10k star!各大 AI 应用系统提示词集合

最近三金又沉迷在 Prompt 中无法自拔,原因是好的提示词能提高 AI 的产出效率和正确率。

不管是普通任务还是平时 Coding,设置和不设置提示词的结果往往天差地别。

那眼见为实,耳听为虚!三金这里在 Cherry Studio 中以 GLM-4.5-Flash 模型为例,给大家演示一下~

不设置提示词

指令:使用 React 写一个 Notion 风格的文章列表。

GLM 会引导用户:

  1. 先创建 React 项目;
  2. 安装需要的项目依赖;
  3. 创建模拟数据;
  4. 创建文章卡片组件以及组件需要用到的样式;
  5. 运行项目。

输出的代码我放到了红框圈住的文件中。有一些代码会有问题,还需要微调。

运行之后的效果如下,有点那样子,但是整体还是差很多:

设置提示词

在 Cherry Studio 中新建一个名为 GLM-Claude 的助手,并给该助手设置 Claude4 的系统提示词。 最后输入相同的指令:使用 React 写一个 Notion 风格的文章列表。

这次 GLM 并没有和上次一样,从项目创建开始引导,而是直接输出了一个 React 组件代码,并根据功能进行了模块拆分,其中还有用到 Tailwind CSS 进行了样式美化。

接下来我们将输出的代码集成到刚刚的项目中进行运行:

这次的成品明显比 GLM 直出要亮眼许多!还可以进行一些交互,非常棒!

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是不是很炫?!

按这个节奏,再多来几次对话,就真的可以完成一个完整的前端博客项目了。

系统提示词从何而来?

上面三金用到的 Claude 系统提示词,来自于开源项目 CL4R1T4S。

它收集了 ChatGPT、Gemini、Grok、Claude、Perplexity、Cursor、Devin、Replit 等 AI 应用的系统提示词,目前已经拥有 10k star,提示词数量高达 50 个!

感兴趣的小伙伴可以点击👇链接进行访问~

Github 地址:github.com/elder-plini...

最后,三金再说明一下:系统提示词和用户提示词是两码事!

系统提示词是给 LLM 一个身份,附加了某些特定的场景,让它像演员一样进行沉浸式演绎。

而用户提示词则是表达我们需要它做什么,越清晰的指令,它完成的效果最好,也最符合我们的预期。

不要尝试那种一句话需求,AI 可能根本理解不了或者和你的预期分了岔。这就和咱们上班一样,你肯定不希望领导派活的时候只给你一句去把 xxx 搞完,对吧😂

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