Awesome Prompts 中文提示詞庫，把英文社群好詞收成中文站

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

「讓 AI 當我的英文寫作考官」「幫我把這堆會議紀錄變成一份簡報」這類需求，網路上的現成提示詞多得用不完，麻煩的是它們散得很開：英文的住在 GitHub 的 markdown 檔和各家模型的官方文件裡，中文的又多藏在微信公眾號的長文深處，想抄一條能用的，要嘛啃原文，要嘛在幾千字的簡體文章裡來回翻找。Awesome Prompts 做的就是把兩邊收攏：一個 MIT 授權、放在 GitHub 上的開源提示詞庫，同時架成 prmbr.com 網站，文字、圖像、影片三種生成情境各成一區，後來又擴出一整區的 AI 助手應用案例。它把「英文社群已驗證提示詞」中文化這件事做得相當扎實，但放進書籤前有幾件事先弄清楚會用得更順：內容大量來自翻譯與收錄而非原創、官網號稱的多語言支援實際只覆蓋八個頁面，而這個免費網站掛著廣告與統計腳本，還推薦一個付費服務。

一個 479 星的 repo，本體其實是一個網站

打開 GitHub 上的 songtianlun/awesome-prompts，README 只有短短一頁，中英對照，真正的內容全部在 docs 資料夾裡：87 個 markdown 頁面配上超過 360 張示範圖，用 MkDocs 文件網站框架編成 prmbr.com。換句話說，這個 repo 就是網站的原始碼，整包複製下來約 180MB，等於把整座提示詞庫搬回家自己架，MIT 授權也允許這樣做。

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維護者 TianLun Song 是長期經營 frytea.com 部落格的開發者，GitHub 帳號從 2017 年用到現在，累積 66 個公開專案。提示詞庫專案 2025 年 9 月開張，到 2026 年 8 月累積 479 顆星、45 次 fork，對一個人的內容站來說不算冷清。網站側邊導覽分成四大板塊：文字生成（Text-to-Text）、圖像生成（Text-to-Image）、影片生成（Text-to-Video），以及 2026 年 3 月加入的 OpenClaw101。值得一提的是，後進的 OpenClaw101 已經是全站最大的一區：87 個頁面裡它佔了 37 個，這個名義上的提示詞庫，已經有超過四成篇幅在講 AI 助手的實際用法。

站內還有一頁同類網站推薦，把同類資源列成清單，從 Anthropic 官方的 Claude 提示工程指南、英文圈的 Awesome ChatGPT Prompts，到中文圈的幾個提示詞專案都有，這張清單本身就是這個領域的競爭地圖。逛完主庫再順手看這一頁，可以快速補齊幾個備用來源。

角色扮演詞最厚，抽五個頁面就破五百條

數量先擺在前面。文字生成板塊的歷史歸檔頁收了兩百多條角色扮演詞，站方首頁標示 222 條以上，以條目標題逐一清點是 220 條，每一條都是「Act as 某個角色」的完整設定；另一個中文提示詞檔案有 124 條，從雅思考官到 Linux 終端機都有。圖像與影片板塊也不薄：Sora 2 提示詞頁收了 123 個案例，gpt-image-1 頁精選 40 個案例，騰訊混元圖像 3.0 頁有 32 個實測範例。只算這五個頁面，條目就超過 530 條，而首頁還列著角色扮演篇 41 條以上、工具技能篇 40 條以上、學術論文篇 18 條以上等一堆沒算進去的分頁。

多數頁面把每條提示詞放進獨立的程式碼區塊，整段選取就能帶走，Sora 2 頁甚至每條都保留英文原文並附中文翻譯，想要英文原稿直接抄上面那段就好。拿頁內第一條「東京漫步」來看，英文版從一位時尚女性走過潮濕反光的東京街頭講起，服裝、街景、路人密度一路寫到霓虹燈在濕路面上的鏡面效果，中文版逐句對照，改哪個詞會影響什麼畫面，兩版互相對照著看很快就懂。有個小落差要知道：份量最重的英文角色扮演歸檔頁用的是引用區塊排版，全站也沒有一鍵複製按鈕，帶走提示詞仍得手動全選。相較於把提示詞混在敘述文字裡的微信長文，這樣的整理對「立刻拿去用」的讀者已經友善得多。

每個板塊幾乎都看得到上游

翻開各頁開頭，來源聲明寫得相當誠實。角色扮演英文詞來自 prompts.chat 這個 MIT 授權的線上提示詞庫；中文提示詞檔來自 GitHub 上的 awesome-chatgpt-prompts-zh 中文化專案；gpt-image-1 的 40 個案例轉載自 awesome-gpt4o-images 並註明出自 OpenAI 官方案例；混元圖像 3.0 的 32 個範例與小紅書封面卡那頁，各自附上微信公眾號原文連結。最大宗的 OpenClaw101 整個板塊，是從 hesamsheikh 維護的 awesome-openclaw-usecases 翻譯整理而來，這個上游案例庫有 31,660 顆星，收全球使用者跑 OpenClaw 這類個人 AI 助手的真實用法。

把話說白：這個庫的本體是翻譯與整理層，自產內容是少數。翻譯整理不是髒活，對多數中文讀者來說，把 31,660 顆星的英文案例庫整個讀完本身就是一道門檻，有人翻好排好確實省了大事。但知道上游在哪會改變使用方式：上游更新得更快，翻譯層必然滯後；引用上游時若有版權疑慮，直接查原始授權更保險；而想精修提示詞的人，看英文原文往往比看翻譯更貼近模型的語感。

翻譯與維護，都有 AI 代工的痕跡

檢視 commit 歷史會看到有趣的風景。2026 年 3 月 9 日，一個由 Claude 署名的提交把 OpenClaw101 的 36 個案例整批翻成中文；6 月 29 日合併了一個名稱裡帶著 codex 的工程分支；7 月 9 日最新一次更新，加入了 AI PPT 版面生成的提示詞合集。一個講 AI 提示詞的網站，本身也靠 AI 助手在寫稿與維護，這件事沒有任何問題，MIT 授權的內容本來就歡迎任何人（或任何模型）貢獻，只是它恰好說明了這類個人內容站的新常態：一個人加一組 AI agent，就能撐起一個數百條目的資料庫。

更新的節奏則要誠實講：最近一次內容更新停在 2026 年 7 月 9 日，往前數 6 月有三次、3 月有兩次，以內容站的標準不算棄坑，但也不算勤快。提示詞這種東西跟著模型走，模型一季一換，半年才動幾次的整理庫必然追不上最新機型的玩法，急用新模型提示詞的人，終究要往上游跑。

首頁說多語言支援，英文版只有八頁

官網首頁寫著這個專案提供多語言支援。檔案清單裡，87 個頁面只有 8 頁有英文版：首頁、同類網站推薦頁，加上四個圖像頁、一個影片頁與一個英文歸檔頁。中文讀者不受影響，但期待英中對照的讀者會發現大部分頁面只有簡體中文。另外主體內容用的是簡體字與大陸慣用語，台灣讀者複製提示詞後，對外正式使用前自己轉成繁體、順一下用語會比較穩。

首頁的分類清單還落後於實際內容。OpenClaw101 整個板塊（37 個頁面、全站最大區）和 Sora 2 提示詞頁都沒有出現在首頁的分類列表上，只從首頁看會以為影片板塊只有一個通用示例頁，實際上側邊導覽裡藏著 123 個 Sora 2 案例。逛這個站請直接用側邊導覽，別相信首頁的目錄。

免費閱讀的代價：廣告、推薦連結與雙套統計

開源歸開源，網站是有商業配置的。首頁的 markdown 原始檔裡直接內嵌 Google AdSense 廣告單元，ads.txt 也註記了發布商帳號；統計腳本掛了兩套，一套是站方自架在 plausible.frytea.com 的 Plausible（無 cookie 的輕量統計），另一套是會種 cookie 的 Google Analytics。首頁還推薦一個叫 AiLoft 的付費圖像生成服務，文案寫著註冊就送點數，2026 年 7 月初的 commit 顯示站方更新過這個連結。這些都是個人站長正常的生計配置，誠實說明在先，沒有遮掩，只是想提醒：你逛的這個網站，同時掛著廣告與推薦連結。

MIT 授權乾淨，微信收錄頁的授權沒交代

授權面倒是乾淨。LICENSE 檔案就在 repo 根目錄，MIT 條款，版權年份 2025、版權人 TianLun Song，取用、修改、再散布都在許可範圍。要注意的是 MIT 只覆蓋這個 repo 本身，各上游各有授權（prompts.chat 與 OpenClaw 案例庫都是 MIT），而從微信公眾號文章收錄的頁面，授權狀態就沒有特別交代，想把那些內容拿去做二次利用，得先確認授權。

先逛這三區，再決定要不要放進書籤

如果決定給它一次機會，建議照這個順序逛。做圖的人先進圖像生成板塊：Nano Banana 與 Nano Banana Pro 各有一頁案例（首頁標示 73 條以上），gpt-image-1 有 40 個官方案例的中文化整理，想再挖 Nano Banana 提示詞，可以搭配之前介紹過的 OpenNana 提示詞圖庫，免登入就能搜尋上萬則；想把 GPT 系圖像提示詞拆成可替換變數來管理，awesome-gpt-image-2 的結構化模板是互補的選擇。

圖像區裡最有在地實用味道的，是那條小紅書封面卡生成器。提示詞把輸出規格直接寫死：生成一張寬 600、高 800 像素的話題卡片，產出是能在瀏覽器直接開啟、帶完整樣式的 HTML 檔，熱點事件、配圖風格、色彩基調各有指定欄位。這種把版面規格寫進提示詞的做法，比單純說「幫我做一張漂亮的封面」可控得多，做內容的人可以直接拿去改尺寸、改主題。

做簡報的人直接把 AI PPT 頁整頁帶走。那一頁按照內容整理、大綱生成、單頁與多頁版式、資料圖表、講稿備註的製作順序，給了 6 條可以直接複製的工作流提示詞。頁首還附了一張情境對照表，手裡只有一堆會議紀錄時先用哪條、已經有草稿只想精簡時用哪條、做完了只缺演講串詞時補哪條，都標得清清楚楚，等於一份用 AI 從素材做到成品簡報的完整劇本。

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跑 AI 助手的人值得翻 OpenClaw101。36 個案例分成社交媒體、創意與構建、基礎設施與維運、生產力、研究與學習、金融與交易六大類，從每日 Reddit 摘要、多來源科技新聞彙整、X 帳號分析，到一夜之間讓 agent 自己建小應用、自主遊戲開發管線、自癒家用伺服器、第二大腦都有，每個案例都附適用情境、需要的技能（多數連到 ClawHub 技能市集）與可以直接貼上的完整提示詞。以每日 Reddit 摘要那條為例，它用的是免認證的唯讀技能，提示詞裡連排程都寫好了：每天下午五點整理你追的版塊，還會把你的偏好記下來當過濾規則，比方說永遠不要出現迷因圖。上游的安全警告站方也如實翻譯保留了：這些案例引用的社區技能未經審核，可能存在漏洞，使用前先檢查技能的原始碼與權限，也要避免把金鑰寫死在設定裡。這段警告翻得誠實，值得加分。

最後是收藏判斷。如果你每次都從零開始寫提示詞，這個庫能省下大量摸索時間，值得一個書籤；收藏量大到開始找不到東西時，可以參考 YPrompt 自架一套能長期管理的提示詞庫。但如果你追的是最新模型的能力邊界，這個整理層的反應速度跟不上你，直接訂閱上游各個英文案例庫才是正解。它是中文世界通往英文提示詞生態的一扇門，門的價值，取決於你多常經過。