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姚金刚提示词合集正式开源，116 个中文 AI 提示词按场景分 9 类，覆盖内容运营、GEO 营销、学习方法、工作效率。每个文件规范统一，有版本管理，配 Python 脚本维护，工程质量在线。License CC BY 4.0，免费可用。

翻了半个小时，直接把 GitHub 收藏了。

最近被一个老问题困扰——每次用 AI 的效果时好时坏，核心原因不是模型问题，是我的提示词写得太随意。

市面上提示词合集不少，但大多数要么是英文的，要么就是"扮演一个专家帮我写作"这种入门级模板，真正面向中文实战场景、有工程质量的合集，真的稀缺。

直到我看到这个：Yao Open Prompts。

5 月 6 日刚开源，三天内 1300+ 个 Star、199 个 Fork。打开目录，我当场就存下来了。

这是个什么东西？

一句话：面向真实中文场景的 AI 提示词开源库，整理自作者姚金刚多年积累的私人合集，目前共 116 个提示词文件，按场景分了 9 大类。

光看分布就能感受到——AI 内容和 AI 营销加起来占了将近 2/3，说明这个库是面向内容从业者和营销人设计的，不是搞学术研究的。

打开之后先看哪里？

官网有可视化分类导航：yaojingang.github.io/yao-open-prompts

每类都有代表提示词展示，点进去直接看正文。如果想精准找某个方向，去仓库里的CATALOG.md翻完整目录，116 个全在里面，按场景检索效率很高。

我最看好的几个提示词

1. 智能元提示词生成系统 V0.6（重点推荐）

这是整个库里我觉得最值的一个。

很多人写提示词的痛点不是"不会用 AI"，而是"不知道怎么把需求说清楚"。这个元提示词解决的正是这件事——它把整个提示词生成过程拆成五步：

需求分析 → 角色工程 → 任务架构 → 格式规范 → 质量评估

基于 RTF（Role-Task-Format）框架，把你模糊的想法变成一套结构化的高质量提示词。

用它来生成提示词，再拿生成出来的提示词去做任务，效果是叠加放大的。如果只用一个，就用这个。

2. 36 个内容与运营提示词

如果你做公众号、短视频、私域运营，这 36 个可以直接上手。

覆盖很全：钩子开场文案、口播爆款脚本、抖音爆款策划、小红书图文创作、选题策划、数据复盘诊断……

我最喜欢的是数据复盘诊断师——把完播率、互动率、流失节点丢进去，它帮你像医生诊断一样找病因，直接给"药方"。对习惯凭感觉做内容的人来说，这种数据化思维的引入挺有价值的。

3. 25 个 GEO 营销实战模板

GEO（Generative Engine Optimization）是最近营销圈的高频词，本质是让你的内容更容易被 AI 搜索引擎引用和推荐，是 SEO 在 AI 时代的进化版。

这 25 个模板从《AI营销：从SEO到GEO》提炼出来，覆盖完整链路：

• 机会判断：AI 搜索用户行为分析、营销转型评估

• 内容工程：AI 友好内容创作、GEO 内容工厂搭建

• 信源建设：权威信源建设策略

• 数据监测：GEO 数据体系构建、竞品 GEO 分析

• 合规风险：GEO 合规与安全管理

对做 SEO 或内容营销的人来说，这部分可以直接用，不用自己从零摸索 GEO 怎么落地。

4. 网页 PPT 生成器 V3.0

这个比较有意思——输入文字和图片素材，它会按图片文件名解析页面位置，生成一个可以直接运行的单文件全屏网页 PPT。不需要 PowerPoint，不需要设计功底，浏览器打开就是全屏演示效果。

做汇报或讲课的朋友可以试试，效果挺炸裂的。

5. AI 费曼提问学习法

这个设计很聪明。它让 AI 扮演一个"什么都不懂的初学者"，然后持续向你提问、举例、测试边界——倒逼你把知识真正讲清楚。

费曼学习法的核心是"讲出来才算学会"，但平时很难找到人陪你练习。有了这个提示词，AI 就是你随时可用的"小白练习对象"，还不会不耐烦。

仓库的工程质量很在线

很多提示词合集的痛点是：东西堆在一起，格式乱，找不到，用起来很痛苦。

这个仓库不一样。每个提示词文件都有统一的 frontmatter 规范：

title:提示词标题category:一级分类subcategory:子类source_section:原合集章节号author:作者或来源version:提示词版本created:创建日期status:active|draft|third-party-reviewtags:标签列表

有版本管理，有状态标记（active / draft / third-party-review），还提供了 Python 脚本自动生成目录和做质量检查：

# 质量检查python3 scripts/check_repo.py# 重建目录索引python3 scripts/generate_catalog.py

这说明作者是把它当成一个正经的开源项目在维护，不是随便往上扔一堆文本文件。

另外值得一提：系列型内容主动合并成主题合集（比如「50 个 Nano Banana 创意提示词」整合成一个文件），而不是打散成 50 个单独文件塞满目录。这个取舍很有经验。

怎么快速上手？

四步就够了：

1. 打开 CATALOG.md，按场景找到你需要的提示词

2. 打开对应.md文件，复制Prompt区域

3. 把{{变量}}、[占位符]替换为你的真实任务信息

4. 在 Claude / ChatGPT / Kimi 等模型里测试，根据结果迭代

如果是第一次用，建议从「智能元提示词生成系统」开始——先搞清楚怎么生成高质量提示词，再去翻其他分类，效果会放大很多。

我的看法

说实话，开源提示词库这两年冒出了不少，但做到这个质量的中文版真的不多见。

最让我觉得有价值的，不是"116 个"这个数字，而是它的取舍逻辑——没有用大量零散短提示词凑数，系列型内容主动整合，保证目录的可用性。这说明作者是真正在用这些提示词，而不是在做表面文章。

另外，License 是CC BY 4.0，可以自由使用，署名即可。对做内容创作和工具开发的朋友很友好。

目前仓库还在持续更新，如果你正在构建自己的提示词体系，值得 Star 跟进。

GitHub 仓库：https://github.com/yaojingang/yao-open-prompts

官网导航：https://yaojingang.github.io/yao-open-prompts

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我们下期再见！

PS：本文部分内容由AI辅助创作