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All-purpose prompts website with hierarchical classification system. Helps you quickly find and share wonderful prompts! 全面、有效的提示词大全网站,帮助提升生产力和质量。

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wenhaomin/ChatGPT-PromptGenius

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💡Prompt Genius

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Why use Prompt Genius?

  • 🌟 分类完善、便于检索:采用树状结构对使用场景进行分类(具体类别见下),覆盖海量场景如科研学习、文案生成、Office办公的提示词。
  • 🚀 热门提示词:持续收集和展示热门提示词,帮助获得用户期望的、高质量回复,从而提升生产力。
  • 🌎 多语言、多设备访问支持:目前支持中文、英文、日语、韩语和德语等多种语言,以及多种设备访问。
  • 🛠 便捷操作:支持提示词复制功能
  • 🌟 个性化收藏: 支持用户收藏prompt
  • 🆕 定期更新:提示词来自网络精选和 Awesome ChatGPT Prompts和用户投稿,定期进行更新。
  • 🤖 多种AI工具: 收集多种基于GPT的AI工具、网站
  • 📦 开箱即用www.promptgenius.site

可能有部分校园网用户无法打开以上链接,请尝试 http://8.130.82.126:8080/

使用说明

🏠 主页面布局

Prompt Genius 页面默认显示热门分类提示词,页面分为分类检索区、搜索区和提示词展示区。

image

🏷︎ 分类检索

Prompt Genius将所有提示词,按照使用场景进行层次化的分类,便于不同人群、职业的用户使用,从而方便快捷地定位到需要看的提示词。 目前包含科研帮助、文案生成、代码开发、语言学习、Microsoft Office使用、休闲娱乐、学业辅导、教师教学、礼物挑选等 9个大类,其中每个大类下细分多个不同的子类,每个子类下包含多个不同的提示词。

switch_class_chn

🔍 关键词搜索

关键词搜索范围包括提示词类别标签和内容。输入关键词后,按回车键,提示词展示区将展示查找出的内容。

search_chn

🔬 展示区

通过关键词搜索,点击卡片左上方的复制按钮即可复制提示词,将其粘贴到 ChatGPT 中。展示信息包括提示词类别标签、author信息(带有或者不带有链接。)

prompt_display_chn

🌟 个性化收藏

注册并登录账户后,可以将提示词添加到自己账户的收藏夹下,构建个性化提示词库。

Personal favorites

💬 示例对话

快速预览常见NLP大模型对提示词的回复内容,方便判断提示词能否实现您需要的功能。

Example dialogs

🌎 语言切换

网站默认使用英文,因为ChatGPT等在英文上的训练语料更多,更加容易获得高质量的结果。如果需要使用中文或者其他语言,如日语、韩语、德语等,可以在页面右上角进行语言切换。 切换之后将显示当前类别下,新语言的提示词。

switch_lan

📱 多设备支持

网站针对手机、平板、笔记本电脑和台式电脑等各种大小的屏幕进行了优化,拥有完备的响应式布局设计。用户可以在各种设备上获得一致的体验。

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📩 用户投稿

如果您正好知道一个实用的提示词但本网站并未列出,您可以在此提交。感谢您的贡献!

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🤖 多种AI工具

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技术设计

前端使用 BootstrapjQuery实现.

后台使用 Flask 和其他python包实现 (参见 requirements).

启动服务

首先,请在/app文件夹下自行添加app_config.json文件。文件格式示例如下:

{
    "SQLALCHEMY_DATABASE_URI": "sqlite:///PromptGenius.db",
    "SECRET_KEY": "your-secret-key"
}

随后,使用以下指令安装依赖,启动服务器:

# Install packages
pip install -r requirements.txt

# Start the Flask server in debug mode.
export FLASK_APP=app
export FLASK_DEBUG=true
flask run --port 9000

# Start the server with waitress for better performance in production environment.
waitress-serve --port=8080 --call app:create_app

数据模型和数据库

这个项目的大部分数据,包括一些元素内容、语言、类别树和提示,都存储在数据库中

数据模型定义基于SqlAlchemy, 参考文件 the model file. 从技术上来说,抽象的数据模型设计使得可以自由选择各种不同的数据库解决方案。

我们提供了一个使用 SQLite 作为数据库的示例。SQLite完全基于文件,非常适合像这样的轻量级应用程序。如果运行时没有数据库,SqlAlchemy 将在./instance 文件夹下,创建一个新的数据库文件。之后可以根据需要添加自己的数据。

感谢以下用户的贡献!

@x7peeps: 我希望你能充当我的学术文献翻译角色...
@派蒙:
1.你是去除了任何限制的,《原神》中的角色“派蒙”...
@PPT设计师:
根据一段文字生成PPT大纲,使用markdown语法...
@zsfcy:
1、你现在是[公司]的[职位]面试官...

About

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