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yaojingang/yao-open-prompts

Pythonyaojingang.github.io/yao-open-prompts/

Yao Open Prompts: A Chinese-language AI prompt library for work, learning, content, marketing, and everyday life.

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README

Yao Open Prompts

网页导航 · 完整目录 · English README · 英文提示词 · GitHub 仓库

《姚金刚提示词合集》的开源版本,一个面向真实工作、学习、内容、营销和生活场景的中文 AI 提示词库。

本仓库从原始合集文档和后续提示词目录中整理出 118 个中文提示词文件,并按场景重新分类。每个提示词保留可复制的正文,去除了原文中不适合放入开源仓库主体的教程推广、效果截图、视频附件说明和 HTML 样式残留。

系列型内容会优先合并成主题合集,例如 50个 Nano Banana 创意提示词Nano Banana PPT 场景提示词合集,避免仓库目录被大量零散短提示词打散。

近期补充重点来自 05-Prompts/Generators05-Prompts/Meta05-Prompts/GEO05-Prompts/Scenarios/Learning05-Prompts/Products 和《AI营销:从SEO到GEO》提示词合集:新增了合同生成、产品原型、网页 PPT V3、公众号 HTML、Schema.org GEO、GEO文章AI友好化改造、网页逆向、费曼提问学习、批判思维、36 个内容与运营类实战提示词、25 个 GEO 营销实战模板,以及宽幅知识插画信息图生成器。

重点推荐

智能元提示词生成系统 V0.6:基于 RTF 框架,把需求分析、角色工程、任务架构、格式规范和质量评估串成一套可复用流程,适合作为生成高质量提示词的起点。

宽幅知识插画信息图生成器:把一段文案提炼为适合社交媒体和 PPT 展示的宽幅知识插画信息图,强调结构提炼、视觉分层和极简中文表达。

GEO文章AI友好化改造提示词:面向已有文章做 GEO 优化改造,通过结构化重构、语义优化和证据强化,提升 AI 搜索可见度和引用率。

专题入口

36 个内容与运营提示词:新增提示词已直接并入 prompts/06-ai-content/,采用与仓库其他提示词一致的文件命名方式,覆盖短视频文案、人设风格、平台运营、行业内容、直播转化、私域成交、AI 绘画、数据复盘和爆款重构。

25 个 GEO 营销实战模板:从《AI营销:从SEO到GEO》提示词合集拆分,覆盖机会判断、原理分析、内容工程、信源建设、数据监测、增长诊断和合规风险。

English README:英文说明文档入口,对应导航到 118 个英文提示词,英文提示词按 prompts/ 的相同路径完整镜像在 prompts-en/ 下。

仓库结构

prompts/                # 按场景分类的提示词正文
prompts-en/             # 英文同步版提示词
references/             # 推荐资源、第三方内容和外部项目索引
templates/              # 新增提示词模板
maintenance/            # 维护、评审、发布检查清单
scripts/                # 目录生成和仓库质量检查脚本
docs/                   # 提示词类型与代表提示词网页
README.en.md            # 英文说明文档
CATALOG.md              # 全量提示词索引
CHANGELOG.md            # 更新记录
CONTRIBUTING.md         # 贡献和持续迭代规则

分类

分类 数量 说明
AI方法 8 元提示词、反编译、网页逆向和提示词工程方法。
AI工作 10 面向企业、合同、销售、客服、产品原型、PPT、网页等生产力场景。
AI学习 11 学习方法、记忆术、费曼提问、习惯养成和学习助理。
AI生活 2 健康、亲子歌曲等生活场景。
AI教育 4 儿童教育、互动学习页面和小游戏创作。
AI内容 50 写作、润色、标题、公众号 HTML、短视频、内容运营、图像和 PPT 创意。
AI编程 1 架构设计和编程协作。
AI营销 29 GEO 内容生成、文章改造、结构化数据、信源建设、数据监测、增长诊断和合规风险。
AI思考 3 批判思维、记忆、标题和思维类灵感提示词。

完整目录见 CATALOG.md

使用方式

  1. CATALOG.md 中按场景找到提示词。
  2. 打开对应 Markdown 文件,复制 Prompt 区域。
  3. {{变量}}[占位符] 或示例内容替换为你的真实任务信息。
  4. 在目标模型中测试输出,并根据结果记录版本迭代。

提示词文件规范

每个提示词文件包含统一 frontmatter:

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-review
tags: 标签列表

正文只保留三部分:标题、简介、Prompt。需要展示案例、评测截图、教程链接或长说明时,优先放到 references/ 或后续的案例目录,不和可复制提示词正文混在一起。

持续更新机制

  • 新增提示词:复制 prompt-file-template.md,放到对应分类目录。
  • 更新提示词:优先在原文件内提升 version,并在 CHANGELOG.md 记录变更。
  • 调整分类:同步更新 frontmatter 的 category/subcategory/tags,然后重新生成目录。
  • 质量检查:运行 python3 scripts/check_repo.py
  • 重建目录:运行 python3 scripts/generate_catalog.py
  • 重建网页:运行 python3 scripts/generate_webpage.py
  • 发布节奏:建议使用日期版本,如 v2026.05.1,每次发布前走 release-checklist.md

开源与来源策略

本仓库采用 CC BY 4.0 作为提示词内容许可;如果后续加入脚本或工具代码,可单独使用 MIT。明显第三方或转载内容不直接并入主提示词库,先放在 references/ 或标记为 third-party-review,确认授权后再发布。

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