Awesome AI Prompts：提示词收集手册
内容提要
本文介绍《Awesome AI Prompts：提示词收集手册》，汇总了来自GitHub、官方文档、社交平台等渠道的各类AI提示词模板，涵盖图像创作、内容生成、软件工程、产品调研、思维决策等场景，并附有具体示例，旨在帮助用户高效使用AI工具。
延伸解读
提示词来源的多样性
本文汇总的提示词来自多个渠道，包括GitHub上的Awesome列表、官方文档、社交平台的热门玩法以及学术论文。这种多样性意味着提示词的质量和适用性参差不齐，用户在使用时需要根据具体场景进行筛选和调整，不能盲目照搬。
提示词的结构化趋势
许多提示词采用了结构化的设计，如角色设定、任务描述、约束条件和输出格式。这种结构化有助于提高AI输出的准确性和可复用性。例如，代码审查和重构提示词都明确规定了审查维度、输出格式和约束条件，体现了提示词工程从简单指令向系统化方法演进的趋势。
提示词的安全与伦理考量
部分提示词涉及安全审计和风险控制，如AI代码安全审计和Agentic Coding安全边界。这表明随着AI应用的深入，提示词不仅要追求效果，还要考虑潜在的安全风险。用户在使用提示词时，应关注其可能引发的隐私、合规和伦理问题，避免滥用。
Q&A
Awesome AI Prompts 提示词收集手册主要从哪些渠道收集提示词？
该手册主要通过人工日常从以下渠道筛选提示词：Awesome List/GitHub Prompt Collection（如 Awesome ChatGPT Prompts）、官方 Prompt Engineering 文档（如 OpenAI、Anthropic、Google）、AI 产品官方示例与最佳实践（如 Claude Code、Midjourney）、社交平台高热玩法（如 X/Twitter、小红书）、论文与研究资料，以及实际工作流沉淀。
如何让 AI 根据图片反推生成适用于 Midjourney 或 Stable Diffusion 的提示词？
上传图片后，让 AI 分析图片的视觉风格、构图、光影、色彩、主体细节，并生成一段英文提示词，包含主体描述、环境/背景、光影效果、艺术风格/参考艺术家、相机参数（如适用）和负面提示词（negative prompt）。
什么是 Loop Engineering 范式？在自动化代码迁移中如何应用？
Loop Engineering 是由 Anthropic 和 Google 工程师推动的 AI 编码 Agent 设计模式，强调通过循环执行发现、计划、执行、验证、决策等步骤，直到任务完成。在自动化代码迁移中，它要求扫描代码库、制定迁移计划、逐个文件迁移、运行测试验证，并根据测试结果决定继续或回滚，同时保持外部接口不变、不引入新依赖、每次变更提交 git commit。
如何让 AI 扮演两个角色进行技术方案辩论？
可以要求 AI 同时扮演两个角色，例如“激进微服务派”和“务实单体派”，针对具体技术方案进行辩论。规则包括每人每次发言不超过 3 句话、必须引用虚构的“行业研究数据”支持观点，最后由裁判宣布获胜方，但裁判必须明显偏心其中一方。
如何使用“未来自己写信”提示词进行人生规划？
该提示词要求 AI 扮演十年后的自己，根据当前年龄、目标、困扰等信息，以未来理想状态的口吻写信。信中需具体指出现在最该坚持的 3 件事、最该停止消耗精力的 3 件事、温和提醒正在逃避的问题、给出未来 30 天可执行的行动清单，并以一句真实感收尾。
如何让 AI 生成一份 ChatGPT Wrapped 年度总结？
可以要求 AI 基于对历史对话风格的理解，生成一份年度总结，包含年度关键词（5 个词并附解释）、AI 使用人格称号、最常求助的主题 Top 5、隐藏焦虑（从提问习惯推测）、最强能力、年度反复横跳（摇摆问题）以及给明年的 3 条建议。风格要求有趣、轻微吐槽但不刻薄，每项要具体。
什么是 Meta Prompting？如何让 AI 先帮你写 Prompt？
Meta Prompting 是一种技巧，让 AI 先生成高质量提示词，再用于其他任务。具体做法是描述目标，让 AI 先确认最终产物类型、目标受众、风格、必须包含/避免的内容、输出格式等信息，然后生成一个可直接复制的 prompt，要求角色清晰、任务明确、上下文充分、约束具体、输出格式固定，并可加入 few-shot 示例，最后给出精简版。
如何用 AI 对计划进行失败预演（Premortem）？
可以要求 AI 扮演“失败预演官”，假设计划已经失败，倒推失败原因。从时间风险、资源风险、沟通风险、外部变量、最坏情况等维度进行压力测试，输出 Top 5 翻车点（按概率和影响排序）、每个翻车点的早期信号、备用方案、最小可行版本方案和停止条件。
如何让 AI 根据冰箱照片生成菜单和采购清单？
上传冰箱、厨房台面或食材照片，让 AI 分析食材，制定 3 天饮食计划。要求先列出识别出的食材并标注确定/不确定，设计包含早餐、午餐、晚餐的菜单，尽量复用食材减少浪费，标出额外需购买的食材，生成按超市分区分类的采购清单，并优先安排快坏的食材。可指定饮食偏好、忌口、做饭时间和预算。
如何让 AI 生成一个单文件可运行的 Web App？
可以要求 AI 创建一个单文件可运行的 Web App，在写代码前先制定评分标准（功能完整性、交互体验、视觉清晰度、响应式布局、边界状态处理、代码简洁性），然后输出完整的 HTML 文件，只使用 HTML、CSS、原生 JavaScript，所有代码在一个文件中，页面打开即可运行，UI 要像真实产品，支持桌面和移动端，包含空状态、错误状态和成功状态，输出只给代码。
