一、项目速览

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PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh 是一个 中文 Prompt 模板仓库，收录了上百条让 ChatGPT「听话」的提问模板。它本身不是软件，不需要安装：克隆仓库、复制 prompt、粘贴到对话窗口，三步即可。

61k Star、13.5k Fork 的体量说明一件事：中文用户对「现成可用的 prompt」有强需求。它解决了「打开 ChatGPT 不知道说什么」的冷启动尴尬。

一句话判断：如果你只想找一份「马上能复制粘贴进 ChatGPT」的中文 prompt 字典，这个仓库就是当前最稳的起点。

二、核心功能与架构

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场景分类：仓库把 prompt 按 17+ 个场景归档，覆盖学术论文、创意写作、SEO 优化、简历润色、电商文案、翻译、商业写作等，每个场景给出 1-5 条「角色设定 + 任务描述」的可复用模板。

它解决什么问题：原始 prompt 写作有三大门槛——角色设定、约束条件、输出格式。新手往往只会问「帮我写个 XXX」，得到泛泛而谈的结果。这个仓库相当于把资深 prompt 工程师的现成写法开源给你抄。

谁最该用：内容运营、独立开发者写技术博客、学生写论文摘要、自媒体写脚本的人；以及对 prompt 工程零基础、想立刻见效的中文用户。

架构上的特点：README 是入口，正文是 prompt 索引；细节沉淀在 Issues 区（例如 #12 是著名的「猫娘」角色持续讨论帖），社区贡献的 prompt 散落在 issue 评论里，需要手动翻阅。

作者视角：想系统学 prompt，不要只读 README，把「学术论文」「创意写作」「SEO」三类各挑 3 条对比读，比看 100 篇教程更直观——同一目标不同 prompt 的差异，本身就是最好的教材。

三、动手实践

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环境准备：你需要一个能跑 ChatGPT 的环境，二选一即可。

# 方式 A：用 OpenAI 官方（需海外网络 + Plus 订阅）
# 访问 https://chat.openai.com

# 方式 B：用 README 推荐的国内中文版镜像
# 访问 https://chat.aimakex.com/

# 方式 C：克隆仓库到本地备查
git clone https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh.git

最小可运行示例：复制 README 里「学术论文」场景的 prompt，粘到对话窗口，把占位词替换成你的题目，立刻得到一篇可读初稿。下面是一段精简版。

你是一位计算机系教授，擅长用通俗语言解释算法。
请用 Markdown 格式，写一篇 800 字的科普文章，
主题是「什么是 Embedding」。
要求：包含 1 个生活类比、1 段伪代码、1 个真实应用场景。

把上面这段粘进 ChatGPT 或镜像，你会得到结构完整的科普文；删掉 Markdown、把 800 改成 200，能立刻观察到输出格式与篇幅随之变化——这就是 prompt 控制输出的最直接证据。

常见踩坑：

1. 复制时漏掉角色设定：模板第一句 你是一位 XX 是 prompt 生效的前提，被删就退化成普通问答，效果会断崖式下降。
2. 混用中英文 prompt：仓库 prompt 是中文调教的，喂英文为主的模型效果可能打折；反之亦然。建议同一语言模型配同一语言 prompt。

四、进阶玩法

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进阶思路 1：把 prompt 结构化，用 YAML 维护个人 prompt 库，方便后续拼接、版本管理、团队复用。

# prompts/tech_writer.yaml
role: 技术博主，擅长把复杂概念讲清楚
constraints:
  - 字数 600-800
  - 必须包含 1 个类比
  - 避免堆砌专业术语
output_format: |
  # 标题
  ## 核心结论
  ## 展开论述
  ## 总结
task: 解释「向量数据库」是什么

进阶思路 2：做 prompt 拼接，把仓库多个模板串成流水线。比如「先让 ChatGPT 扮演 SEO 专家生成 10 个标题 → 再让创意作家挑选最佳 → 最后让技术编辑润色」就是一条实用的三段式工作流，远比单轮 prompt 质量高。

进阶思路 3：善用 Issues 区：仓库的 #12「猫娘」帖是中文社区最早讨论「角色扮演 + 长期记忆」的样本之一，读它等于读一份带时间线的 prompt 演进史，比单条模板价值高得多。

作者视角补充：这个坑我专门测过——把仓库 prompt 原样搬运到 GPT-3.5 上效果往往不如 4.0，必须手动补一句「请严格按以下格式输出」才能稳定。模型代际差异在 prompt 工程里比想象中大，别把 3.5 的失败结论当成 prompt 本身的问题。

五、判断与建议

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应该选它的场景：中文用户第一次接触 ChatGPT 想要现成模板；做内容生产的运营和自媒体需要批量产出初稿；想系统学习 prompt 但懒得从零造轮子的人。

不该选它的场景：需要事实准确性的高风险场景（医疗、法律、学术结论）——LLM 本身会幻觉，模板救不了；想做严肃的多轮 agent 系统——这里给的是单轮模板，状态管理得自己加；需要英文最优效果——这是中文调教版，要英文版直接看 f/awesome-chatgpt-prompts 原仓库。

结论：把它当 「prompt 字典」+「中文社区索引」 用，不要当成软件项目来评估安装部署指标；它的价值在于反复翻阅、按需取用，而不是一次性消费。

项目信息

参考链接

• GitHub 仓库
• 项目主页