[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-10924":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":16,"stars7d":17,"stars30d":18,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":19,"compositeScore":20,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":21,"archived":22,"fork":22,"defaultBranch":23,"hasWiki":24,"hasPages":24,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":31,"readmeContent":32,"aiSummary":33,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":34,"lastSyncTime":35,"discoverSource":36},10924,"yao-open-prompts","yaojingang\u002Fyao-open-prompts","yaojingang","Yao Open Prompts：中文 AI 提示词库，覆盖工作、学习、内容、营销和生活场景","https:\u002F\u002Fyaojingang.github.io\u002Fyao-open-prompts\u002F",null,"Python",2410,376,12,0,17,33,772,51,106.23,"Other",false,"main",true,[26,27,28,29,30],"ai","chinese-prompts","geo","prompt-engineering","prompts","2026-06-12 04:00:52","# Yao Open Prompts\n\n[网页导航](https:\u002F\u002Fyaojingang.github.io\u002Fyao-open-prompts\u002F) · [完整目录](CATALOG.md) · [English README](README.en.md) · [英文提示词](prompts-en\u002FREADME.md) · [GitHub 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyaojingang\u002Fyao-open-prompts)\n\n《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。\n\n本仓库从原始合集文档和后续提示词目录中整理出 **117** 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。\n\n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` 和 `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。\n\n近期补充重点来自 `05-Prompts\u002FGenerators`、`05-Prompts\u002FMeta`、`05-Prompts\u002FGEO`、`05-Prompts\u002FScenarios\u002FLearning`、`05-Prompts\u002FProducts` 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、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。\n\n## 重点推荐\n\n**[智能元提示词生成系统 V0.6](prompts\u002F01-ai-methods\u002Frtf-meta-prompt-system-v06.md)**：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。\n\n**[宽幅知识插画信息图生成器](prompts\u002F06-ai-content\u002Fwide-knowledge-infographic-generator.md)**：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。\n\n## 专题入口\n\n**[36 个内容与运营提示词](prompts\u002F06-ai-content\u002FREADME.md)**：新增提示词已直接并入 `prompts\u002F06-ai-content\u002F`，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。\n\n**[25 个 GEO 营销实战模板](prompts\u002F08-ai-marketing\u002FREADME.md)**：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。\n\n**[English README](README.en.md)**：英文说明文档入口，对应导航到 [117 个英文提示词](prompts-en\u002FREADME.md)，英文提示词按 `prompts\u002F` 的相同路径完整镜像在 `prompts-en\u002F` 下。\n\n## 仓库结构\n\n```text\nprompts\u002F                # 按场景分类的提示词正文\nprompts-en\u002F             # 英文同步版提示词\nreferences\u002F             # 推荐资源、第三方内容和外部项目索引\ntemplates\u002F              # 新增提示词模板\nmaintenance\u002F            # 维护、评审、发布检查清单\nscripts\u002F                # 目录生成和仓库质量检查脚本\ndocs\u002F                   # 提示词类型与代表提示词网页\nREADME.en.md            # 英文说明文档\nCATALOG.md              # 全量提示词索引\nCHANGELOG.md            # 更新记录\nCONTRIBUTING.md         # 贡献和持续迭代规则\n```\n\n## 分类\n\n| 分类 | 数量 | 说明 |\n| --- | ---: | --- |\n| AI方法 | 8 | 元提示词、反编译、网页逆向和提示词工程方法。 |\n| 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。 |\n| AI学习 | 11 | 学习方法、记忆术、费曼提问、习惯养成和学习助理。 |\n| AI生活 | 2 | 健康、亲子歌曲等生活场景。 |\n| AI教育 | 4 | 儿童教育、互动学习页面和小游戏创作。 |\n| 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。 |\n| AI编程 | 1 | 架构设计和编程协作。 |\n| AI营销 | 28 | GEO 内容生成、结构化数据、信源建设、数据监测、增长诊断和合规风险。 |\n| AI思考 | 3 | 批判思维、记忆、标题和思维类灵感提示词。 |\n\n完整目录见 [CATALOG.md](CATALOG.md)。\n\n## 使用方式\n\n1. 在 [CATALOG.md](CATALOG.md) 中按场景找到提示词。\n2. 打开对应 Markdown 文件，复制 `Prompt` 区域。\n3. 将 `{{变量}}`、`[占位符]` 或示例内容替换为你的真实任务信息。\n4. 在目标模型中测试输出，并根据结果记录版本迭代。\n\n## 提示词文件规范\n\n每个提示词文件包含统一 frontmatter：\n\n```yaml\ntitle: 提示词标题\ncategory: 一级分类\nsubcategory: 子类\nsource_section: 原合集章节号\nauthor: 作者或来源\nversion: 提示词版本\ncreated: 创建日期\nstatus: active | draft | third-party-review\ntags: 标签列表\n```\n\n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\u002F` 或后续的案例目录，不和可复制提示词正文混在一起。\n\n## 持续更新机制\n\n- 新增提示词：复制 [prompt-file-template.md](templates\u002Fprompt-file-template.md)，放到对应分类目录。\n- 更新提示词：优先在原文件内提升 `version`，并在 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) 记录变更。\n- 调整分类：同步更新 frontmatter 的 `category\u002Fsubcategory\u002Ftags`，然后重新生成目录。\n- 质量检查：运行 `python3 scripts\u002Fcheck_repo.py`。\n- 重建目录：运行 `python3 scripts\u002Fgenerate_catalog.py`。\n- 重建网页：运行 `python3 scripts\u002Fgenerate_webpage.py`。\n- 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](maintenance\u002Frelease-checklist.md)。\n\n## 开源与来源策略\n\n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\u002F` 或标记为 `third-party-review`，确认授权后再发布。\n","Yao Open Prompts 是一个面向中文用户的 AI 提示词库，涵盖了工作、学习、内容创作、营销和生活等多个场景。该项目提供了117个精心整理的中文提示词文件，并按照不同应用场景进行了分类。每个提示词都经过优化，确保用户可以直接复制使用，同时去除了不必要的附加信息。项目采用Python编写脚本来维护仓库质量，并提供了一套清晰的贡献指南以支持持续迭代。适合需要快速生成高质量AI输出的各种专业和个人用户，特别是在撰写文案、制作PPT、进行市场分析等方面有需求的群体。",2,"2026-06-11 03:30:49","CREATED_QUERY"]