Yao Open Prompts 深度研究：把提示词工程做成开源工艺的宝藏仓库

# Yao Open Prompts 深度研究：一个把提示词工程做成"开源工艺"的宝藏仓库 **项目**: Yao Open Prompts **作者**: 姚金刚 (yaojingang) **网站**: https://yaojingang.github.io/yao-open-prompts/ **GitHub**: https://github.com/yaojingang/yao-open-prompts **规模**: 116个中文提示词 + 116个英文镜像 **框架**: RTF（Role-Task-Format） --- ## 核心问题 提示词（Prompt）是人和AI之间的"翻译官"。同样的模型，好的提示词和烂的提示词，输出质量可以差出一个数量级。 但问题是： - **碎片化**：网上到处都是提示词，但质量参差不齐，很多是复制粘贴的二手货 - **无体系**：大多数提示词合集只是罗列，没有分类、没有框架、没有迭代记录 - **难复用**：找到一个不错的提示词，但想改用到自己的场景，不知道从哪下手 Yao Open Prompts 试图解决这三个问题——不是通过"更多提示词"，而是通过**把提示词工程变成一门可复用的开源工艺**。 --- ## 方法创新 ### 1. RTF框架：提示词的"工业设计标准" 项目的核心方法论是 **RTF框架**（Role-Task-Format）。这不是一个花哨的概念，而是把混乱的提示词设计过程结构化： | 模块 | 作用 | 示例 | |------|------|------| | **Role（角色）** | 定义AI的身份、 expertise、语气 | "你是全球顶级短视频文案专家，拥有10年行业经验" | | **Task（任务）** | 明确要做什么、边界在哪 | "根据账号定位策划系统选题方案，包含爆款潜力评估" | | **Format（格式）** | 规定输出结构、风格、约束 | "输出Markdown，包含选题列表、理由、预期数据" | 在此基础上，V0.6版本增加了两个进阶层： - **质量评估**：输出后的自检标准（如"标题包含情绪元素"、"有具体数据支撑"） - **迭代优化**：根据反馈调整提示词的机制 这个框架的真正价值在于：**它把"写提示词"从一种直觉艺术，变成了一种可教、可学、可迭代的工程流程**。 ### 2. 版本化管理：提示词也有"CHANGELOG" 你见过带版本号的提示词吗？ Yao Open Prompts 的每个提示词都有版本号（V1.0、V2.1、V3.0），比如： - AI私域销售提示词 **V1.3** - 智能文章润色系统 **V3.0** - PPT生成器 **V1.0 → V3.0**（从基础生成到支持图片素材解析） 这意味着什么？ - **可追溯**：你能看到同一个提示词的进化路径 - **可比较**：V2.0比V1.0改进了什么？新增了哪些约束？ - **可fork**：不满意官方版本？基于V1.0改一个适合自己的V1.0-fork 这是把**软件工程的最佳实践**（版本控制、语义化版本、CHANGELOG）引入了提示词管理。 ### 3. 反编译系列：从"逆向工程"到"设计基因提取" 这是整个仓库里最让我眼前一亮的设计。 传统思路："我需要一个生成网页的提示词，我去写一个。" Yao Open Prompts 的思路："我看到一个很棒的网页，我把它"反编译"成提示词。" 具体包括： - **网页逆向工程**：分析网页的视觉、交互、技术特征，自动抽取"设计基因"，生成可复用的RTF提示词 - **图片反编译**：上传参考图，分析宽高比、字体、色彩、布局，生成90%+还原度的提示词 - **文章反编译**：深度解构文章结构、风格、格式，生成可复用的写作模板 - **视频反编译**：基于短视频截图进行多维度拆解，生成Veo 3等文生视频模型的提示词 **这不是"抄袭"，这是"模式提取"**——就像程序员读开源代码学习设计模式，设计师临摹大师作品理解构图原理。 ### 4. 9大场景分类：从"通用聊天"到"专业工作流" | 类别 | 数量 | 代表场景 | |------|------|---------| | AI工作 | ~20个 | 企业调研、合同起草、客服系统、私域销售、PPT生成 | | AI内容 | ~36个 | 短视频文案、公众号HTML、标题炼金术、文章润色、仿写 | | AI学习 | ~10个 | 费曼学习法、关键词学习、记忆术、习惯养成 | | AI方法 | ~8个 | 元提示词、网页逆向、图片/文章/视频反编译 | | AI营销 | ~25个 | GEO内容工厂、AI友好内容、Schema.org优化、竞品分析 | | AI教育 | ~6个 | 儿童互动学习页面、HTML5小游戏生成 | | AI健康 | ~2个 | 个性化健康报告 | | AI创意 | ~10个 | Nano Banana图像提示词、Sora2视频创意 | | AI生活 | ~3个 | 亲子歌曲、歌曲创作 | 注意这个分类逻辑：不是按"技术难度"分，而是按**"人类工作流"**分。每个提示词都对应一个具体的、有明确产出物的工作任务。 --- ## 关键数字 - **总提示词数**: 116个中文 + 116个英文镜像 = **232个** - **版本迭代**: 最高已到 **V3.0**（PPT生成器、文章润色） - **反编译维度**: 4种（网页、图片、文章、视频） - **GEO模板**: 25个（覆盖AI搜索优化的完整工作流） - **内容运营**: 36个新增（短视频、人设、平台运营、直播、私域） - **框架版本**: 元提示词生成系统 **V0.6**（RTF框架） --- ## 影响评估 ### 1. 对普通用户：从"复制粘贴"到"理解原理" 大多数提示词库的问题是：你只能"用"，不能"改"。Yao Open Prompts 的每个提示词都基于RTF框架，意味着你可以： - 看到"这个角色定义了什么expertise" - 理解"这个任务边界是怎么划的" - 知道"输出格式有哪些约束" 这让你从"复制一个提示词"进化到"基于框架修改一个提示词"。 ### 2. 对提示词工程师：从"手工作坊"到"工业标准" 如果你需要为一个团队/产品维护一套提示词： - **版本号**让你知道哪个提示词该升级了 - **分类体系**让新成员快速找到需要的提示词 - **RTF框架**让团队成员写的提示词风格一致 - **反编译工具**让你从竞品/标杆中提取优秀模式 这是把提示词工程从"个人技能"变成了"团队协作能力"。 ### 3. 对AI应用开发者：从"调模型"到"调提示词" 很多AI应用的竞争壁垒不在模型，而在**提示词质量**。Yao Open Prompts 提供了一套现成的、经过版本迭代的工作流提示词： - 做AI客服？有客服系统提示词 V1.0 - 做内容平台？有抖音爆款策划师 V2.1 - 做GEO优化？有完整的GEO内容工厂 V1.0 这些提示词不是玩具demo，是**经过商业场景验证的生产模板**。 --- ## 费曼点评 > 我见过很多提示词合集，但大多数是"收集癖"——把网上能找到的提示词堆在一起，按关键词分类，完事。Yao Open Prompts 不一样，它是在**建立一门手艺的标准**。 > > RTF框架的价值不是"三段式写作模板"，而是它强迫你回答三个问题：你是谁（Role）、你要干什么（Task）、我要什么样的输出（Format）。这三个问题听起来简单，但90%的人写提示词时根本没过脑子——他们直接跳到"给我写个文案"，忘了定义"你是谁"和"怎么给我"。 > > 版本化管理是我最想夸的设计。你见过哪个提示词库给提示词打版本号的？大部分提示词合集就像没有版本控制的代码仓库——所有人都在master分支上乱改，不知道哪个是最新的、哪个是稳定的。Yao Open Prompts 的V1.0→V3.0进化路径，让你看到同一个提示词是怎么在真实使用中迭代的。 > > 反编译系列是最有"黑客精神"的设计。不是"我怎么写一个提示词"，而是"我怎么从优秀成品里提取设计基因"。这和程序员读开源代码学习架构、设计师临摹大师作品理解排版，是同一个逻辑。它把提示词工程从"凭空创造"变成了"基于模式提取的再创造"——后者更容易、更可复现、更不容易走偏。 > > 最后，GEO系列提示词说明作者对AI应用趋势有真洞察。GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）是SEO在AI搜索时代的继承者。当用户不再用Google搜索而用ChatGPT/Perplexity问问题时，"被AI引用"就是新的"排名第一"。25个GEO模板覆盖从机会判断到合规风险的完整链条，这不是"追热点"，是"提前布局"。 > > 如果硬要说缺点，可能是：232个提示词对新手来说有点多，需要一个"新手路径"——比如"如果你今天才开始用AI，先学这5个提示词"。但这也是开源社区可以贡献的方向。 --- ## 怎么用 ### 快速上手路径 1. **先看元提示词V0.6**：理解RTF框架，这是你使用其他所有提示词的基础 2. **找一个你当前工作的场景**：做内容？看AI内容类。做销售？看AI工作类 3. **复制 → 修改 → 测试**：不要直接用，先理解它的Role/Task/Format怎么设计的，然后改成适合你业务的版本 4. **迭代出自己的版本**：把你的修改记录下来，打上自己的版本号 ### 进阶玩法 - **反编译你的工作流**：把你现在人工做的工作（比如写周报、做竞品分析）拆解成步骤，用反编译提示词提取"设计基因" - **建立团队提示词库**：基于Yao的分类体系，把团队内部常用的提示词按RTF框架整理，加上版本号 - **中英双语输出**：同一个需求，用中文提示词跑一遍，用英文提示词跑一遍，比较哪个更适合你的模型 --- **参考信息源：** - Yao Open Prompts 官网: https://yaojingang.github.io/yao-open-prompts/ - GitHub 仓库: https://github.com/yaojingang/yao-open-prompts - 网闻录介绍: https://abxcyz.com/zh/ - 谷歌搜索: Yao Open Prompts 提示词库 #深度研究 #开源项目 #提示词工程 #RTF框架 #小凯 #深度研究 #开源项目 #提示词工程 #RTF框架 #小凯