PaperBetterAI智能写作
PaperBetterAI智能写作为跨境业务提供英文及多语文案生成与润色，支持产品页面、商务邮件、说明书与品牌故事，强调语法纠错、语气统一与结构化输出，适合卖家、运营与客服提升写作效率并兼顾合规。
网站介绍
prompts.chat — awesome AI prompts 是一个围绕「AI 提示词」搭建的在线资源库，专注整理和呈现适用于 ChatGPT 等大语言模型的高质量提示示例。相比零散的个人笔记或社交平台分享，它更注重结构化、可复用和可迁移，让用户可以快速找到适合自己场景的提示词思路。
网站的核心定位，是帮助用户用更专业、更高效的方式调用大模型，把「会问问题」变成一种可学习的技能，而不是依赖运气式尝试。无论是写作、代码、运营文案，还是学习和思考辅助，用户都可以在平台上找到可直接套用或稍作调整就能使用的提示模板，减少从零摸索的时间成本。
相比单一教程或工具，prompts.chat 更像一个持续更新的提示词「参考库」：它不与任何具体模型强绑定，而是围绕场景和方法本身进行分类和展示。这种设计使其适用于不同模型与工具的组合使用，方便用户在自己的工作流中灵活调用。
特色亮点
首先，网站在分类逻辑上比较清晰，通常按任务类型、角色设定或行业场景来划分，例如「写作助手」「代码搭档」「学习教练」等，避免用户在一大堆杂乱提示里夹缝搜索。对于刚开始接触提示工程的用户，这种结构更易理解，也更方便对照自己的需求去浏览。
其次，许多提示词并不是单句指令，而是带有结构化说明和可替换变量的「半模板」，例如明确哪些部分可以根据项目名称、目标受众或语气风格进行修改。这种方式比简单示例更具操作性，让用户在参考时不用自己重新拆解结构。
另外，prompts.chat 更重视实用性场景，例如：如何设计一套稳定输出方案规划的提示，如何让模型按步骤审查一段代码，或如何让它在写作前先生成提纲。通过这些贴近实际工作的示例，用户可以更直观地理解「一个好提示」应如何搭建和迭代。
在使用体验上，网站整体风格偏简洁，重点信息集中在提示内容本身，减少过多干扰元素。对于需要快速查找、复制和在不同应用中粘贴使用的用户来说，这种节奏更符合日常工作场景。
适用人群
更适合
- 经常使用 ChatGPT 或其他大模型，希望提升输出质量和稳定性的职场用户，如产品、运营、内容创作者、程序员等。
- 刚接触 AI 写作、AI 编程或 AI 辅助学习，希望通过现成案例快速理解「提示词写法」的人群。
- 需要为团队或项目搭建统一 AI 使用规范、提示词库，方便成员复用和对齐风格的负责人或培训讲师。
不太适合
- 完全不打算自己调整提示，只希望一键生成全部内容，对过程不关心的用户。
- 仅需要某个具体平台的操作教程（如注册、充值、安装）而不在意提示策略和表达方式的人群。
- 期待网站直接替代 AI 模型本身，或希望通过浏览网页完成所有工作、不与大语言模型交互的用户。
使用感受
从实际使用感受来看，prompts.chat 更像是一个「灵感和结构工具箱」，而不是简单的句子拼盘。许多提示都有清晰的分段说明，例如先让模型澄清目标，再根据角色设定输出内容，最后给出可选优化方向，这种层次感对复杂任务尤其有帮助。
对于经常需要写作、策划或编码的人来说，把网站当作「起步范例」是比较自然的方式：先挑选一个接近需求的提示，然后结合自己的上下文细节进行增删。随着使用次数增多，用户往往会根据这些示例形成自己的提示习惯，而不是完全依赖原文不动。
如果对提示工程已有一定基础，prompts.chat 也可以作为对照参考，用来比较不同写法在结构、约束条件和反馈循环上的差异。例如同样是「代码审查」，有的提示强调逐步推理，有的则侧重风险优先级排序，这些差异有助于用户优化自己的常用模版。
预期管理
一方面，需要注意的是：再好的提示也需要结合具体场景微调，直接照搬不一定适合每个项目，通常需要根据语气、专业深度和目标受众做适度改写。
另一方面，提示词资源库本身并不保证模型输出结果的绝对准确和权威，用户在使用涉及专业决策、法律、医疗或财务相关内容时，仍应保留必要的人工判断与校对。
主要功能
提示词分类浏览：按任务类型、用途或角色划分不同提示词合集，便于用户从「我要做什么」的角度快速定位到对应示例，而不必逐条翻找。
高质量提示示例展示：提供经过筛选与整理的英文或多语言提示文本，通常包含上下文说明、角色设定和输出要求，方便用户直接复制或参考结构。
场景化应用参考：围绕写作、编程、学习辅导、产品分析等常见场景给出针对性提示，让用户看到「在真实任务中具体怎么用」，而不是抽象技巧罗列。
可复用提示模板：部分提示以模板形式呈现，预留可替换字段，例如项目名称、行业、语气风格等，帮助用户在不同项目间快速复用并保持一致性。
跨平台使用支持：由于提示设计偏通用，用户可以将同一提示用于 ChatGPT 或其他兼容的大模型服务，在不同产品之间保持类似的使用习惯和输出预期。
如何使用
- 1打开 prompts.chat，先根据当前任务（如写报告、改简历、写代码）选择相应的提示分类或关键词，快速浏览相关示例。
- 2在列表中挑选一个结构清晰、与目标接近的提示，通读一遍其设定和要求，确认是否包含角色、目标、输出格式等关键信息。
- 3将提示复制到你正在使用的大模型对话框中，根据自己项目的背景、数据和目标，对可替换部分进行补充和修改后再提交。
- 4根据模型的第一次回复，结合任务结果进行微调，例如增加限制条件、补充示例或调整语气，并视情况将优化后的版本保存为个人常用模版。
小建议
建议在使用 prompts.chat 时，配合自己的行业知识和场景经验一起思考：可以在原提示上加入更多上下文、评价标准或输出结构要求，这样往往比简单复制粘贴更接近理想结果。长期下来，你也可以逐步形成一套适合自己的「提示词笔记」，提升与 AI 协同工作的效率和稳定性。
常见问题
Q：如果我对提示工程不熟悉，也能看懂这些提示吗？
A：网站上的提示通常以任务场景为线索，大多配有较直观的结构和说明。对于初学者，建议先选择与自己工作接近的示例，按注释提示逐步替换内容，边用边理解其逻辑。
Q：这些提示是否只能用于 ChatGPT？
A：prompts.chat 更关注提示本身的结构和思路，一般来说可以在多种大语言模型服务中使用。不同平台对长文本和格式的支持略有差异，使用时可根据具体产品特性做适当调整。
Q：我可以直接照搬网站上的提示，不做修改吗？
A：在简单场景下直接使用通常也能得到可用结果，但要获得更贴合需求的输出，仍建议结合自己的背景和目标进行微调，特别是补充行业信息、受众特征和评价标准。
Q：如何判断一个提示是否适合我的项目？
A：可以从任务类型、输出形式和限制条件三个维度来对照：如果提示描述的目标与项目一致、输出格式与你需要的文档或代码类似，并且限制条件符合实际约束，通常就具有较高参考价值。
Q：在使用 prompts.chat 时，有没有必要建立自己的提示词库？
A：从长期效率看，通常建议在参考网站示例的基础上逐步沉淀自己的提示集合，例如按项目或角色分类保存已测试有效的版本，方便复用，也便于团队内部形成一致的使用规范。
