX 模板）
• 翻译方向：prompts/pdf_translator.txt（PDF 逐页解析与翻译，支持指定页码范围）
• 教学方向：prompts/Mr_Ranedeer.txt（深度、语气、推理框架均可自定义的导师提示词）

把提示词安全攻防当作实操教材

仓库的 Prompt Attack & Defense 章节给出了提取攻击的实例语句和对应的防御写法（核心思路是用分隔符隔离"系统指令区"，并明确禁止逐字复述指令）。配合 Safety & Compliance 分类下的提示注入防护、内容审核、红队测试等提示词，适合做 AI 应用的同学在设计自己的系统时参考边界设计。

从抄模板进阶到工程化：框架与论文索引

README 将提示词世界划分为两个阵营：一是复制粘贴模板，二是把提示词当作工程对象——用 DSPy 编译优化、用 promptfoo 做回归测试、用 TextGrad 自动调优。仓库为后者整理了框架清单、评测基准（如 Terminal-Bench、OpenAI Evals）以及从思维链（Chain of Thought，即让模型分步推理的提示技巧）到自动提示词优化的论文索引。如果你的目标不只是"用得顺手"，而是搭建可测试、可迭代的 LLM 系统，这部分目录值得系统性过一遍。

用官方指南校准你的提示词习惯

Official Guides 章节收录了 Anthropic、OpenAI、Google、Meta、DeepSeek 等厂商的官方提示词指引，涵盖推理模型提示、Codex/Gemini CLI 编码代理提示、抗注入设计等主题。相比社区技巧，官方指南对"不同模型该用什么提示风格"给出的答案更权威，适合在切换模型时快速调整写法。

最短上手路径

1. 克隆仓库：git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-prompts
2. 打开 README.md，从 Table of Contents 定位你的任务类别（如 Coding & Development）
3. 按表格描述挑选提示词，打开 prompts/ 目录下对应文件，查看完整内容
4. 将提示词整体粘贴到对话界面或 API 的系统消息中，先跑一个真实任务验证效果
5. 若效果不理想，阅读该提示词的 Role/Context 部分，按你的具体领域修改约束条件和输出格式

使用建议与边界

• 提示词是起点而非终点。仓库中的指令是通用基线，医疗、法务等合规敏感领域使用时，务必保留人工审核环节，不要把模型输出直接当作专业结论。
• 注意时效性。部分条目标注了年份，2023 年代的斜杠命令风格提示词（Legacy 分类）与现代约定已有差异，优先选用近期条目。
• 框架部分只是索引。仓库列出的 DSPy、promptfoo 等工具是外部项目，README 中的描述基于各项目当时状态，实际 API 以对方仓库为准。
• 不建议整段照搬超长提示词。若你的任务很小（比如翻译一段文字），加载几百行的系统提示词反而浪费上下文，按需裁剪 Role 和 Task 部分即可。

资源入口

• 主索引与全部分类：README.md
• 提示词文件目录：prompts/
• GPT Store 历史提示词存档（2023–2024 排行榜 GPT）：GPT_STORE.md
• 授权信息：LICENSE

如果你在使用过程中发现某个场景缺少对应提示词，可以对照 README 的分类结构自行按 Role / Context / Task / Deliverables 的格式补充，这也是理解提示词工程最快的方式之一。

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