GetAITools
返回开源软件模块
prompts.chat
AI 开源软件项目库

prompts.chat

f/prompts.chat

prompts.chat（f/prompts.chat）是一款面向社区提示词库共建与检索的开源项目。prompts.chat 是一个开源的 AI 提示词库平台（原 Awesome ChatGPT Prompts），面向 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等模型提供统一的提示词浏览、发现与沉淀能力。项目同时提供网站、PROMPTS.md、CSV 与 Hugging Face 数据集等多种形态，支持社区贡献并自动同步。除公共库外，还支持组织自托管私有提示词库，实现品牌定制、认证接入与数据隐私隔离。

ai
chatgpt-prompts
prompt-engineering
open-source
nextjs
typescript
mcp
artificial-intelligence
awesome-list
chatgpt
claude
gemini
gpt
gpt-4
llm
machine-learning
GitHub Stars
154.1k
Forks
20.3k
最近活跃
1 天内
部署方式
3 种
部署复杂度
中
仓库地址 官方网站

项目简介

prompts.chat 是一个开源的 AI 提示词库平台（原 Awesome ChatGPT Prompts），面向 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等模型提供统一的提示词浏览、发现与沉淀能力。项目同时提供网站、PROMPTS.md、CSV 与 Hugging Face 数据集等多种形态，支持社区贡献并自动同步。除公共库外，还支持组织自托管私有提示词库，实现品牌定制、认证接入与数据隐私隔离。

适合谁优先上手

想围绕“社区提示词库共建与检索”寻找可私有化部署方案的个人或团队
偏好 HTML 技术生态、希望后续可以自行扩展的人
愿意投入一定运维成本，换取更高可控性的团队

安装方式

部署前建议准备 Node.js 与 npm，用于执行 npx、安装依赖和运行初始化向导。快速创建方式：先执行 `npx prompts.chat new my-prompt-library`，再进入生成目录继续配置。手动方式：`git clone https://github.com/f/prompts.chat.git`，进入项目后执行 `npm install && npm run setup`。setup 向导可配置品牌、主题、认证（GitHub/Google/Azure AD）及功能开关；若需容器化部署，可按仓库中的 DOCKER.md 操作。

使用说明

完成初始化后，先在站点中打开提示词列表页（如 `/prompts`）验证数据展示是否正常，再通过新增页面（如 `/prompts/new`）提交一条测试提示词，确认保存与检索流程可用。团队场景可结合认证能力管理内部提示词资产。接入方面可直接使用 `npx prompts.chat` 进行 CLI 使用；也可在 Claude Code 中安装插件，或将 `https://prompts.chat/api/mcp`（远程）及本地 `npx ... mcp` 方式配置为 MCP Server，接入你的 AI 工具链。

部署与运营建议

部署前先看

部署 prompts.chat 时，建议先跑最小可用版本，再补域名、权限、备份、监控这些正式环境必需项。

  • 推荐优先评估 Node.js、Docker 这类成熟部署路径。
  • 如果依赖项较少，先容器化试跑通常是性价比最高的路径。
  • 不要跳过回滚方案设计；上线失败后能不能快速回退，比一次装成功更重要。

长期维护怎么看

真正决定 prompts.chat 值不值得长期保留的，不是首日安装成功，而是后续运维和团队接手成本。

  • 建议在内部记录登录入口、关键配置、升级步骤和排障入口，避免工具变成“只有部署者自己懂”的孤岛。
  • 优先把它接进 社区提示词库共建与检索、组织私有提示词库自托管 这类高频场景，才能更快验证 ROI。
  • 每隔一段时间复盘：它到底替代了什么、节省了什么、后续是否还值得继续维护。

优势与注意事项

这个项目的加分点

  • 已有提炼后的项目摘要，能更快判断是否值得试跑
  • 支持 Node.js、Docker、Self-Hosted 等部署方式，落地路径相对明确
  • 适用场景已经比较明确，可直接对照 社区提示词库共建与检索、组织私有提示词库自托管 等业务需求评估
  • 标签覆盖 ai、chatgpt-prompts、prompt-engineering，利于后续做站内专题聚合

上正式环境前要注意

    中国用户部署时重点关注

    如果你在中国大陆网络环境部署，优先确认 Docker 镜像拉取速度，必要时准备镜像源或代理。
    除 GitHub 仓库外，建议同时检查官网文档站在国内网络下的访问速度与可读性。
    凡是涉及邮件、对象存储、OAuth、Webhook 的能力，都建议在正式部署前先做一轮国内环境联调。

    常见问题 FAQ

    prompts.chat 是什么？

    prompts.chat（f/prompts.chat）是一款面向社区提示词库共建与检索的开源项目。prompts.chat 是一个开源的 AI 提示词库平台（原 Awesome ChatGPT Prompts），面向 ChatGPT、Claude、Gemini、Llama、Mistral 等模型提供统一的提示词浏览、发现与沉淀能力。项目同时提供网站、PROMPTS.md、CSV 与 Hugging Face 数据集等多种形态，支持社区贡献并自动同步。除公共库外，还支持组织自托管私有提示词库，实现品牌定制、认证接入与数据隐私隔离。

    prompts.chat 适合谁？

    如果你正在寻找围绕“社区提示词库共建与检索”的开源方案，并希望保留私有化部署或自主可控能力，prompts.chat 值得优先试跑。

    prompts.chat 怎么部署更稳？

    建议优先按照 Node.js、Docker、Self-Hosted 这类官方或社区成熟方案做最小可用部署，先验证核心流程，再决定是否做正式上线。

    prompts.chat 在中国用户环境下要注意什么？

    重点检查镜像拉取、依赖下载、文档访问速度，以及邮件、Webhook、对象存储等外部依赖是否能顺利联调。

    prompts.chat 的部署复杂度高吗？

    prompts.chat 目前可归为“中”复杂度：建议根据依赖项数量、部署方式和后续运维能力来决定是否进入正式环境。